«У нас в компании существовало правило: ни один из проектов никогда не включал в себя целых три выдающихся решения, – заявил генеральный директор Nvidia Джен-Сан Хуанг на конференции GTC, только что прошедшей в Сан-Хосе. – А между тем, Tesla P100 претендует сразу на пять таких чудес».

И действительно, новый графический модуль Nvidia, предназначенный для крупномасштабных ЦОД, кажется буквально сошедшим с небес. Количество транзисторов в нем в два раза превышает число транзисторов в графических процессорах Maxwell нынешнего поколения. И хотя отсутствие новостей о потребительских графических платах, построенных на его основе, несколько разочаровало участников конференции GTC, первый продукт на базе графической архитектуры Pascal казался настолько фантастическим, что все проявления недовольства утихли практически мгновенно.

Продукт Tesla P100 поддерживает целый ряд самых современных решений, начиная от 16-нанометровых транзисторов FinFET (а ведь целых четыре года производители процессоров никак не могли уйти от нормы проектирования 28 нм) и заканчивая высокоскоростной технологией памяти (high-bandwidth memory, HBM) второго поколения, новой графической архитектурой Nvidia Pascal и потрясающей шиной Nvidia NVLink. Мы перечислили четыре чуда, которые все вместе поддерживают пятое – передовые алгоритмы обучения с использованием методов искусственного интеллекта.

«Вот как много технологических новинок вобрал в себя наш очередной продукт», – подвел итог Хуанг.

Появление графической архитектуры Pascal, которую Nvidia уже на протяжении двух лет сулит потребителям, помогло осуществить долгожданный переход к 16-нанометровой транзисторной технологии и разместить на чипе площадью 600 квадратных миллиметров 15 млрд транзисторов. «Если бы я взял его в руки прямо сейчас, вы могли бы увидеть это с задних рядов», – пошутил Хуанг.

Число транзисторов, которых в процессорах Maxwell насчитывалось 5 млрд, увеличилось более, чем вдвое. Производительность Tesla P100 составляет 5,3 TFLOPS при выполнении операций двойной точности и 10,6 TFLOPS при выполнении операций одинарной точности. Для сравнения, процессор Titan X при выполнении операций одинарной точности демонстрирует производительность на уровне 7 TFLOPS.

Процессорный кристалл без учета всех прочих компонентов имеет площадь 600 квадратных миллиметров, и это, по-видимому, не случайно. Ведь площадь процессоров AMD Fiji старшего класса составляет 596 квадратных миллиметров. Процессор Tesla P100 позаимствовал у Fiji и еще один компонент: 16 Гбайт сверхбыстрой памяти HBM второго поколения, дебютировавшей в графической плате Radeon Fury X. И если процессоры Nvidia Maxwell подключались к памяти через 384-разрядную шину, то обмен данными между памятью и чипом Tesla P100 осуществляется с помощью шины, насчитывающей 4 тыс. проводников. В общей же сложности модуль объединяет свыше 15 млрд транзисторов. Впечатляющие цифры.

Однако и это еще не все! Tesla P100 поддерживает новую шину Nvidia NVLink, благодаря которой графические модули обмениваются данными друг с другом и с центральными процессорами в пять раз быстрее по сравнению со стандартным соединением PCIe. Теперь вы сможете пригласить больше друзей: шина NVLink позволяет подключить до восьми графических процессоров, в то время как PCIe – только четыре.

В прошлом году Хуанг уже обещал десятикратное превосходство систем с графическими процессорами Pascal над системами на базе Maxwell. На поверку же выигрыш оказался еще более существенным. С учетом NVLink, оптимизации Pascal, HBM2 и увеличения числа транзисторов на чипе, Хуанг заявил, что речь может идти о 12-кратном росте быстродействия. Таким образом, задачи, на которые Maxwell тратит 25 часов, на компьютере с чипом Pascal могут быть решены всего за два часа.

Ну, разве это не чудо? Производство процессоров Nvidia Tesla P100 в промышленных объемах уже началось. Но первые партии серверов, построенных на базе этих процессоров, должны появиться лишь в первом квартале 2017 года, что объясняется необходимостью адаптировать архитектуру компьютеров в соответствии с требованиями HBM.

Ожидается, что выпуск графических плат потребительского класса с новыми процессорами будет налажен в ближайшие месяцы. Пока же мы имели возможность взглянуть на плату Nvidia Drive PX2 для умных автомобилей, на которой были установлены два «еще не анонсированных», по словам Хуанга, процессора.

Самоуправляемые автомобили, глубокое обучение, упрощение процесса парковки: на выставке потребительской электроники CES представители Nvidia обрисовали весьма любопытные перспективы дальнейшего развития компании. В отличие от того, что мы видели в предыдущие годы, на этот раз на пресс-конференции были представлены многие технические детали.

Но главным моментом часовой презентации стало все-таки представление новейшего интегрированного чипа семейства Tegra, который может оказать существенное влияние на роль, отводимую Nvidia в области суперкомпьютеров, мобильных продуктов и в развлекательной сфере.

Nvidia представила автомобильный суперкомпьютер Drive PX 2, умещающийся в небольшой коробке, но при этом эквивалентный по своей вычислительной мощности 150 машинам MacBook Pro. Внутри автомобильного компьютера находятся процессор следующего поколения Tegra и графический процессор Pascal, которые должны улучшить графические и интеллектуальные возможности грид-серверов, суперкомпьютеров и приставок Shield TV.

Что же до центрального процессора, то, вероятно, в этом качестве использован мобильный чип, разрабатывавшийся под кодовым наименованием Parker. Его поставки в Nvidia планировали начать в текущем году. Графический процессор Pascal поддерживает трехмерную память и шину NVLink, обеспечивающую увеличение производительности и эффективности энергопотребления процессоров Nvidia Tegra.

Drive PX 2 оснащен двумя интегрированными вычислительными модулями с 12 процессорными ядрами и двумя графическими процессорами. У каждого модуля имеется четыре ядра Cortex-A57 с архитектурой ARM, два 64-разрядных ядра Denver и графический процессор Pascal. К собственному процессору Denver в Nvidia решили вернуться после отказа от его использования в чипе Tegra X1 с графическими процессорами Maxwell предыдущего поколения.

Облегченная модификация Drive PX 2 с пониженным энергопотреблением может найти применение в приставках Shield TV, которые не требуют такой вычислительной мощности, как автомобиль или суперкомпьютер. «Судя по всему, Nvidia отказывается от дальнейшего развития мобильных продуктов, – указал главный аналитик Tirias Research Джим Макгрегор. – Уход компании в сферу высокопроизводительных вычислений и машинного обучения становится возможным благодаря объединению процессоров Tegra и графических процессоров Pascal, что позволяет создавать еще более мощные серверы и суперкомпьютеры».

В некоторых из наиболее производительных в мире компьютеров уже установлены графические процессоры Nvidia, предназначенные для организации сложных вычислений, но они работают в сочетании с процессорами общего назначения Intel. Благодаря связке из нового процессора Tegra и графического процессора Pascal компания Nvidia получает полный набор чипов для суперкомпьютеров, создаваемых на основе архитектуры ARM.

PX 2 поддерживает ряд специализированных инструкций «глубокого обучения», предназначенные для обработки больших наборов данных и построения прогнозных моделей, которые позволяют выявлять новые тенденции. Самоуправляемые автомобили, оснащенные Drive PX 2, смогут распознавать объекты и знаки и реагировать на дорожную ситуацию. Аналогичные модели глубокого обучения могли бы найти применение в области финансового прогнозирования и в медицине, для которой хорошо подходят высокопроизводительные компьютеры с новыми чипами Nvidia.

Nvidia создает собственные интеллектуальные системы для автомобилей, а ее графические процессоры уже используются в системах глубокого обучения компаниями Facebook, Google, Microsoft и IBM.

Производительность Drive PX 2 достигает 8 TFLOPS, что существенно превышает возможности Drive PX 1, оснащенного процессором Tegra X1 и развивающего быстродействие до 2,3 TFLOPS. Некоторые улучшения связаны и с переходом на 16-нанометровый технологический процесс FinFET, допускающий размещение транзисторов вертикально друг над другом, что позволяет дополнительно расширить функционал и повысить энергоэффективность чипа.

Рассказывая о самоуправляемых автомобилях и Drive PX 2, генеральный директор Nvidia Джен-Сан Хуанг лишь мельком коснулся нового процессора Tegra и графического процессора Pascal.

«Drive PX 2 – не процессорная стратегия, – подчеркнул он. – Скорее это стратегия создания полноценных компьютеров для автомобилей и других продуктов».

Что касается технических деталей нового чипа, возможно, о них мы узнаем несколько позже.

Разработчикам самодвижущихся автомобилей нужно думать о том, чтобы предусмотреть встречу и с разъяренным медведем, и с низколетящим самолетом, и даже с тележкой из супермаркета на скоростном шоссе. Но как запрограммировать компьютер соответствующим образом?

Компания Nvidia представила специализированный компьютер стоимостью 10 тыс. долл., который позволяет автомобилям самостоятельно обучаться правильной реакции и отличать ее от неверной в различных ситуациях, анализируя их на основании своего опыта, а не набора жестко заданных правил.

«Вождение – это не только обнаружение того или иного объекта, но и обучаемое поведение, – отметил генеральный директор Nvidia Джен-Сан Хуанг в ходе презентации на конференции GTC 2015 в Сан-Хосе.

Компьютер Drive PX построен на базе двух процессоров Tegra X1 и способен обрабатывать видео, поступающее с 12 камер. В ходе поездок компьютер обучается, снижая скорость при появлении на дороге собаки и не меняя темпа при обнаружении летящего листа газеты.

Современные коммерческие автономные системы следят за соблюдением дорожной разметки и полос в целях предотвращения столкновений. В рамках реализации исследовательских проектов был разработан целый ряд самодвижущихся автомобилей, но все они при движении анализируют подробную карту, а их возможности в реальных условиях весьма ограничены.

«Проект DARPA уже подтвердил эффективность обучающих технологий, – отметил Хуанг. – В память автономного робота было заложено 225 тыс. изображений заднего двора. Сразу после старта робот двигался прямо на препятствие, но, проанализировав изображения, успешно уклонялся от столкновений, самостоятельно выбирая дальнейший маршрут».

Компьютер Drive PX предназначен для использования в исследовательских проектах, а самодвижущиеся автомобили вряд ли появятся в ближайшем будущем. Но если все будет работать, как заявлено, новый компьютер вполне может приблизить их появление.

Один из сторонников самодвижущихся автомобилей, генеральный директор компании Tesla Motors Элон Маск, полагает, что труднее всего реализовать управление на скорости от 15 до 80 километров в час.

«На скорости от 8 до 15 км/ч все довольно просто, – указал он. – Нужно лишь следить за тем, чтобы никуда не врезаться. А вот на скорости от 15 до 80 км/ч на оживленных улицах вас ждет много неожиданностей. При разгоне выше 80 км/ч ситуация опять упрощается».

Дополнительный элемент Drive PX гарантирует, что информация о действиях, изученных одним автомобилем, сразу поступает к другим.

В Nvidia пока не говорят, каким образом автомобилестроители будут использовать новую платформу, которая должна быть готова в мае, но запросы от заинтересованных компаний уже начали поступать к разработчикам.

Процессор Tegra X1 улучшит распознавание интеллектуальными автомобилями дорожных знаков, изображений, шоссейных полос и других объектов. Машины смогут самостоятельно парковаться, а безопасность водителей заметно возрастет.

Процессор Tegra X1 обладает достаточной вычислительной мощностью для обработки и распознавания образов с последующим анализом дорожной ситуации. Такой чип больше напоминает встроенный в автомобиль суперкомпьютер, который способен оценивать окружающую обстановку, анализировать текущую ситуацию и оперативно предпринимать необходимые действия.

Получая в качестве входной информации видео и изображения, процессор учится распознавать пешеходов, сигналы светофора, перекрестки и знаки ограничения скорости, на которые должен реагировать автомобиль. Изображения и видео поступают на вход Tegra X1, а чип помогает машине принимать решения в зависимости от контекста. Автомобиль, например, может обнаруживать, распознавать и классифицировать огни светофора, следуя подаваемым им сигналам.

Презентацию процессора Tegra X1 генеральный директор компании Nvidia Джен-Сан Хуанг провел на пресс-конференции непосредственно перед началом выставки потребительской электроники CES в Лас-Вегасе.

Чипы Tegra традиционно предназначались для мобильных устройств, но об использовании X1 в них Хуанг умолчал. Это может свидетельствовать о переориентации процессоров Tegra на автомобильный и другие рынки.

Tegra X1 имеет 256 графических ядер и восемь 64-разрядных ядер центрального процессора

Возможности автомобилей, такие как отслеживание слепых зон и помощь при парковке, совершенствуются год от года с помощью радаров и технологий ультразвука. Автомобили оснащаются камерами высокого разрешения, которые помогают получать изображения, а процессор Tegra X1 будет играть ключевую роль в обработке и распознавании этих изображений.

Новый чип имеет 256 графических ядер и восемь 64-разрядных ядер центрального процессора. Производительность графических операций X1 выросла в два раза по сравнению с его предшественником, Tegra K1, в то время как энергопотребление осталось на прежнем уровне. Модель Tegra K1 была представлена ровно год тому назад. Этот процессор установлен в планшете Google Nexus 9, компьютере Acer Chromebook 13 и ряде других продуктов.

Графические компоненты Tegra X1 реализованы на новейшей архитектуре Maxwell, которая уже находит применение в портативных и настольных компьютерах. Показатели производительности и энергопотребления графической архитектуры Maxwell в два раза лучше, чем у архитектуры Kepler, которая используется в Tegra K1.

В новой аппаратной платформе Drive PX, на базе которой разрабатываются интеллектуальные автомобили, установлено два процессора Tegra X1. Платформа обладает производительностью в 2,3 TFLOPS и способна выполнять интенсивные вычисления, обрабатывая информацию, поступающую одновременно с 12 камер со скоростью 1,3 млрд пикселов в секунду.

«Новый чип улучшит возможности навигационных и информационно-развлекательных систем в автомобилях» - отметил Хуанг.

Процессор Nvidia Tegra X1 интегрирован в автомобильную платформу Drive CX, которую Хуанг назвал «самым совершенным автомобильным кокпитом в мире». Платформа, в которой установлено два чипа Tegra X1, поможет повысить интерактивность навигационных систем. В автомобиле будет демонстрироваться видео 4K. Автопроизводители могут использовать Drive CX для разработки навигационных и информационно-развлекательных систем.

«Для автономных автомобилей функции ситуационного анализа и распознавания объектов имеют еще более важное значение, – указал главный аналитик компании Moor Insights and Strategy Патрик Мурхед. – Tegra X1 позволяет реализовать все эти функции, а инженеры Nvidia упорно работали над тем, чтобы интегрировать архитектуру Maxwell в процессоры Tegra. Вывод технологии распознавания объектов на новый качественный уровень действительно играет очень важную роль. И здесь Nvidia намерена находиться на ведущих ролях».

Одним из вероятных партнеров Nvidia может стать компания Tesla Motors, которая всегда ищет самые новые и перспективные решения в области автомобилестроения.

«Сегодня Tesla активно работает над созданием автономного автомобиля», – подчеркнул Мурхед.

Процессор Tegra X1 имеет те же параметры тепловыделения, что и K1, поэтому ничто не мешает использовать этот чип в мобильных устройствах. Однако рост продаж планшетов приостановился, и сегодня автомобильный и другие рынки становятся для Nvidia более привлекательными.

Помимо автомобилей процессоры Nvidia могли бы найти применение в роботах, для которых распознавание объектов также имеет очень важное значение. Однако на этом в компании пока предпочитают не заострять внимание.

«Тем не менее, Nvidia вполне может начать вести игру на этом рынке», – отметил Мурхед.