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深度學(xué)習(xí)如何讓Turing 顯卡如虎添翼

jf_pJlTbmA9 ? 來源:jf_pJlTbmA9 ? 作者:jf_pJlTbmA9 ? 2023-08-01 14:55 ? 次閱讀
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深度學(xué)習(xí)革命席卷全球的第一個載體是處理器,即最初為游戲而生的 GPU。借助我們的 Turing 架構(gòu),深度學(xué)習(xí)重返游戲戰(zhàn)場,并為其帶來了驚艷無比的性能。

在本周的歐洲站 GPU 技術(shù)大會上,NVIDIA 首席執(zhí)行官黃仁勛先生向在場的 3000 多名與會者表示:Turing 結(jié)合了新一代可編程著色器和 Tensor Core,前者支持計(jì)算機(jī)圖形處理界的“圣杯”——實(shí)時(shí)光線追蹤,后者是一款可加速各類深度學(xué)習(xí)任務(wù)的新型處理器。

黃仁勛先生解釋稱,這種深度學(xué)習(xí)能力可以讓 Turing 以其他處理器前所未有的方式實(shí)現(xiàn)性能飛躍。

黃仁勛先生表示:“如果我們創(chuàng)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和 AI 能夠推理并構(gòu)思某種類型的像素,那么我們就能夠使其在每秒可執(zhí)行 114 萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算的 Tensor Core 上運(yùn)行,從而在提升性能的同時(shí)也會生成美麗的圖像?!?/p>

“我們已經(jīng)利用計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)讓 Turing 實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn),” 黃仁勛先生補(bǔ)充道。

利用深度學(xué)習(xí)超級采樣 (DLSS) 技術(shù),Turing 可以通過著色器生成一些像素,然后通過 AI 構(gòu)思出其余像素。

“最終,借助我們每秒可執(zhí)行 114 萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算的 Tensor Core 和每秒可執(zhí)行 15 萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算的可編程著色器,我們?nèi)〉昧梭@人的成就,” 黃仁勛先生如是說。

這意味著性能的巨大飛躍。

“在每個系列中,Turing GPU 都能使性能提升一倍,” 黃仁勛先生說道,“這是一種計(jì)算機(jī)圖形的全新處理方式,使傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)與深度學(xué)習(xí)得以完美融合?!?/p>

在驚艷無比的演示環(huán)節(jié),黃仁勛先生展示了如何利用最新款 NVIDIA RTX GPU 這個讓實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)光線追蹤首次實(shí)現(xiàn)的設(shè)備通過數(shù)字方式還原一張標(biāo)志性登月照片的場景——宇航員 Buzz Aldrin 緩緩從登月艙的梯子爬下來。

這場演示打消了有些人懷疑這張登月照片純屬偽造的念頭,因?yàn)樗麄冇X得宇航員 Aldrin 下到月球表面時(shí)正處于登月艙的遮擋下,本應(yīng)該昏暗不清;但在這張照片中,宇航員的亮度卻很高。而這次的模擬卻顯示出,月球表面的反光剛好可以造成照片中展示的亮度效果。

“這就是 NVIDIA RTX 的優(yōu)勢。利用這種渲染技術(shù),我們可以模擬出光的物理屬性,讓物體呈現(xiàn)出它們本來的面目,” 黃仁勛先生說道。

責(zé)任編輯:彭菁

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