32GB的HBM2RAM;而P100中的GP100核心却使用了3584个CUDA核心、224个纹理单元以及被缩减了一半的16GB HBM2RAM。而这必要带给的就是在单精度运算上的提高幅度并不显著——10.6 Teraflops的运算能力与前代的7Teraflops比起只提高提高了50%。虽然50%看上去早已挺多了,要告诉CPU近年来的新一代性能提高也不过10%左右。然而,考虑到P100从28nm LP制程到16nm FinFET制程的横跨,以及新的架构带给的优化,这个数字近没超过此前15Tflops的预期。
不过这也有可能是出于对成本的考量,却是P100是面向高性能标准化计算出来领域研发,将大部分晶体管性能放到了双精度运算性能上将极具性价比。比起于GK110的0.2 Teraflops,P100 5.3 Teraflops的性能提高十分的相当可观。
即使是和2013年的K40比起,也早已刷了4倍。与友商的对比AMD在几天前的3月31日,友商AMD也公布了自家新一代旗舰级计算出来卡FirePro S9300 X2。FirePro S9300 X2中配备了两颗AMD Fiji架构核心、两组4096-bit 4GB HBM RAM,单精度浮点性能在13.9Teraflops,双精度浮点性能为0.8Teraflops。
P100与之比起,在单精度浮点性能变得稍逊一筹。不过考虑到AMD使用的是双核心解决方案,而且此次P100也在单精度浮点上做到了去势,如果是拼成单核惧仍逃不过被Nvidia吊打的命运。
Intel另一方面,Intel也月底2015年11月对旗下的对标产品——第二代Xeon Phi做到了预告片。据信新一代产品代号为“Knights Landing”,某种程度使用14nm工艺。配备72颗Silvermont架构核心,单颗反对四线程,总计288个线程。
计算出来方面,双精度浮点性能将超过3Teraflops,单精度为6Teraflops。从数据上也能显现出,CPU与GPU在标准化计算出来效率上的劣势即使是老大哥Intel也无能为力。
应用于场景NVIDIA DGX-1在大会上,老黄还高调宣告了基于Tesla P100打造出的深度自学服务器——NVIDIA DGX-1。据介绍,DGX-1可以获取170 Teraflops的深度自学计算出来性能,比自家一年前明确提出的NVIDIA Maxwell架构四路解决方案慢12倍,以前必须25个小时已完成的训练任务现在2个小时就可以已完成。
虽然性能十分相当可观,但是售价也是十分可怕的——一台的售价为129,000美元(约合835,000元人民币)。NVIDIA Drive PX 2虽然GTC大会上,基于GP100顶级核心的Tesla P100被多家媒体称作“首款Pascal架构的产品”。但只不过今年1月,基于Pascal架构的Drive PX 2自动驾驶平台就早已公布,只是当时并没月发布而已。
此次,老黄发布了Drive PX 2的明确参数:CPU:8核A57+4核 Denver 架构核心GPU:2颗Pascal架构独立国家显示卡内存:8GB LPDDR4功耗:250W其他特性:水冷其中每颗显示卡核心为GP106核心,主频为1.25GHz,配上80GB/s比特率、128bit位宽的4GB GDDR5RAM。单精度浮点运算性能为8TFLOPS。在现场,Nvidia还展出了基于这款自动驾驶平台打造出的无人驾驶赛车——“Deep Green”。
它将代表参与2016-2017赛季无人驾驶赛车竞技大赛“ROBORACE”。后记虽然每次Nvidia公布新产品都能流露出眼前一亮的感觉,但是我们如果冷静下来分析不难看出Nvidia此次公布新品并没此前那么有底气。P100作为第一款应用于16nm工艺的产品,初期的良品率应当会如28nm那般成熟期,而再行再加现场看见的风扇模块依然是经典的单风扇散热,以及300W的TDP,不难想象这又将是Nvidia新一代“高性能核弹”。虽然老黄在现场谈了许多用于场景,但是却丝毫没提跑分成绩。
这不已让人回想在年初的CES 2016上,首次公布GP100核心之时却用于GM200核心充数拿上台被人无情揭穿的情景。比起于AMD在年初的发布会上现场上机跑完分,也许,不肯如此做到的Nvidia只是因为老黄拿着的是套了散热器(为了让人看不出来里面的核心)的PCB板子而已吧。
在GM200上Nvidia还自由选择大幅度缩减双精度计算出来,从而增加发热量和成本,而此次刚步入16nm工艺就如此大跨步的执着性能淋漓尽致,难道转入量产和实际应用于之后问题就将不会突显。而首当其冲的就是HBM2贞存量产问题,却是目前连AMD首度发售的HBM一代都没有做量产,必要跨到HBM2,AMD回应也不能呵呵了吧。
却是,步子迈太大,更容易甩到蛋。原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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