英伟达推出首个 CPU,基于 ARM 架构主攻巨型 AI,性能超 x86 十倍

AI前线 2021-04-13 12:38

整理 | 施尧
“Grace”CPU采用高能效的Arm核心,针对训练巨型AI模型的系统,实现了10倍的性能提升
以 Grace 为代表的 CPU 产品性能大幅提高

北京时间 4 月 13 日凌晨,英伟达在 GCT 2021 大会上宣布了 Grace、BlueField-3 DPU,还有用于自动驾驶的汽车 SoC 芯片三款处理器,均基于 Arm 架构打造。

其中最引人瞩目的当属名为 Grace 的 CPU 产品,这款产品主要为现代数据中心设计。这是英伟达首款服务器 CPU。

英伟达认为,AI 模型的数据量和规模正在成倍增长。当今最大的 AI 模型包括数十亿个参数,并且每两个半月就会翻一番。训练它们需要一个新的 CPU,可以与 GPU 紧密结合,以消除系统瓶颈。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“前沿的AI和数据科学正推动当今的计算机架构超越其极限,以处理规模难以想象的海量数据。NVIDIA 借助 Arm授权的 IP设计了 Grace,这是一款专为大规模AI和HPC设计的CPU。与GPU和DPU一起, Grace为我们提供了计算的第三种基础技术,以及为了推进AI发展重构数据中心的能力。NVIDIA现在是一家拥有三种芯片的公司。”

Grace 名字来自于计算机科学家 Grace Hopper,她曾是哈佛首批 Mark 1 程序员,并且发明了第一个链接器。据了解,Grace 芯片基于 Arm 打造,内置 Arm Neoverse 核心。

Grace 整个 SoC 由多个芯片组合构成,它主要有三个部分,分别是 CPU、GPU 和内存 /IO 子系统。英伟达表示,Grace CPU 将能够在 SPECrate2017_Int_base 中提供 300 分以上的成绩。对于这样的跑分,英伟达宣称 Grace 的性能基础是第四代 NVIDIA NVLink 互连技术,该技术在 Grace 和 NVIDIA GPU 之间连接速度超过 900GB/s,相当于目前服务器 14 倍的带宽;从 CPU 到 CPU 的速度超过 600GB/s。

据英伟达官方透露,Grace 还将采用 LPDDR5x 内存子系统,与 DDR4 内存相比,可提供两倍的带宽和 10 倍的能效,也就意味着,如果服务器使用这款 CPU,那么整套系统可以提供相较于 x86 CPU 的最新 NVIDIA DGX 快 10 倍的性能。此外,新的架构提供了统一的缓存一致性和单一的内存地址空间,将系统和 HBM GPU 内存结合在一起,简化了可编程性。

在 Grace 发布尾声,英伟达透露,Grace 将得到 NVIDIA HPC 软件开发包和全套 CUDA 和 CUDA-X 库的支持,这些库可以加速超过 2000 个 GPU 应用,加快科学家和研究人员对世界上最重要挑战的发现。

GraceCPU 预计将于 2023 年初上市,瑞士国家超级计算机中心(CSCS)和美国能源部的洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)将率先建造 NVIDIA CPU 驱动的超级计算机。

两大 AI 框架应对网络安全和语音对话需求

如今,网络安全已经成为每个企业乃至国家安全的重要防线。为了促进网络安全合作伙伴拥有检测和缓解网络安全攻击的 AI 技能,英伟达发布了一个“云原生”应用框架—Morpheus。Morpheus 运行时可以让网络中的计算节点充当传感器,对网络安全威胁进行监测,以作出自主响应。

Morpheus 内置机器学习模块,开发者可以使用深度学习模型创建自己的 Morpheus 技能,以此为基础,Morpheus 可以更加智能地识别、捕获威胁和异常情况,包括敏感数据的泄露、网络钓鱼企图和恶意软件,并对其采取行动。与传统网络安全框架相比,Morpheus 可以在同等投入下分析更多安全数据,且不会影响其性能。

除了 Morpheus,同样引人瞩目的 AI 框架还有 Jarvis。

在疫情大背景下,语音消息成为企业间相互联系,甚至是生活中线上沟通最常用的方式。为了应对日益增长的语音消息传递需求,英伟达宣布对话式 AI 框架 Jarvis 开始提供对手机和消息的普遍适用性。

简单来说,Jarvis 为开发人员提供预先训练的 AI 模型和软件工具,以创建交互式对话体验。据了解,Jarvis 模型的预览版在 2020 年 5 月首次推出,可为对话代理提供自动语音识别,语言理解、实时语言翻译和文本转换语音功能。

与此前相比,此次发布新版本的主要特性在于,该框架为更多开发人员开放了预先训练的开发模型和软件工具。据了解,Jarvis 的模型训练投入了超过 10 亿页的文本和超过 6 万小时的语音,如今,这些模型可以通过自定义数据进行调整、优化、微调,同时还能根据不同的任务、行业和系统进行定制,具有更优秀的普适性。

参考链接:

https://www.cnbeta.com/articles/tech/1113887.htm

https://www.cnbeta.com/articles/tech/1113901.htm

https://www.cnbeta.com/articles/tech/1113891.htm

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