Процессор Titan V превратит любой ПК в суперкомпьютер |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-12-11 11:48 Глава Nvidia Жэньсюнь Хуан представил на прошедшей в Лонг-Бич конференции специалистов по искусственному интеллекту NIPS новый Titan V — самый мощный, по словам компании, графический процессор, способный превратить любой ПК в суперкомпьютер. Titan V создан на базе архитектуры Volta с 21 млрд отдельных транзисторов. По цене — $3000 — он в два раза дороже своего предшественника, вышедший восемь месяцев назад Titan Xp, а по производительности на основных приложениях вроде TensorFlow, MXNet или Caffe 2 в 9 раз лучше. По мнению аналитиков, продажи микропроцессоров для нужд машинного обучения и распознавания изображений возрастут в астрономических масштабах, с $500 млн в прошлом году до $30 млрд через пять лет. И с тех пор как графические процессоры стали основным железом для ИИ, Nvidia выбилась в лидеры этого рынка, оставив позади Intel, AMD и других. Благодаря 21,1 млрд транзисторов и новым блокам Tensor Cores, специально разработанным для глубокого обучения и выдающим 110 терафлопс, Titan V способен выполнить самые сложные вычислительные задачи для научных моделей. Независимые параллельные тракты данных с целыми числами и плавающей точкой позволяют лучше справиться с рабочими нагрузками, а сочетание кэша процессора L1 и устройства разделяемой памяти должно улучшить производительность, параллельно облегчив программирование. Несмотря на прирост вычислительных мощностей, Titan V, по словам Nvidia, в два раза более энергоэффективнее предыдущего поколения графических процессоров Pascal благодаря новому дизайну потокового мультипроцессора, сообщает New Atlas. Как пишет Fortune, на той же конференции Хуан представил публике музыкальную композицию по мотивам фильмов «Звездные войны», сочиненную искусственным интеллектом бельгийского стартапа AIVA, который использовал чипы Nvidia. В ноябре Министерство науки и техники Китая опубликовало программу, стимулирующую развитие ряда прорывных технологий, в частности — производства собственных процессоров, которые должны в 20 раз превзойти чипы Nvidia. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: m.hightech.fm Комментарии: |
|