雷鋒網(wǎng)AI科技評論消息，美國時間5月10日，NVIDIA CEO黃仁勛在開發(fā)者大會GTC2017上發(fā)布新一代GPU架構(gòu)Volta，首款核心為GV100，采用臺積電12nm制程，最大亮點是成倍提升了推理性能，意欲在目前稱霸機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練場景的基礎(chǔ)上，在推理場景也成為最佳商用選擇。

GV100 GPU

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，Volta架構(gòu)GV100 GPU采用臺積電（TSMC）12nm FFN制程，具有5120個CUDA核心。相比上一代16nm制程的Pascal架構(gòu)GPU GP100，晶體管數(shù)目增加了38%，達(dá)到了驚人的211億個；核心面積也繼續(xù)增加33%，達(dá)到令人生畏的815mm²，約等于一塊Apple Watch的面積，據(jù)黃仁勛稱這樣的面積已經(jīng)達(dá)到了制造工藝極限。隨著核心的增大，GV100的單、雙精度浮點性能也大幅提升了41%。然而這還不是重點，為了滿足GPU在機器學(xué)習(xí)中的性能需求，Volta架構(gòu)中引入了新的張量運算指令Tensor Core，讓機器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練速度提升約3倍、推理性能提升約10倍（相比上一代自家GPU GP100）。

GV100搭載在TESLA V100開發(fā)板上亮相，配合來自三星的16GB HBM2顯存，顯存帶寬也達(dá)到了900GB/s之高。

根據(jù)現(xiàn)場演講PPT，推理場景下，V100比上一代搭載GP100 CPU的P100板卡，圖像處理能力提升了約10倍，延遲也下降了約30%。在這樣的性能提升之下，GPU已經(jīng)可以讓FPGA和ASIC幾乎沒有用武之地，在商用場景中幾乎滿足全部計算需求。（詳細(xì)分析見文末）

DGX-1V、DGX Station

隨著GV100 GPU發(fā)布，NVIDIA的深度學(xué)習(xí)超級計算機也進(jìn)行了升級。老款DGX-1把原有Pascal GPU升級為Volta GPU，名字也更新為DGX-1V。它內(nèi)置八塊 Tesla V100開發(fā)板，合計顯存128G、運算能力為 960 Tensor TFLOPS，即將邁入下一個時代。黃仁勛表示，過去 Titan X 需花費八天訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用 DGX-1V 只需八個小時。它相當(dāng)于是“把 400 個服務(wù)器裝進(jìn)一個盒子里”。

DGX Station 則是縮小版的 DGX-1V，黃仁勛稱其為“Personal DGX”，堪稱是終極個人深度學(xué)習(xí)電腦，各方面指標(biāo)均為DGX-1V的一半，但仍然已經(jīng)非常強大。英偉達(dá)內(nèi)部使用DGX Station已經(jīng)很久，每個工程師要么有 DGX-1V，要么有 DGX Station，再要么兩個都有。既然它確實能夠滿足工程師的需求，英偉達(dá)決定把這款產(chǎn)品推廣給公眾市場。

NVIDIA意圖通過GV100完全稱霸機器學(xué)習(xí)硬件市場

據(jù)雷鋒網(wǎng)AI科技評論了解，機器學(xué)習(xí)中需要用到高計算性能的場景有兩種，一種是訓(xùn)練，通過反復(fù)計算來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)內(nèi)的參數(shù)；另一種是推理，用已經(jīng)確定的參數(shù)批量化解決預(yù)定任務(wù)。而在這兩種場景中，共有三種硬件在進(jìn)行競爭，GPU、FPGA和ASIC。

GPU（以前是Graphics Processing Unit圖形計算單元，如今已經(jīng)是General Processing Unit通用計算單元）具有高的計算能力、高級開發(fā)環(huán)境、不影響機器學(xué)習(xí)算法切換的優(yōu)點，雖然同等計算能力下能耗最高，但仍然在算法開發(fā)和機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練場景中占據(jù)絕對的市場地位。

FPGA（Field－Programmable Gate Array，現(xiàn)場可編程矩陣門）是一種半成型的硬件，需要通過編程定義其中的單元配置和鏈接架構(gòu)才能進(jìn)行計算，相當(dāng)于也具有很高的通用性，功耗也較低，但開發(fā)成本很高、不便于隨時修改，訓(xùn)練場景下的性能不如GPU。

ASIC（Application Specific Integrated Circuits，專用集成電路）是根據(jù)確定的算法設(shè)計制造的專用電路，看起來就是一塊普通的芯片。由于是專用電路，可以高效低能耗地完成設(shè)計任務(wù)，但是由于是專用設(shè)計的，所以只能執(zhí)行本來設(shè)計的任務(wù)，在做出來以后想要改變算法是不可能的。谷歌的TPU（Tensor Processing Unit張量處理單元）就是一種介于ASIC和FPGA之間的芯片，只有部分的可定制性，目的是對確定算法的高效執(zhí)行。

所以目前的狀況是，雖然GPU在算法開發(fā)和機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練場景中占有絕對地位；但是由于FPGA和ASIC在任務(wù)和算法確定的情況下，在長期穩(wěn)定大規(guī)模執(zhí)行（推理）方面有很大優(yōu)勢，所以GPU跟FPGA和ASIC之間還算互有進(jìn)退，尤其GPU相同性能下功耗很高，對大規(guī)模計算中心來說電費都是很高的負(fù)擔(dān)。但隨著GV100對推理計算能力的約10倍提升，商用場景下已經(jīng)沒有必要為了推理場景更換硬件了，同一套GPU可以在訓(xùn)練場景的計算能力和推理場景的計算能力同時達(dá)到同功耗下最佳，還具有最好的拓展和修改能力，簡直別無所求。

面對提升如此明顯的GPU，一眾投身機器學(xué)習(xí)硬件的FGPA和ASIC廠商前景令人擔(dān)憂。也許現(xiàn)在唯一能讓他們松口氣的就是GV100 GPU的量產(chǎn)出貨時間要到2017年三四季度。等2018年，希望大規(guī)模部署后的GV100能用成倍提升后的性能給我們帶來新的驚喜。

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