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英偉達怎樣重新定義虛擬世界

454398 ? 來源:工程師吳畏 ? 2018-12-29 11:02 ? 次閱讀

「多快好省」可能很快就會成為英偉達的新 slogan,或者說「新教義」。

被網(wǎng)友親切的稱為「黃教主」、「核彈廠廠長」的英偉達 CEO 黃仁勛在今天的 2018 GTC 上講的最多的一句話是:買得越多,省得越多。(Buy more GPUs , the more money you save.)

當然,這句話并不是他第一次說。十年的 GTC 歷史,再到最近每年的 CES 主題演講,黃教主幾乎每半年就會拿出自己的「新核彈」,按照往常,每說到這句話時,黃教主應該從口袋掏出兩款芯片,同時拿在手里做比較,而這一次確是一個意外,他拿不起來,因為他帶來的是一款「全球最大的 GPU」。

與此同時,利用這些早已打破摩爾定律的高性能 GPU 設備,以及圍繞 GPU 的一系列生態(tài)構建,從 PC 游戲繪圖起家的英偉達正在逐漸把這種圖形計算能力轉化為構建 3D 甚至是 4D 的「虛擬世界」之中。

無論是讓你分不清虛擬與現(xiàn)實的實時光線追蹤技術(Ray Tracing),還是能還原現(xiàn)實的醫(yī)療圖像超級計算機 Clara,甚至是把自動駕駛轉移到虛擬世界的 DRIVE Constellation,英偉達今天發(fā)布的產(chǎn)品,更像是利用 GPU、 AI深度學習構建出一條「通道」,讓虛擬世界與現(xiàn)實世界的「經(jīng)驗」能夠互通。

接近兩個半小時的演講,被分為了四大部分:Amazing science、 Amazing graphics、Amazing products、Amazing AI。

即將消失的「影棚」

據(jù)說,每年來參加 GTC 的人,除了科技公司、云服務等公司的各大 CTO 之外,還有一幫來自好萊塢等電影公司的 CTO 們。

一上來,黃教主就先展示了一張照片,一張清晰的辦公桌的照片。

接著,他講一節(jié)光學課。因為這張圖片并不是真實拍攝的,而是通過光線追蹤技術,利用 GPU 渲染出來的。

為了達到真實的效果,就要考慮到畫面中非常小的細節(jié),而其中最重要的就是光線與物體之間的多重影響,不同的物體吸收光線、折射光線的程度不同,發(fā)生的散射、漫射與透射等等都不相同,于是英偉達利用了 subsurface scattering 來達到這種光線的逼真效果。

這在一般計算機圖學中是非常難以達到的效果,但通過光線追蹤技術,可以非常好的實現(xiàn)。更重要的是,其實實現(xiàn)一張這樣的圖片并不難,難的是實時渲染出這樣真實動態(tài)場景的視頻

通過現(xiàn)場實時渲染 Star Wars 里的場景,來展示光線追蹤的效果,可以說用肉眼你已經(jīng)幾乎分辨不出來計算機渲染和真實的電影畫面了。而這也被稱作世界上首次以實時方式呈現(xiàn)光線追蹤的效果,更是擁有十倍于單獨使用 CPU 的渲染速度。

利用 NVIDIA RTX 光線追蹤技術生成這樣的視頻,只需要一臺先前發(fā)布的全球首臺個人深度學習超級計算機 DGX Station,搭配四塊 Volta 繪圖卡就能完成。所以目前主流的電影創(chuàng)作者都開始應用了,例如 Pixar 開始利用這樣的架構來生產(chǎn)他們的電影。

而今天也是英偉達首次推出搭載 NVIDIA RTX 光線追蹤技術的 NVIDIA Quadro GV100 GPU 硬件,向數(shù)百萬的藝術家和設計師提供實時光線追蹤技術。最后,黃教主也不忘再次安利「用了越多的 GPU,其實就是越省錢」。

復合式核彈——「全球最大的 GPU」

這款被黃仁勛稱為「全球最大的 GPU」的新產(chǎn)品就是——超級電腦 DGX-2。

在 GTC 2017 上,英偉達推出了搭載 8 塊 Tesla V100 芯片的超級電腦 DGX-1,而僅僅六個月過去,今天發(fā)布的這款超級電腦 DGX-2 則搭載了 16 塊新版 Tesla V100 的芯片,比 DGX-1 還要快十倍。

當然更重要的是,除了芯片數(shù)量的翻倍和版本的更新,為了讓這些 GPU 在一起更好的協(xié)作,英偉達還首次更新了一項新的技術 NVSwitch,簡單來說就是能讓 DGX-2 中的 16 顆 V100 GPU「快速交流」,任何一對都可以通信,讓每顆 GPU 擁有 50Gb/s 的帶寬,同時最多支持 18 顆 GPU 相互連接。

在黃仁勛的眼里,DGX-2 是一個足夠性感的產(chǎn)品。這是首款能夠提供每秒兩千萬億次浮點運算能力的單點服務器。DGX-2 具有 300 臺服務器的深度學習處理能力,占用 15 個數(shù)據(jù)中心機架空間,而體積則縮小 60 倍,能效提升 18 倍。

「我們正在以大幅超越摩爾定律的步伐加快提升平臺的性能,以實現(xiàn)突破,進而為醫(yī)療保健、交通運輸、科學探索和其他眾多領域帶來革命性改變。」黃仁勛說。

有趣的是,教主還在現(xiàn)場玩了一把手機廠商慣用的「心理戰(zhàn)」,先是公布了一個 150 萬美元的售價,然后給出驚爆價 39.9 萬美元,臺下的人可能已經(jīng)準備打電話訂購了。

而作為一個生態(tài)構建者,英偉達也擴大了面向超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的深度學習推理能力。發(fā)布了 TensorRT 4 軟件,以針對廣泛的應用加速深度學習推理。相比 CPU,針對計算機視覺神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯、自動語音識別、語音合成與推薦系統(tǒng)等常見應用,該軟件最高可將深度學習推理的速度加快 190 倍。還宣布了面向 Kubernetes 的 GPU 加速,以促進企業(yè)在多云 GPU 集群上的推理部署。

不取代醫(yī)生,而是醫(yī)療助手

「虛擬」如何幫助「現(xiàn)實」?醫(yī)療行業(yè)正在成為一個典型。而英偉達要做的不是讓 AI 取代醫(yī)生,而是讓 GPU 展現(xiàn)更好的圖像來幫助醫(yī)生決策。

老黃推出了第一款專用于醫(yī)療圖像處理的超級電腦 Clara,它能夠支持 CUDA、CUDNN、TensorRT、OGL 以及剛剛提到的 RTX 技術。

在醫(yī)療圖像方面,偵測疾病,視覺化的身體掃描技術,包括超音波、斷層掃描等成為了疾病重要的判斷依據(jù)。現(xiàn)場英偉達 Clara 通過對一個二維的超聲波探測實時結果進行處理,利用 3D 技術重建掃描結果,直接精準還原患者體內(nèi)臟器的 3D 立體型態(tài)活動,為醫(yī)生展現(xiàn)出更不容易誤判的完整醫(yī)療圖像。同時通過把這些服務器虛擬化,利用 AI 來后處理這些醫(yī)學圖像,也更方便未來的機器學習

目前,英偉達正在和眾多醫(yī)療廠商合作,除了 GE 通用電氣三星電子等大廠外,還有像圖瑪深維、推想科技等 AI 醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司。

把自動駕駛搬到「虛擬世界」

「安全是自動駕駛最重要的因素」,黃仁勛一直在強調(diào),他對上周的 Uber 事故表示惋惜,也暫停了在公共道路上進行自動駕駛汽車的測試。「所以我們決定暫時先停一下,不會太久,停下來看看結果是什么。我們可能會學習到很重要的經(jīng)驗。」黃仁勛說。

那么如何更好的保證測試的安全?英偉達給出的答案是:把他們?nèi)糠旁凇柑摂M世界」中去測試。

今年一月 CES 上英偉達推出兩款全新軟件平臺 DRIVE IX 和 DRIVE AR,這更多是為了提升汽車的輔助智能功能。而今天,英偉達推出了 NVIDIA DRIVE Constellation,一款基于兩種不同服務器的計算平臺,這才是真正解決了自動駕駛仿真測試的問題。

簡單來說,這套平臺可以讓一臺自動駕駛汽車在「虛擬世界」重建,并且實現(xiàn)道路測試。一臺服務器運行 NVIDIA DRIVE Sim 軟件,用以模擬自動駕駛汽車的傳感器,如攝像頭、激光 雷達和雷達。另一臺服務器搭載 NVIDIA DRIVE Pegasus AI 汽車計算平臺,可運行完整的自動駕駛汽車軟件堆棧,并能夠處理模擬數(shù)據(jù),這些模擬數(shù)據(jù)如同來自路面行駛汽車上的傳感器。

借助這樣的虛擬現(xiàn)實技術,測試者可通過對數(shù)十億英里的自定義場景和極端情況進行測試,從而提高算法的穩(wěn)定性,而花費的時間和成本僅為實際道路測試的一小部分。

DRIVE Sim 軟件可生成「照片級」逼真的數(shù)據(jù)流,以方便開發(fā)人員創(chuàng)建大量不同的測試環(huán)境。它能夠模擬諸如暴雨和暴風雪等不同天氣狀況; 一天中不同時間內(nèi)的光線變化,或是夜間受限的視野;以及所有不同類型的路面和地形。

英偉達希望通過圖像渲染和虛擬現(xiàn)實技術,讓算法在虛擬環(huán)境中的測試無限接近于真實場景。

簡單過程是,DRIVE Sim 的仿真?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)流傳送至 DRIVE Pegasus 進行處理,DRIVE Pegasus 的駕駛指令會再反饋給仿真器,以完成數(shù)字反饋循環(huán)。目前這個循環(huán)可以達到每秒 30 次的循環(huán),相比于激光雷達的頻率基本夠用,可以驗證在 Pegasus 上運行的算法和軟件對仿真車輛進行的操作是否正確。

在此期間,老黃還透露了 NVIDIA DRIVE Pegasus AI 汽車計算平臺的下一代產(chǎn)品代號——Orin。在車載計算平臺的規(guī)劃上,英偉達在采取一邊加倍芯片數(shù)量,一邊不斷壓縮為小尺寸單獨 SOC 的模式,循環(huán)迭代。

據(jù)透露,Drive Constellation 將在今年第三季度推向市場。

而目前,已經(jīng)有超過 370 個不同的公司在使用英偉達的計算平臺,包括供應商、整車廠、物流車和自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司等等。

而到這里英偉達關于汽車的解決方案還沒完,Drive Constellation 解決了「路測問題」之后,當真正部署無人車之后,如何實現(xiàn)人類的遠程接管?英偉達利用之前發(fā)布的 Holodeck 虛擬世界中實現(xiàn)了遠程控制現(xiàn)實世界里的汽車。

整整兩個半小時的演講帶來了太多的新產(chǎn)品,讓我們看到了英偉達不僅僅在計算能力上的提升,更是在構建一整套「細致」的生態(tài)服務。

但其實黃仁勛還有內(nèi)容沒有時間講完。最后一點,這次英偉達還宣布同全球智能設備第一大主流芯片架構提供商 AEM 合作,將在數(shù)十億物聯(lián)網(wǎng)設備上實現(xiàn)深度學習。NVIDIA 深度學習加速器 IP 將集成到 Arm 的 Project Trillium 平臺中,以便于構建深度學習 IoT 芯片。強強聯(lián)手,六個月后,也許黃教主能在 IoT 領域再次帶來「核彈」。

兩個半小時不間斷的演講,黃仁勛卻好像并不累。演講結束后,還「突襲」了另一場群訪,自愿去解答大家的疑問,甚至非常可愛的站在凳子上,以方便可以更好的回答大家的問題。

每六個月,「教主」都會穿著皮衣與你相見;如果你仔細觀察,你會發(fā)現(xiàn)他的皮衣并不是同一款。

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