該新芯片擁有210億個(gè)晶體管，性能比英偉達(dá)一年前發(fā)布的帶150億個(gè)晶體管的Pascal處理器強(qiáng)大得多。它是一款很大的芯片——815平方毫米，大小約為Apple Watch智能手表的表面。它擁有5120個(gè)CUDA（統(tǒng)計(jì)計(jì)算設(shè)備架構(gòu)）處理核心，雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算性能可達(dá)每秒7.5萬億次。
作為全球最大的圖形芯片和AI芯片廠商，總部位于加州圣克拉拉的英偉達(dá)在加州圣何塞舉行GPU技術(shù)大會(huì)，并發(fā)布了上述產(chǎn)品。
黃仁勛稱英偉達(dá)花了30億美元打造這款芯片，售價(jià)將會(huì)是14.9萬美元。
在介紹該款芯片之前，黃仁勛談到了AI近年的發(fā)展史。他指出，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究大約5年前開始帶來成果，那個(gè)時(shí)候研究人員開始利用圖形處理器（CPU）來處理數(shù)據(jù)，同時(shí)利用它們來快速訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。自那時(shí)起，深度學(xué)習(xí)技術(shù)呈現(xiàn)加速發(fā)展。今年，英偉達(dá)打算培訓(xùn)10萬個(gè)開發(fā)者使用該項(xiàng)技術(shù)。
Tesla V100另稱為Volta，針對(duì)深度學(xué)習(xí)而打造，Tensor性能可達(dá)每秒120萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算。它能夠每秒傳輸300GB的數(shù)據(jù)，速度相當(dāng)于時(shí)下其它處理器的20倍。該款芯片由三星代工生產(chǎn)。
該芯片針對(duì)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的Tensor浮點(diǎn)運(yùn)算性能達(dá)到去年發(fā)布的Pascal處理器的12倍。這種處理速度很有必要，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法的進(jìn)展令人驚嘆。
2015年，微軟打造了一個(gè)名為ResNet的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，該項(xiàng)目非常復(fù)雜，需要每秒7百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算的處理能力。百度2016年打造的Deep Speech 2 AI需要每秒20百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算的處理能力，谷歌2017年打造的NMT則需要每秒105百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算的處理能力。
微軟正在開發(fā)一個(gè)新的ResNet版本，ResNet會(huì)同時(shí)使用64個(gè)Tesla V100芯片來進(jìn)行處理。目前還不清楚Tesla V100批量出貨的時(shí)間。
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