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中科云达GPU性能怎么样?应用广泛吗?

发表时间:2020年01月10日 作者: 浏览次数:1623

     GPU性能怎么样应用广泛吗,在美国SIGGRAPH 2016大会上,英伟达发布了一款全新的商用GPU。该款GPU采用了英伟达最新的帕斯卡(Pascal)显卡架构。与此同时,另一家芯片巨头AMD也发布了全新的Radeon Pro WX系列图形显卡,该款产品采用最新的北极星图形芯片架构,面向艺术、设计等专业级工作站用户,直指增强现实和虚拟现实应用领域。

     GPU图形处理器是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上处理图像运算工作的微处理器。GPU主要用于解决数据并行计算问题,在大量数据元素并行程序方面具有显著优势。GPU芯片可根据与CPU的关系分为独立GPU和集成GPU。目前全球PC的GPU市场形成了英伟达、AMD与英特尔三足鼎立的局面。据统计,去年英伟达在独立中高端GPU市场占比达到81%。

     当前全球GPU产业已经步入相对成熟阶段,发展前景主要聚焦于广阔的应用领域。随着电子信息和互联网技术的不断进步,GPU凭借其并行运算的优势,在人工智能、视频处理、VR/AR和游戏等领域渗透率将不断提升。

     随着百度、谷歌、微软等企业纷纷切入,人工智能应用领域正在持续扩张,包括语音识别、人脸识别、无人机、无人驾驶等均存在广阔市场空间。机构预计,到2020 年,全球人工智能市场规模将达183亿美元。

     深度学习是人工智能技术崛起的重要推手,其能完美模拟人脑神经元深度传递过程,大幅提升解决问题的速度与复杂程度。然而,人脑神经元的海量数据处理给芯片计算能力带来了巨大挑战,GPU在处理能力及存储层面将更具优势,相关应用正逐步展开。今年4月,英伟达发布了首款用于深度学习的Tesla P100 GPU,在人工智能芯片产业具有里程碑式的意义。

     在虚拟现实设备中,图像显示性能是其核心竞争力,对GPU具有更高的技术要求,虚拟现实行业的高速增长有望拉动中高端GPU的消费市场。目前,移动GPU巨头高通、ARM、Imagination等均已加快虚拟现实项目的研发投入。苹果公司已展开对GPU的自研,其iOS系统在芯片层优化方面将发挥最佳的性能,未来在虚拟现实等领域具有较强的竞争优势。

中科云达P100 SXM2

Pascal 架构带来巨大的性能飞跃

     NVIDIA Pascal 架构使 Tesla P100 能为 HPC 和超大规模工作负载提供卓越性能。凭借每秒超过 21 万亿次的 16 位浮点 (FP16) 运算性能,经过优化的 Pascal 为深度学习应用程序带来了令人兴奋的新可能。Pascal 还可为 HPC 工作负载提供超过 5 万亿次的双精度浮点运算和 10 万亿次的单精度浮点运算能力。

通过采用 HBM2 的 CoWoS 技术实现更高效率

     通过加入采用 HBM2 的晶圆基底芯片 (CoWoS) 技术,Tesla P100 将计算性能和数据紧密集成在同一个程序包内,提供的内存性能是 NVIDIA Maxwell™ 架构的三倍以上。这大幅缩短了为数据密集型应用程序算出解决方案的时间。

NVIDIA NVLink 让超大规模的应用成为现实

     互连技术通常制约着性能。创新的 NVIDIA NVLink 高速双向互连技术能跨越多个 GPU 扩展应用程序,其性能比当今的一流技术高 5 倍。

页面迁移引擎使编程更简单

     页面迁移引擎可使开发人员从管理数据移动的工作中腾出时间,将精力更多地放在计算性能的调整上。应用程序现在可以突破 GPU 物理显存的容量限制,达到几乎无限量的显存。

适用于具备强扩展能力的 HPC 的 NVIDIA Tesla P100

     利用搭载 NVIDIA NVLink 技术的 Tesla P100,快如闪电的节点可以显著缩短为具备强扩展能力的应用程序提供解决方案的时间。采用 NVLink 技术的服务器节点可以 5 倍的 PCIe 带宽互联多达八个 Tesla P100。这种设计旨在帮助解决在 HPC 和深度学习领域拥有极大计算需求的全球重大挑战。

     中科云达(北京)科技有限公司成立于2016年,公司位于北京市国际信息产业基地。公司一直致力于为广大用户提供GPU高性能计算、深度学习、虚拟化仿真、定制化服务器、工作站、存储等软硬件整体解决方案,并与多家知名技术型领先厂商如超微(Supermicro)、英特尔(Intel)、华硕(ASUS)、英伟达(NVIDIA)等建立了长期的合作关系。