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바로 어제 NVIDIA GTC 2020 중국 온라인 컨퍼런스가 공식적으로 시작되었습니다 .NVIDIA 연구소 장인 Bill Dally는 AI, 컴퓨터 그래픽, HPC, 의료, 에지 컴퓨팅, 자동화 기계 및 GPU 클러스터 가속에 대한 최신 연구를 공유했습니다. 결과. Dally는 연설에서 다음과 같이 언급했습니다. " '무어의 법칙'이 실패하는 순간 컴퓨터 성능 향상을 관찰하려면 '황의 법칙'이 중요한 지표이며 가까운 미래에 항상 적용 할 수 있습니다. . "

"황의 법칙"은 주로 AI 성능 향상을 예측합니다. AI 성능은 매년 두 배가 될 것입니다. GPU 칩에 중점을 둔 회사로서이 법칙은 주로 예측입니다. GPU는 AI 성능을 매년 두 배로 높일 것입니다. 이 사진에서 볼 수 있습니다 .8 년 동안 엔비디아는 단일 칩 AI 추론 능력을 317 배 늘려 매년 AI 성능을 두 배로 늘 렸습니다.

역사적으로 무어의 법칙은 오랫동안 반도체 개발을 이끌 었으며 황의 법칙을 기억할 수 있는지 여부는 전체 GPU 시장의 발전에 달려 있습니다. 그러나 이것이 AI 성능 향상에 대한 명확한 예측을 제공하는 첫 번째가되어야합니다 .GPU 분야에서 Nvidia의 위치를 ​​고려할 때 이러한 진행 속도를 정말로 유지할 수 있다면이 법칙도 기억할 것입니다.

세계적으로 유명한 GPU 제조업체 인 NVIDIA는 성능 향상을 위해 열심히 노력하고 있습니다. 예를 들어, 올해 5 월 4 일, Ampere 아키텍처를 기반으로 한 NVIDIA 최초의 A100 GPU는 TSMC의 7nm 공정으로 제조되었으며 핵심 영역은 826 제곱 밀리미터이고 매우 사양이 높습니다. 과장. 이전 세대의 V100 코어에 비해 INT8 추론 및 FP32 훈련 성능이 20 배 증가하고 FP64 계산 성능이 2.5 배 증가하여 사상 최대의 향상을 이루었습니다.

이 A100 GPU는 잘 알려진 Alibaba Cloud, Baidu Smart Cloud, Didi Cloud, Tencent Cloud 및 기타 여러 클라우드 서비스 제공 업체를 비롯한 많은 주요 고객이 빠르게 채택했습니다. 일부 구체적인 사용 시나리오는 다음과 같습니다. Taobao는 NVIDIA GPU 컴퓨팅을 사용합니다. 이 플랫폼은 라이브 방송 및 AI 기반 추천 시스템에 대한 가속화를 제공하여 시청자에게 개인화 된 경험을 제공합니다 .Kuaishou는 저해상도 짧은 비디오의 초 고해상도 처리에 GPU를 사용하여 비디오 해상도를 720p 또는 1080p로 높입니다.


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