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GTC2013黄仁勋:揭秘下下代GPU和Tegra
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美国当地时间3月19日上午9点,北京时间3月20日0点,NVIDIA GPU技术大会进入第二天,今天NVIDIA总裁黄仁勋的主题演讲即将开始,主会场座无虚席。
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黄仁勋今天的演讲分为四个部分:1.GPU在图像渲染方面的应用;2.GPU在计算方面的应用;3.NVIDIA新品路线图;4.新品发布。
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黄总首先展示的是前不久NVIDIA发布的最新最强的显卡泰坦,它是专为个人超级计算机而设计的,现在他要展示泰坦在GPU计算方面新的应用和取得的突破,3D游戏对于泰坦来说已经毫无压力了。
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实时演算浩瀚的海洋,波澜壮阔的海浪拍打着轮船,烟雾与及风的物理交互,需要很强的运算能力支持,得益于泰坦强大的性能这一切得以实现。 这是世界上第一个实时海洋模拟演示。
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本次主题演讲所有的演示Demo都是由现场的电脑实时演算出来的,而不是在播放视频。这个GeForce FX时代著名的演示Demo,如今被赋予更多的内涵,随风漂动的头发、生动的表情、和谐自然的肢体动作,使得人物模拟更加真实动人。
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与上一个虚拟人物不同,这段演示是“真人”表演。现在可以做到用30多个不同角度的摄像头拍摄场景,把视频传回来之后,经过GPU计算处理,合成为实时渲染的3D图像场景,然后展示给大家。 黄仁勋在现场还与渲染出来的“真人”互动交流,丰富的表情和逼真的渲染画面让与会者惊讶不已!
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有网友问为什么不在现场渲染一个黄仁勋出来?主要是现场的环境和条件不允许,但这项技术让电影拍摄将变得很简单,演员进去做一些表情和动作,剩下的就交给GPU了,想渲染成啥就是啥。想想看少年派就是这样拍出来的,其实现在越来越多的电影都要依赖于GPU后期渲染处理,各种特效和科幻场景都是无法实拍的。
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前面列举的是GPU在老本行——图像渲染方面的应用和进步。现在进入GPU计算阶段,这张图展示了GPU在计算方面的绝大飞跃,从2008年NVIDIA发明CUDA开启GPU计算大门,到2012年其发展速度是惊人的。
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另一个很有代表意义的数据:2008年使用GPU的超级计算机只有1台,而2012年就有50台。而在世界超级计算机展台上,2008年使用GPU方案的屈指可数,而2012年则已经过半了。
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或许过半的GPU超级计算机展台数量还不够震撼,但这里的数据让人瞠目结舌——在全球超级计算机500强排行榜上,由GPU贡献的运算能力呈几何数增长,而CPU的贡献增长缓慢,比例大幅下降。超算的未来已然属于GPU。
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目前排行世界第一的超级计算机泰坦就是采用的GPU计算,NVIDIA Tesla解决方案。NVIDIA最强显卡Titan的命名与它不无关系。
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或许谈超级计算不够亲民,现在就来看看一些比较具体的应用。昨天在GTC2013第一天大会上,NVIDIA已经宣布GPU在大数据分析方面取得突破,NVIDIA Tesla 加速计算事业部总经理 Sumit Gupta 表示: “GPU 加速器对那种有大量数据和计算的应用程序来说极具价值。越来越多提供移动服务与社交媒体的应用程序二者兼有,既有大量的数据,也有大量的计算。 这就促使他们的供应商在扩展其基础设施时转而使用 GPU 加速器已满足不断增长的需求。”
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然后是音频与歌曲识别、搜索应用,老黄请出了音频识别软件shazam的首席技术官来讲解。 Shazam 是 Apple App Store 与 Google Play 商店中的全球五大音乐应用之一。它利用 GPU 加速器来从其 2700 万首乐曲的数据库中快速搜索和识别歌曲。使用手机或平板电脑,该应用程序的 3 亿多名用户可捕捉简短的音乐样本,然后与声学指纹进行比对。    每天有 1000 多万次歌曲搜索、每个周末有 200 万名新用户加入到这项服务中来,其数据库去年翻了一番,Shazam 正在快速增长。通过加速搜索与比对过程,Tesla GPU 让 Shazam 能够保持低成本的服务器基础架构,可随公司的迅猛增长而扩展。    Shazam Entertainment 首席技术官 Jason Titus 表示: “GPU 让我们能够在大大节约成本的情况下满足自己巨大的处理需求,与基于 CPU 的系统相比,GPU 让我们实现了两倍的性价比。 我们正在向已有的服务中添加数以百万计的视频和外语乐曲,而 GPU 加速器则为我们实现可扩展增长提供了一条途径。”
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现在在展示gpu图形搜索的一项有趣实用的应用,女孩们应该会很感兴趣:老黄找出一本时尚杂志,看到一件衣服不错,用手机摄像头拍了一下,然后通过Cortexica的移动应用程序轻松地在网上找到了这件衣服及购买链接。而衣物识别是在云端通过gpu计算识别的。
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其实很多特效和计算CPU也能实现,但为什么要用GPU呢?最主要的原因就是一个字——快!像《变形金刚》一类的科幻电影,以前借助CPU渲染,一段打斗场景可能需要几个月才能渲染完成,而借助GPU的话,只要几天甚至更短的时间就完成了,大大节约了产品的开发时间和成本。 GPU最擅长做图形相关的渲染和计算,在很多方面要比CPU快十几倍甚至几十倍之多,如今图形方面的应用不借助GPU计算几乎是无法想象的。
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接下来就是爆料阶段了,NVIDIA老总黄仁勋亲自揭秘下一代和下下代产品代号及特性。 可以看到,每一代产品都拥有一项革命性的特性,Tesla开创了CUDA,Fermi提供了超高的双精度浮点运算能力,Kepler带来了动态并行线程执行,下一代的Maxwell提供了统一虚拟缓存。
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激动人心的时刻来临了,下一代Maxwell之后下下代GPU的代号为Volta,其关键特性是Stacked DRAM(片上堆叠缓存),与GPU集成在一起的大容量低延迟缓存,将彻底解决GPU缓存瓶颈问题,彻底释放GPU强大的计算能力。
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接下来是Tegra系列产品路线图,代号为Logan的应该是Tegra5,其GPU将会是Kepler核心,统一渲染架构,支持CUDA。 代号为Parker的应该是Tegra6,其CPU是64bit的Denver架构,GPU是Maxwell架构。 从Tegra5开始,Tegra系列的GPU将于桌面级显卡的架构保持一致,为移动设备提供超强的图形性能。
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由于目前的Tegra3/4暂不支持CUDA,因此NVIDIA特意为开发人员提供了代号为Kayla的下一代Tegra原型系统,使用Tegra3 Kepler独立GPU的系统,开发人员可以以此为基础开发超前的移动应用。
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那么Kayla平台能干什么呢?现场的演示带来了答案。这套并不起眼的系统居然在做光线追踪!而且并行的做物理加速渲染,真是不可思议!看来Tegra5/6将会为移动设备的图形性能带来新的革命!
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前面是产品路线图,展示的是未来的产品发布计划,最快也是半年以后的事情了。而现在就进入最后一个阶段,新产品发布。 今天黄仁勋发布的产品并不神秘,在之前的CES展会上就已经介绍过了——GRID。
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GRID是NVIDIA自产自销的GPU云服务器,为企业级和开发者提供云端图形渲染服务,应用范围十分广泛,稍后将会详细介绍。 GRID是一整套完整的解决方案,包括硬件和各种授权软件及服务。
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GRID拥有384GB的内存,和8块Tesla加速卡,每块显卡拥有两颗Kepler GPU,每颗GPU配备了4GB GDDR5内存。16颗GPU协同工作,从而提供超级计算机级别的运算能力,以此为基础可以衍生出一些列难以想象的应用。
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由于GRID公布较早,所以在今天正式发布时,已经有了很多应用案例,对于一些常见的图形相关设计软件的支持已经很完美了。 Adobe和Autodesk的知名2D/3D设计软件已经完美支持基于的GRID的云端图形渲染技术,如今开发人员无需高配置的工作站,即便是使用配置一般的普通笔记本电脑,都能实现高性能的绘图和计算。
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一台GRID拥有16颗GPU,最多可以支持16个终端同时远程操作,做各种各样的图形加速设计或应用。
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既然是云端渲染,那对于客户端的要求就比较低了,目前能支持MAC和Windows系统,越来越多的开发软件能够支持云端计算了,比如Autodesk、Adobe和Solidworks等。
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现场的演示是通过一台MAC和一台WIndows系统的笔记本电脑作为客户端,而GRID云端服务器则是在千里之外的洛杉矶(会场在圣荷西)
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NVIDIA与奥迪的合作诞生了第一个GRID成功的解决方案。奥迪为用户提供了完美的试用体验,通过电脑或平板,用户可以体验奥迪旗下最新的车型,随意的改变车身颜色、轮毂造型、车身细节、内饰等,从而挑选出自己喜欢的配置,出色的人机交互体验让选车成为一件非常惬意的事情。 GRID在此扮演的角色就是提供强大的实时光线追踪渲染能力,在以往顶级配置的PC都需要几分钟才能渲染出图形,而GRID则是实时渲染,而且对终端没有太高的要求。
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另一个激动人心的案例,就是电影特效渲染,在以往都是需要大公司动用超级计算机才能实现。如今一台GRID就能办得到。这让一般的工作室都能制作出媲美好莱坞的视觉大片。 图为几位非著名视觉特效人员在演示制作《变形金刚》打斗特效的设计界面,强大的硬件配置加上易用的软件解决方案,让制作大片的门槛大大降低。
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我们曾经报道过《少年派》这部大片中的老虎和水面特效都是由Quadro渲染出来的,其完美的特效为这部电影加分不少,但在奥斯卡采访时导演李安居然抱怨视觉特效成本太高。 更不可思议的是为《少年派》提供视觉特效的工作室不久前因财务问题而解散,设计总监也对李安颇有微词。 如果GRID能够早日发布并上市的话,或许此类悲剧就不会发生了……
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GRID目前有两个版本:基础版和超级版。基础版拥有8颗GPU和192GB内存,而超级版就是前面提到过的完整的16颗GPU和384GB内存,提供的运算能力不同,但价格也不同。 基础版24900美元,超级版39900美元,售价包含所有的授权软件及服务,这个价格在企业级产品中可以说是相当厚道了。
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最后,黄仁勋简要的回顾了今天演讲的四个部分: 1.GPU在图像渲染方面的应用,海洋渲染、人物表情拟真、实时摄像还原; 2.GPU在计算方面的应用,微博数据分析、音频歌曲识别与搜索、图片识别与搜索; 3.NVIDIA新品路线图,下下代GPU与下下代Tegra曝光; 4.新品发布,GRID系统及其应用案例。 好了,今天黄仁勋的主题演讲报道到此就全部结束了,想要第一时间了解GTC2013的信息,敬请关注我们的微博直播——@硬件学堂

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