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亚博网站信誉有保障的_花20亿美元打造P100,但Nvidia只是拿来画了一张饼


本文摘要:32GB的HBM2RAMP100中的GP100中心使用了3584个CUDA中心、224个纹理单元和减少了一半的16GBHBM2RAM。

32GB的HBM2RAMP100中的GP100中心使用了3584个CUDA中心、224个纹理单元和减少了一半的16GBHBM2RAM。这需要提供的是,单精度运算的提高幅度不显着-10.6Teraflops的运算能力与前代的7Teraflops相比只提高了50%。50%看起来已经很多了,但CPU近年来的下一代性能提高也只有10%左右。

但是,考虑到P100从28nmLP工艺到16nm,FinFET工艺的横跨和新结构的优化,这个数字没有超过以前15Tflops的期待。但是,这也可能是为了考虑成本,P100面向高性能标准化计算领域的研究开发,将大部分晶体管的性能放在双精度计算性能上具有成本效益。

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与GK110的0.2Teraflops相比,P1005.3Teraflops的性能相当高。与2013年的K40相比,已经刷了4倍。与友商的对比AMD在几天前的3月31日,友商AMD也发表了自己下一代旗舰级别的计算。

FirePro,S9300.X2配备了两个AMDFiji架构核心,两组4096-bit4GBMHBMRAM,单精度浮点性能为13.9Teraflops,双精度浮点性能为0.8Teraflops。与P100相比,单精度浮点性能稍差。但是,考虑到AMD使用的是双核解决方案,此次P100也在单精度浮点上发生了变化,即使是单核恐惧也无法逃脱被Nvidia吊死的命运。另一方面,英特尔也在月底2015年11月预告了其对标产品——第二代XeonPhi。

据信下一代产品的代号是KnightsLanding,在一定程度上使用了14nm技术。配备了72个Silvermont结构的核心,反对四线程,共288个线程。在计算中,双精度浮点性能超过3Teraflops,单精度为6Teraflops。

数据显示,中央处理器和GPU在标准化计算中的效率劣势即使是大哥Intel也无能为力。应用于场景NVIDIA,DGX-1在大会上,黄先生宣布基于TeslaP100制作的深度自学服务器-NVIDIADGX-1。据介绍,DGX-1可以获得170个Teraflops的深度自学计算性能,比自己一年前明确提出的NVIDIAMaxwell架构的四路解决方案慢12倍,以前25小时完成的训练任务现在2小时完成性能相当大,但售价也很可怕-一台售价为129,000美元(约835,000元)。

NVIDIADrivebookPX2在GTC大会上,基于GP100顶级核心的Teslap100被很多媒体称为第一个Pascal结构的产品。但是,今年1月,基于Pascal结构的DrivetopX自动驾驶平台已经发表,只是当时没有发表。

此次,黄先生发表了DrivePX2的明确参数:CPU:8核A574核Denver架构核心GPU:2个Pascal架构独立国家显示卡内存:8GBLPDR4功耗:250W其他特性:水冷中每个显示卡的核心是GP106的核心,主频为1.25GHz,80GB/s比特率,128bit位宽的4GBGDR5RAM。单精度浮点的运算性能为8TFLOPS。在现场,Nvidia还展示了基于这个自动驾驶平台制作的无人驾驶赛车DDeplegreen。

代表参加2016-2017赛季无人赛车比赛ROBORACE。后记每次Nvidia发表新产品都能表现出眼前明亮的感觉,冷静分析,Nvidia发表新产品并不像以前那么有信心。P100作为第一个应用于16nm技术的产品,初期的良品率应该像28nm那样成熟,现场看到的风扇模块依然是古典的单风扇散热和300W的TDP,Nvidia的下一代高性能核弹黄先生在现场谈到了很多场景,但一点成绩也没有提高。这在年初的CES2016中,第一次发表GP100的中心时,GM200的中心充电量被登场无情地暴露了。

与AMD在年初的发表会上在现场跑得很好相比,拒绝这样做的Nvidia只是因为黄先生有散热器(为了看不见中心)的PCB板。GM200上Nvidia可以大幅度缩小双重精度计算,增加发热量和成本,这次刚进入16nm技术,这么大的跨步执着性能,进入批量生产和实际应用后问题不会突出吗?最初流行的是HBM2贞的库存生产问题,现在AMD首次发售的HBM世代也没有批量生产,必须跨越HBM2,AMD的应对也不行吧。但是,步伐太大,容易扔蛋。

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