今天在硅谷举行的 2018 年 GPU 技术大会上，NVIDIA 就深度学习发表了一些声明。 这些公告包括与 Arm 合作，为数十亿物联网设备带来深度学习推理。 NVIDIA 还宣布了深度学习性能的进步，他们表示比六个月前提高了 10 倍。
该合作伙伴关系是将开源 NVIDIA 深度学习加速器 (NVDLA) 架构集成到 ARM 的 Project Trillium 机器学习平台中。 两家公司表示，这种合作关系将使物联网芯片制造商能够将人工智能集成到他们的设计中，或者将人工智能放入数十亿个物联网设备中。 该合作伙伴关系还将为深度学习开发人员带来更高水平的性能，因为他们可以利用 Arm 的灵活性和可扩展性。
NVIDIA 为云服务提供商和服务器制造商提供性能增强，例如其内存引导至 NVIDIA Tesla V2 的 100 倍（现在每个 GPU 内存高达 32GB）和 GPU 互连结构 NVSwitch，最多可支持 16 个 Tesla GPU 进行通信以 2.4TB/s 的速度。 该公司还发布了单服务器 NVIDIA DGX-2。 DGX-2 可以提供 300 petaflops 的计算能力或占用 15 个机架空间的 XNUMX 个服务器。
如上所述，新的 Tesla V100 现在有 32GB 的内存而不是 16GB 以及更多内存带来的所有好处。 除了未来几家计算机制造商将提供此功能外，无需多说。 Oracle Cloud Infrastructure 也将在云端提供新的 Tesla V100。
新的互连结构 NVSwitch 旨在克服更大数据集的限制。 NVIDIA 表示，这种互连的带宽比最好的 PCIe 交换机高 5 倍。 NVSwitch 采用了来自 NVIDIA NVLink 的创新并进一步扩展它们，帮助构建更先进和复杂的系统。
如上所述，DGX-2 可以提供 16 petaflops，世界第一。 该系统利用统一内存空间中的 NVSwitch 和所有 2 个 GPU 来达到这一里程碑。 DGX-2 配备了一套 NVIDIA 深度学习软件，非常适合处于深度学习研究前沿的数据科学家。 该公司表示，DGX-10 能够在两天内训练 FAIRSeq（一种最先进的神经机器翻译模型）。 这是 DGX-1 的 XNUMX 倍改进。
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