英伟达发布“全球最大GPU”：体积缩小60倍、能效提升18倍

　　3月27日，一年一度的英伟达GTC大会在美国圣何塞召开。会上，英伟达发布了“全球最大的GPU”——DGX-2，它能让开发者获得极强的深度学习训练能力，以处理最大规模的数据集和最复杂的深度学习模型。

　　此外，英伟达还宣布，将联合芯片巨头ARM打造IOT设备的AI芯片专用IP。据悉，这款机器学习IP将集成到Arm的Project Trillium平台，以实现机器学习，这一技术源自英伟达Xavier芯片以及去年开源的DLA深度学习加速器项目。

　　“全球最大GPU”有多牛？

　　据英伟达CEO黄仁勋介绍，新的DGX-2是“全球最大GPU”，它由16块32GB内存的Tesla V100计算卡通过NVSwitch进行连接（显卡间的通信速度是 PCI 的 20 倍，每秒 300Gbyte），共拥有 2000TFPLOS的Tensor Core算力。每个GPU都可以通过光纤交换机互相通信，比PCIe接口快20倍。

　　DGX-2具有300台服务器的深度学习处理能力，占用15个数据中心机架空间，体积却缩小了60倍，能效提升18倍。其算力可达2千万亿次浮点运算，功耗10千瓦。

　　相较6个月前发布的DGX-1，DGX-2提速10倍。五年前，在两块GTX 580上进行Alexnet训练耗时六天，现在使用DGX-2，仅需18分钟即可完成。

　　这款产品将于今年三季度发售，每台价格39.9万美元（人民币250万元）。

　　联手ARM打造AI芯片专用IP

　　除了发布DGX-2，英伟达还宣布与ARM合作的消息，将英伟达深度学习加速器架构集成到Arm的Project Trillium上，在手机、智能家居等设备上实现深度学习推理。

　　公开资料显示，英国ARM公司是全球领先的半导体知识产权提供商，全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构 。其技术具有性能高、成本低和能耗省的特点。ARM在智能机、平板电脑、嵌入控制、多媒体数字等处理器领域拥有主导地位。

　　今年2月，ARM公布了其人工智能项目Trillium。本次ARM牵手英伟达推出专用的IOT设备人工智能IP，将会有助于人工智能在终端设备广泛铺开，使得上亿、甚至数十亿台IOT设备都能够用上低功耗、低成本的AI芯片，使物联网芯片公司能够轻松地将AI集成到它们的设计中，并帮助它们将智能且价格实惠的产品带给全球数十亿的消费者。

　　NVIDIA副总裁兼自主机器事业部总经理Deepu Talla表示：

　　“推理将成为每个物联网设备的核心能力。我们将与ARM一同推进这一趋势的发展，帮助数百家芯片公司轻松采用深度学习技术。”