GTC是什么会议（英伟达GTC China大会最新干货）

英伟达联手JD.COM打造全球首个智能配送城市，拉BAT滴滴秀A100中国云朋友圈。

作者|心缘

编辑|沙漠阴影

东信12月15日报道距离2020年底还有两周时间。今天，2020年英伟达全球GPU技术峰会的最后一站——GTC中国大会如期而至，又到了年底英伟达向中国朋友展示的时候了。

受疫情影响，数以万计的参与者在网上参与了这场科技盛会。与以往不同的是，整个活动更加强调技术研究和落地进度，没有发布新品。

这一次，在今年之前的GTC大会上，英伟达首席执行官黄仁勋没有在厨房砧板前发表演讲，而是由英伟达首席科学家比尔·戴利(Bill Dally)代替。

▲NVIDIA首席科学家Bill Dally

在一个小时的主题演讲中，这位著名的计算机科学家介绍了英伟达各项AI研究的最新进展，并分享了其研究实验室正在进行的AI推理、硅光子学和GPU集群加速三项最新研究。他认为，不仅图形的未来是AI，几乎一切的未来都是AI。

在Bill Dally的主题演讲结束后，NVIDIA的五位资深专家介绍了中国在AI、数据科学和医疗健康领域有多少突破性的技术得到应用。

英伟达全球业务运营执行副总裁杰伊·普里(Jay Puri)回应了备受关注的英伟达收购Arm一事。Arm是一家令人惊叹的公司，年销量约220亿CPU，创造了IP授权模式和非常高的产品性能。其成功集中在加文百科的移动和嵌入式领域，但在云数据中心和PC领域仍难以涉足，x86占据完全主导地位。

英伟达在数据科学和人工智能领域拥有强大的生态。一旦Arm成为英伟达的一部分，英伟达将专注于推动Arm在数据中心、PC和云计算领域的成功。

针对一些公司对限制Arm授权的担忧，杰伊·普里表示，人们对出口管制法的运作存在一些误解。无论Arm属于软银还是英伟达，所有关键技术都是在技术发源地英国剑桥研发的。英伟达被加文百科收购后，英国剑桥也将是未来Arm技术的研发中心。

此外，面向人工智能和数据科学创业公司的孵化项目NVIDIA Inception邀请了来自中国的12家创业公司参加会议，展示他们如何基于NVIDIA技术实现不同领域的创新。

01.

Bill Dally:英伟达在AI推理、硅光子学、GPU集群加速方面的最新研究进展

在系统介绍了英伟达的软硬件布局和先进技术后，英伟达首席科学家Bill Dally以三个项目为例，讲述了他的200人研究团队是如何成功实现黄定律的。这个以黄仁勋命名的定律预测，GPU将逐年使AI性能翻倍。

在过去的八年里，NVIDIA将单芯片的推理性能提升了317倍。“如果我们真的想提高计算机性能，黄定律是一个重要的指标，在可预见的未来将始终适用。”磨磨蹭蹭的说道。

Dally曾负责NVIDIA在AI、光线追踪和高速互联方面的研究。他重点分享了三个新的研究方向。

1.超高能效加速器磁铁

推理是一个复杂的问题，涉及的不仅仅是计算。在模拟测试中，NVIDIA MAGNet tool生成的AI推理加速器的推理能力为每瓦100 teraops，比目前的商用芯片高出一个数量级。

该工具采用一系列新技术来协调和控制通过设备的信息流，最大限度地减少数据传输，节省能耗。该研究原型采用模块化实现，可灵活扩展。

2.比电链路更快的光链路

NVIDIA研究团队也在研究用更快的光链路取代现有系统中的电链路。该团队正在与哥伦比亚大学的研究人员密切合作，探索如何利用电信提供商在其核心网络中采用的技术，通过一根光纤传输几十个信号。

由于自身的限制，电信号的传输距离只有1/3米，而光信号的传输距离为20-100米。只有一个NVLink可以连接到更大的系统。

这种被称为密集波分复用(DWDM)的光技术，有望在尺寸仅为1mm的芯片上实现Tb/s的数据传输，是当今互连密度的10倍以上。

除了更高的吞吐量，光链路还有助于建立更密集的系统。Dally展示了一个英伟达DGX系统模型的例子，它将通过光链路传输，未来可以携带超过160个GPU。

3.Legate，一种新的编程系统原型

在软件方面，为了简化编程步骤，NVIDIA的研究人员开发了一个新的编程系统原型Legate。有了Legate，开发者可以在任何规模的系统上运行为单个GPU编写的程序，这适用于Jetson Nano、单卡A100和拥有数千个GPU的巨型超级计算机。

Legate已经将新的编程速记集成到加速软件库和高级运行时环境军团中，目前正在美国国家实验室进行测试。

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