![](https://habrastorage.org/files/05d/a6b/ec9/05da6bec94314b0794b2c22449774969.jpg)
Прямо сейчас в Кремниевой долине проходит GPU Technology Conference. Это важнейшее событие для всех тех, кто занимается технологиями параллельных вычислений, нейронными сетями и искусственным интеллектом. Текущий 2016 год особенный для этой конференции. То к чему готовились и шли долгое время именно сейчас приобретает законченные формы. Причем, как и предопределено развитием технологий, прорыв происходит сразу по всем направлениям:
- нейронные сети, построенные на обучении с подкреплением, берут следующую высоту после шахмат и побеждают человека в го, игру, которая превосходит шахматы по своей комбинаторной сложности;
- беспилотные автомобили проходят проверку на дорогах и доказывают свою состоятельность;
- платформы искусственного интеллекта от IBM, Amazon, Google и Microsoft готовы для интеграции в реальный мир;
- виртуальная и дополненная реальность уже реализованы и готовы к масштабному внедрению от Oculus, HTC, Sony и Samsung;
- решения на базе HPC (High Performance Computing) интегрируются практически повсеместно.
Пожалуй, главный из участников прорыва — это компания NVIDIA. Именно на ее железе работает большая часть всех революционных чудес.
Вчера NVIDIA провела презентацию, показала оборудование и озвучила идеи, которые будут определять ход компьютерной революции как минимум ближайший год. Наверняка об этом будет много новостей и обзоров. Мне довелось присутствовать на этом мероприятии, пересказывать его полностью я не буду, но попробую отметить те детали, которые особенно отложились в памяти.
Есть у компании NVIDIA со-основатель и в одном лице ее президент Дженсен Хуанг. Он и вел презентацию. Насколько это хороший оратор и яркий рассказчик вы можете судить по тому, что к концу презентации, я стал искренне переживать, что в моем любимом iMac стоит видеокарта от AMD. Вот она сила слова!
Вообще же, я еще раз убедился в том, что компьютеры стали иными. Центральный процессор, еще недавно сердце компьютера, сейчас отошел на второй план. Навигация в интернете или работа с текстом — практически не требуют системных ресурсов. Даже самый слабый из современных процессоров с легкостью справляется с этим. А вот для всего действительно современного и интересного даже самый мощный процессор оказывается совершенно не пригоден. Создание графики в играх, моделирование виртуальной или дополнительной реальности, обработка изображений в реальном времени — все это возможно только на системах с параллельными вычислениями, когда счет количества параллельных потоков идет не на единицы, а на тысячи.
Почти в самом начале выступления прозвучала фраза, которая сразу запомнилась: “уже никому не нужна реалистичность, нужна реальность”. Чтобы это продемонстрировать NVIDIA применила два козыря: интригующую тему и несомненного авторитета. Они смоделировали с абсолютной достоверностью восемь квадратных миль поверхности Марса с базой NASA и разной техникой поблизости. Опробовать это по прямой видеосвязи пригласили Стива Возняка. Было трогательно и забавно, когда Дженсен поблагодарил Стива за первый компьютер, за SSD и предложил, что дескать если тот и дальше хочет быть впереди, то компания NVIDIA готова устроить ему право быть первым космонавтом в полете на Марс в 2030 году. Стив радостно согласился. Дженсен, правда заметил, что NVIDIA готова оплатить билет только в один конец. Возняк не смутился и сказал, что Марс — это мечта и в один, так в один. Короче, сошлись на том, что ждать 2030 года не стоит и лучше, не откладывая, прямо сейчас опробовать Марс в исполнении NVIDIA, тем более, что обещана была “не реалистичность, а реальность”. Судя по реакции, реальность Марса Возняку понравилась. Он бодро гонял в шлеме Окулус на марсохроде и было видно, как ему хочет попробовать протаранить здания базы, видимо, чтобы проверить обещанную реальность ну уж совсем по полной.
![](https://habrastorage.org/files/83f/3de/89b/83f3de89b7f44bcaa4e51c0241050e60.jpg)
Оправдывая лозунг “не реалистичность, а реальность”, NVIDIA презентовала главного виновника торжества новую архитектуру Pascal. 15 миллиардов транзисторов на одном кристалле — это больше чем у любого другого чипа, созданного людьми ранее. Потрясающие характеристики можно посмотреть по ссылке.
Когда была озвучена сумма, затраченная за три года разработок этой архитектуры, мне почему-то подумалось, что «Роснано» как-раз могло потянуть, но почему-то не потянуло, стало как-то грустно.
Игровые видеокарты на Pascal появятся уже в этом году. Похоже, что их высокая производительность понадобится в первую очередь второму поколению систем виртуальной реальности. Сейчас для всех систем VR разрешение еще достаточно далеко от ретины. И Oculus, и HTC в своем первом релизе при выборе разрешения исходили из производительности существующих на сегодня видеокарт. Возможно Pascal исправит эту ситуацию.
Показали модуль Tesla P100. Это первый продукт на базе новой архитектуры. P100 — ускоритель на базе которого можно строить различные вычислительные системы. Обещали, что в начале следующего года появятся сервера от всех крупных игроков.
![](https://habrastorage.org/files/c70/149/3b9/c701493b9c2d438e9505ddb1e508ed80.png)
Сама NVIDIA показала, то чем заслуженно можно гордиться — суперкомпьютер DGX-1.
![](https://habrastorage.org/files/608/b27/e63/608b27e639a14190a17f95a88bbade6d.png)
Назначение этого чуда — глубокое обучение нейронных сетей. Суперкомпьютер состоит из восьми модулей P100 и имеет производительность 170 терафлопс. Цифра огромная, но большее впечатление производит не ее астрономическая величина, а сравнение с производительностью аналога предыдущего поколения. Удалось добиться, не предусмотренного никаким законом Мура, рекордного ускорения в 12 раз.
DGX-1 позволяет тренировать нейронные сети, соответственно, в 12 раз быстрее, там где раньше требовалось несколько суток, теперь нужны часы.
![](https://habrastorage.org/files/910/13f/4bc/91013f4bcd0a4b369793d8adf4bfc682.jpg)
Стоит это чудо 129 000 долларов, но есть ощущение, что оно того стоит. На стенде NVIDIA, где можно было рассмотреть DGX-1 живьем (фото со стенда на КДПВ), вместе со мной был инженер из JP Morgan, который хорошо знает толк в таких вещах, я видел как искренне у него горели глаза.
Но железо — это только пол-дела. Глубокое обучение в сочетании со сверточными сетями начали давать удивительные результаты. Уже сейчас можно говорить не об эволюции, а революции в машинном обучении. Но да я с этого начинал. Однако качественный скачок к сильному искусственному интеллекту еще только предстоит сделать. Что для этого надо и какое изменение вычислительной парадигмы нам предстоит я попробую описать несколько позже.