GTC 2017 NVIDIA 發表 Volta 架構 Tesla V100 運算核心
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2017/05/GTC-2017-NVIDIA-Volta-Tesla-V100-1.jpg今年 GTC 2017 會場中 NVIDIA黃教主-黃仁勳先生，於活動中談及莫爾定律、多人 VR 應用 Project Holodeck、深度學習的 Ray Tracing 技術，以及首款基於「Volta」架構的 Tesla V100 運算核心。
Tesla V100 為 Volta 第一款運算核心產品，它擁有 21 億個電晶體核心，採用台積電 12nm FinFET 製程，晶片面積達到 815mm 平方；Tesla V100 具備 5120 個 CUDA 運算單元，運算能力達到 7.5 FP64 TFLOPS、15 FP32 TFLOPS；而 Tesla V100 有著新的 Tensor Core，可用於深度學習運算使用，並具備 120 Tensor TFLOPS 運算能力。Tesla V100 有著 16MB 快取，以及 16GB HBM2 記憶體，記憶體速度達到 900 GB/s，還有著 300GB/s NVLink 高速戶連能力。
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↑ Tesla V100 實體。
而所謂的新「Tensor Core」，主要是提供深度學習新的 CUDA TensorOp 指令與資料格式。在上一代 Pascal 架構下，運算 4×4 陣列運算，例如求 D = A*B+C 的 4 維運算時，Pascal 僅能依照順序一次運算一組行*列後才能求出解答。但在 Volta 架構下，可以在同一時間進行 4*4 的運算，換句話說 Pascal 一次只能運行單一行*列運算，而 Volta 可一次運行 4 組行*列運算，並提升了 12X 的 Throughput 運算輸出能力。
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↑ Tensor Core。
總結來說，Volta 運算效能比起上一代 Pascal 架構，提升了 1.5X 於基本 HPC FLOPS 運算能力、提升 12X 深度學習訓練 Tensor FLOPS、提升 6X 深度學習推理 Tensor FLOPS 之速度。
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↑ Tesla V100 效能總結。
而活動中，黃教主也提到 Tesla V100 當然可進行繪圖運算，因此展示與 SQUARE ENIX 透過 Tesla V100 進行即時影像渲染 Kingsglaive: Final Fantasy XV 展示。而 NVIDIA DGX-1 將會搭載 Tesla V100 運算核心，有著 960 Tensor TFLOPS 運算能力、8 張 Tesla V100 運算核心、NVLink Hybrid Cube，將原本 TITAN X 需要 8 天的運算時間，變成只要 8 小時，而價格則是美金 $149,000 元。
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↑ NVIDIA DGX-1。
另外，考量到有些企業可能沒有積架伺服器的資料中心，因此 NVIDIA 推出 DGX STATION，也就是接近桌上型電腦的尺寸，讓企業在部屬深度運算伺服器時更容易部屬。DGX STATION 有著 480 Tensor TFLOPS 運算能力、4 張 Tesla V100 運算核心，並採用 NVLink，以及有著 3 DisplayPort、1500W 電源與水冷散熱，這台只要美金 $69,000 美元。而 Tesla V100 亦有提供給 Hyperscale Inference 使用的 PCIe FHHL 運算卡（像是 DGX STATION 當中使用的運算卡），需要 150W 供電，而且比起 Skylake 有著 15-25X Inference 運算速度。
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↑ DGX STATION。
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↑ DGX STATION 內部（超帥）。
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↑ Tesla V100 PCIe FHHL。
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↑ Tesla V100 PCIe FHHL。
若各位有興趣了解，此次 GTC 2017 NVIDIA 發表會上的資訊，可參當時的直播影片：ustream.tv/gpu-technology-conference
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