Nvidia anuncia nuevas GPU Tesla T4 para inferencia de centros de datos

Con Turing acercándose rápidamente a las tarjetas de consumo, Nvidia está trayendo nuevas GPU al mercado para centros de datos y también para el universo HPC. La semana pasada, la compañía anunció su nueva familia de GPU T4, específicamente diseñada para cargas de trabajo de inferencia e inteligencia artificial y asumiendo el control del Tesla P4 en esta función.

Nvidia afirma que la nueva GPU es hasta 12 veces más eficiente en el consumo de energía que su predecesora Pascal. La compañía ha publicado una serie de pruebas de referencia que muestran que el T4 superó a su competencia, aunque como siempre, los resultados de estos proveedores deben tratarse con cautela. Hemos visto el lanzamiento de Intel resultados de la prueba afirmando que sus propios procesadores Xeon son excelentes para la inferencia, por ejemplo. El grado en el que esto es cierto o no es probablemente el resultado de indicadores de optimización y configuraciones o escenarios de prueba específicos.

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Las especificaciones del nuevo T4 son impresionantes. 16 GB de GDDR6 alimentan un grupo de 2560 núcleos CUDA y 320 núcleos Turing Tensor, todo dentro de un perfil de potencia esbelto de 75 W. THG informes que el Tesla T4 tiene un INT4 e incluso un modo INT1 experimental, con hasta 65TFLOPS de FP16, 130 TFLOPS de INT8 y 260 TFLOPS de INT4 de rendimiento en el grifo. El P4 más antiguo, por el contrario, ofrece 5.5TFLOPS de FP16 y 22 TFLOPS de INT8. Nvidia dice que también hay optimizaciones para aplicaciones de video AI y un decodificador mejorado que puede manejar hasta 38 transmisiones de video HD simultáneamente.

Junto con el nuevo T4, Nvidia también está lanzando nuevas herramientas para el desarrollo, incluida una actualización de su paquete de software TensorRT y una nueva versión optimizada para Turing de CUDA (CUDA 10) que incluye bibliotecas y modelos que se han optimizado para Turing. Esté atento a la batalla sobre la inferencia para calentar en 2019. Intel está avanzando en ese espacio con Xeon, AMD quiere una parte del pastel para su línea Radeon Instinct de aceleradores de máquina, Turing de Nvidia jugará en este espacio, y luego, en 2020, Intel tendrá GPU arquitecturas propias con las que competir. Y eso es antes de considerar los aceleradores personalizados que todos, desde Fujitsu hasta Google, han estado construyendo e implementando.

No siempre está claro cómo estas tecnologías afectarán a los consumidores; El impulso de Nvidia para introducir el trazado de rayos y DLSS es el ejemplo más destacado que tenemos hasta ahora de una empresa que trabaja para tomar los diseños que ha creado para HPC y llevarlos al espacio del consumidor. Todavía no sabemos si funcionará. Pero claramente se está gestando una lucha multidireccional entre los titanes más grandes de la industria, y Nvidia quiere tomar una posición de liderazgo temprano con su nueva línea de GPU.

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