英伟达GTC China大会最新干货 GTC是什么会议 _创业生活

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英伟达联手京东打造全球首座智能配送城，拉BAT滴滴秀A100中国云朋友圈。
作者 | 心缘
编纂 | 漠影
芯东西12月15日报道，距离2020年末还有两周，今天，NVIDIA 2020年全球GPU技巧峰会的最后一站——GTC China大会如约而至，又到了英伟达（NVIDIA）年终晒中国朋友圈的时候了。
受疫情影响，数万名与会者在线上参与此次技巧盛会。与以往不同的是，整场运动更增强调技巧研讨和落地进展，并没有释放出新的产品。
这次打头阵的，不再是今年前几场GTC大会中在厨房砧板前发表演讲的NVIDIA首席履行官黄仁勋，而换成了NVIDIA首席科学家Bill Dally 。

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▲NVIDIA首席科学家Bill Dally
这位有名的盘算机科学家在1小时的主题演讲中，介绍了NVIDIA各类AI研讨的最新进展，并分享了其研讨试验室正在进行的关于AI推理、硅光子学及GPU集群加速的三项最新研讨。他信任，不仅图形的未来是AI，几乎所有东西的未来都是AI 。
在Bill Dally主题演讲后，来自NVIDIA的5位资深专家分离介绍了在AI、数据科学和医疗健康范畴的多项突破性技巧如何在中国的具体运用。

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对于颇受关注的NV创业网IDIA收购Arm一事，NVIDIA全球业务运营履行副总裁Jay Puri回应道，Arm是一家了不起的公司，CPU每年销量约220亿个、首创了IP允许模式、产品性能非常高，其胜利集中在移动端和嵌入式范畴，但想要涉足云数据中心和PC范畴还很辣手，x86占领完整的主导位置。
而NVIDIA在数据科学和人工智能范畴有壮大的生态，一旦Arm成为NVIDIA的一部分，NVIDIA将侧重增进Arm在数据中心、PC和云盘算范畴取得胜利。
针对一些公司担忧Arm授权被限制的问题，Jay Puri说，人们对出口管制法的运作方法存在些许误会，无论Arm是归属软银还是NVIDIA，所有症结技巧都在技巧出生地英国剑桥研发，NVIDIA已许诺收购完成后，英国剑桥还将是未来Arm技巧的研发中心。
此外，面向AI和数据科学范畴创企的孵化项目NVIDIA初创加速筹划（NVIDIA Inception）邀请了12家中国创企出席此次大会，展现他们如何基于NVIDIA技巧实现不同范畴的创新。

01.
Bill Dally：NVIDIA在AI推理、硅光子学及GPU集群加速的最新研讨进展

在体系介绍NVIDIA的软硬件布局及先进技巧后，NVIDIA首席科学家Bill Dally以三个项目为例讲述了自己率领的200人研讨团队如何胜利实现“黄氏定律（Huang’s Law）” 。这则以黄仁勋名字命名的定律，预测GPU将推进AI性能逐年翻倍。

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过去八年，NVIDIA将单芯片推理性能进步了317倍。“如果我们真想进步盘算机性能，黄氏定律就是一项主要指标，且在可预感的未来都将一直适创业网用。”Dally说道。
Dally曾负责NVIDIA在AI、光线追踪和高速互连范畴的相干研讨。他侧重分享了三项新的研讨方向。
1、超高能效加速器MAGNet
推理是一个庞杂的问题，不止涉及盘算。NVIDIA MAGNet工具生成的AI推理加创业网速器在模仿测试中，推理才能可达每瓦100 teraops，比目前的商用芯片高出一个数目级。
该工具采取了一系列新技巧来调和并掌握通过装备的信息流，最大限度地减少数据传输，从而勤俭能耗。这一研讨原型以模组化实现，因此能够灵巧扩大。

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2、比电气链路更迅速的光链路
NVIDIA研讨团队也在研讨用更迅速的光链路代替现有体系内的电气链路。该团队正与哥伦比亚大学的研讨人员亲密合作，探讨如何应用电信供给商在其核心网络中所采取的技巧，通过一条光纤来传输数十路信号。
电信号因自身限制，流传距离只有1/3米，而光信号的流传距离有20-100米，只需一个单条NVLink便可衔接至更大范围的体系。
这种名为“密集波分复用”的光学技巧, 有望在仅1毫米大小的芯片上实现Tb/s级数据的传输，是如今互连密度的10倍以上。
除了更大的吞吐量，光链路也有助于打造更为密集型的体系。Dally举例展现了一个未来借助光链路传输、可搭载160多个GPU的NVIDIA DGX体系模型。