podcast quotes-left quotes-right search menu arrow-up arrow-up2 google-plus3 facebook2 instagram telegram twitter vk youtube android rss2

Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего

Привет.

Конференция GTC 2018 – это центральное событие от Nvidia, на котором компания показывает и рассказывает о том, чем занималась в течение целого года. Это демонстрация технологий, направлений развития и отдельных продуктов, включая как железо, так и софт для него. Анонсы карт для геймеров происходят в течение года, GTC – это не то место, где подробно говорят о таких продуктах.

Это огромное мероприятие, которое проходит традиционно в Кремниевой долине, в Сан-Хосе. Чтобы прочувствовать масштаб, надо отметить, что в этом году было около 8500 участников, из них порядка 250 журналистов со всего мира и около 90 аналитиков. Несколько лет назад размах мероприятия с точки зрения числа посетителей был меньше, всего несколько тысяч человек и заметно большее число журналистов, теперь их количество компания ограничила. Но и сама компания заметно выросла за это время, так что эти процессы происходят параллельно. От России на GTC было два журналиста и ваш покорный слуга, причем именно в качестве аналитика, что дает свободный доступ к топ-менеджерам компании, возможность задавать вопросы в рамках закрытых сессий, и главное – это время, чтобы разобраться, как внутри Nvidia оценивают то, чем занята компания.

Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего

На больших конференциях всегда собираются люди с очень разным багажом знаний, но каждый из них имеет свою оценку происходящего и мнение. Например, журналисты за пару месяцев до GTC 2018 активно начали писать, что Nvidia представит на конференции новую архитектуру Turing, описывались продукты и их номера, но факт заключается в том, что компания не планировала делать ничего подобного. Специально спрашивал разных людей об этом, в частности, мне было интересно, существовала ли хоть какая-то перспектива в прошлом, что такой анонс состоится в конце марта. Ответ всегда был однозначным – компания ничего подобного не планировала, а это желание было выдумано теми, кто эти слухи создал и поддерживал. Для многих журналистов, что участвовали в раздувании слухов, отсутствие анонса превратилось в чистой воды негатив, им нужно было объяснять своей аудитории, почему ничего не произошло. Но есть и еще один момент, который показывает как ограниченность медиа, так и восприятие отдельных компаний. Для кого-то Nvidia – это производитель видеокарт и каких-то графических решений, соответственно, нужно обновление этих продуктов и что-то революционное в них. То есть требуется видение отдельных деревьев, за которыми не видно леса и направления развития компании, которое уже позволяет говорить, что в течение нескольких лет нас ждет революция в целом ряде областей, а Nvidia станет одним из основных игроков на рынке AI-вычислений и сильно подрастет в размерах. Но за обсуждением тривиальных, понятных тем основной анонс GTC 2018 не был услышан, да и компания не хотела заострять на этом внимание, чтобы не создавать завышенных ожиданий. Это ситуация, когда новая отрасль фактически появляется, как огромная подводная лодка, она просто неожиданно всплывет, и только тогда все окружающие увидят, что это такое. С вашего позволения, я расскажу вначале о главном, а потом, возможно, остановлюсь на второстепенных, но не менее интересных вещах.

Системный подход Nvidia, или почему автомобили – это только полигон

Имя Nvidia стало ассоциироваться не только с графикой, но и с автономными автомобилями и AI-вычислениями, но про последние вспоминают нечасто, они вроде бы существуют, но на ум не приходят. Но если абстрагироваться от конкретных анонсов и посмотреть, как компания развивает свои продукты, то мы увидим интересную картину. Первоначально, когда компания была небольшой и не имела ресурсов, все деньги шли на R&D, причем создавалась интеллектуальная собственность, лицензии на которую отдавались другим. Фактически получалось, что Nvidia зарабатывала на том, что придумывала, но объем этих доходов был не так велик, как если бы компания сама создавала услуги и продукты. Движение компании можно считать постепенным ростом снизу вверх. На первых этапах в Nvidia создали решения для видеокарт, ориентировались на игроков, потому что только так можно было вцепиться в существующий рынок. Технологии, которые стоят и стояли за видеокартами, намного шире, чем создание трехмерной графики в играх, но продавать их можно и нужно было в узкой области. Можно сказать, что случившуюся революцию в AI-вычислениях оплатили люди, что денно и нощно играли и развлекали себя. Ирония судьбы, не иначе.

Следующий шажок – это создание архитектуры для вычислений (та самая CUDA), в том числе выход за пределы узкого рынка игровой индустрии. Неожиданно для большинства оказывается, что видеокарты, или, точнее, графические чипы, умеют отлично считать и вполне применимы для целого ряда задач. А в Nvidia подталкивают развитие целых областей, где их железо может быть эффективнее, чем обычные компьютеры.

В 2017-2019 годах происходит следующий виток эволюции Nvidia. Так, базой для вычислений являются чипы, которые созданы в определенной архитектуре, и эти железки плюс-минус понятны, тут нет никаких тайн. Затем у нас есть возможность объединения таких железок в кластеры, что дает прирост производительности, возможность создания суперкомпьютеров, но теперь возникает еще один логический уровень, когда на «ячейках», вычислительных блоках такого суперкомпьютера мы можем динамично менять типы задач и вычислений в достаточно широких пределах. Тема непростая для понимания, но попробую объяснить эту идею максимально просто. Любой процессор имеет параметры, которые делают его идеальным для определенного типа вычислений. Например, появление графических чипов – это ответ на расчеты, которые специализированы для 3D-графики, с которыми существующие процессоры не могли справиться. Значит ли это, что теперь Nvidia всегда привязана только к таким расчетам и ничего иного сделать не сможет? Если жить в парадигме того, что процессор и его ядро определяют типы расчетов, то все действительно так. Но если подумать, что на уровне кластеров, состоящих из вычислительных блоков, мы формируем другую структуру, которая может вычислять что угодно, но с разной эффективностью, то получается совсем иная картина мира.

Атомом вычислительного мира до недавнего времени был процессор в конкретном компьютере либо набор процессоров в сервере, и не так важно, сколько их там было, два или больше десятка. Теперь это не так, а распределенные системы состоят из разных узлов, причем не так важно, стоят они физически в одной стойке, разнесены по дата-центрам по всему миру или в пределах одного здания. Важно, что создана сеть из вычислительных блоков, которые могут быть адаптированы к разным вычислениям.

И тут Nvidia ориентируется на AI-вычисления, а также алгоритмы, так как эта тема популярна и вызывает большой интерес, это растущий рынок. Но это вовсе не значит, что это единственное, что волнует компанию.

Посмотрите на такой продукт, как суперкомпьютер DGX-2, который объявили на GTC. Он предназначен для широкого круга AI-вычислений, обеспечивает производительность в 2 петафлопса (!). Внутри стоит шестнадцать Tesla V100 32 ГБ. Производительность этого решения ошеломляющая, но давайте сравним его с тем, какое решение было доступно всего пять лет назад.

Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего

Впечатляет? Не то слово. Фактически мы видим, что за очень короткий срок изменилась производительность такого решения. И конкурентов в этой области у Nvidia просто не существует, так как обычное серверное решение заметно дороже и при покупке, и при эксплуатации, во время доклада показывали, как это выглядит: множество стоек и одна стойка. А еще прибавьте расходы на электричество, занятое место в дата-центре, и станет понятно, что направление развития в Nvidia верное.

Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего

Справедливости ради надо сказать, что миниатюризация и удешевление вычислительных мощностей – это основное направление развития компьютерного рынка с первых дней его основания. И то, что Nvidia проталкивает такие решения в новых областях, логично, это подстегивает и других игроков. Обратите внимание, что стоимость DGX-2 сильно ниже, чем у первой версии, – 399 000 долларов за юнит. Причем компания не снижает стоимость DGX-1, он продолжит продаваться по той же цене, что и раньше. Причина исключительно в том, что уже есть крупные проекты, в рамках которых приобрели DGX-1, заказчики не хотят повторно согласовывать внутри себя требования к железу и начинать весь процесс сначала – вот такой нелогичный мир больших корпораций, где существенная экономия денег не так важна, как другие параметры.

Для чего Nvidia пытается уронить цены на стоимость вычислений? Делает их доступнее? Ответ был дан ровно в той же презентации, но никто просто не проложил логическую цепочку между двумя демонстрациями – первая была о создании системы, которая обсчитывает отражения на объектах, создает реалистичную картинку, неотличимую от фотографии и даже лучше (RTX показали неделей раньше, тут просто повторили то, что было сказано тогда). В демонстрационном ролике три штурмовика из «Звездных войн» едут на лифте, на их броне мелькают отсветы. Видео показывает, насколько продвинута эта технология и как она может обсчитывать отражения отражений, то есть проводить сложнейшие расчеты. Это эмуляция реального мира, то, к чему компания долго подбиралась.

Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего

Применение таких технологий для Голливуда и спецэффектов очевидно, для разработчиков компьютерной графики и игр, но это нечто большее, поверьте мне. Посмотрите, что делала компания за последние годы, какие кирпичики создавались для будущего. И вы обнаружите определенную закономерность, систему, если так можно сказать. В Nvidia пытаются максимально повторить реальный мир в компьютерной графике. И это нужно вовсе не для типичных применений, о которых мы говорим, а абсолютно новой среде, речь пойдет о виртуальной реальности, которую вы не знаете.

В представлении обычного человека виртуальная реальность – это воображаемый мир, который нарисовали художники, а чтобы попасть в него, нужно использовать очки или шлем. Большинством VR воспринимается как своего рода игрушка, у которой есть и вполне практические применения, но про них из-за их прагматичности почти не говорят. А теперь давайте посмотрим на другую демонстрацию, которая показывает применение VR-мира для совсем иных задач.

Тестирование автономных машин на реальных дорогах может приводить к авариям и несчастным случаям, но самое главное, мы никак не можем ускорить наш физический мир. Скорость тестирования машин всегда будет ограничена числом автомобилей, что вы купили/построили, и временем, которое они колесят по дорогам.

Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего

А если создать виртуальный мир, в котором будет полная копия машины, иметь возможность менять дороги, рельеф местности, погоды, условия освещения? И заставить AI-алгоритмы обучаться в этом мире? И еще поставить этот процесс обучения на перемотку, увеличить в разы скорость обучения. Вместо нескольких лет натурных испытаний вы получите дни, в худшем случае недели. И это уже та реальность, с которой мы столкнулись.

Тут все зависит от реалистичности виртуального мира и того, как вы его создали. Какие параметры учтены, насколько точно он воссоздает реальность и законы, которые в ней действуют. Учитывая, как развивались компьютерные игры и что делала Nvidia все эти годы, с симуляцией Земли у нас не возникает проблем. Да и картинка уже такова, что кажется, что это не графика, а реальное видео с дороги.

Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего

Другая часть задачи – это правильное создание объекта, например, машины, которую мы поместим в этот мир. Каждый автомобиль состоит из множества параметров, они могут быть воссозданы в виртуальной среде. Сейчас в Nvidia просто взяли машину и превратили ее в виртуального двойника. При этом человек в шлеме может управлять этой машиной, неважно, где он находится. В демонстрации показали, как человек, что сидел в зале, управлял автомобилем на дороге, объезжал препятствия. Это своего рода аватар, когда вы управляете чем-то дистанционно, а VR-мир помогает погрузиться в этот процесс. Практическое применение понятно, мы сможем отправить роботов в места, куда человек не может попасть сам, например, на дно океана или в космос, тут нужна только надежная связь.

Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего Nvidia GTC 2018 – как в Nvidia повторяют эволюцию мира и для чего

Но давайте посмотрим еще шире на эту тему. У нас есть VR-мир, повторяющий нашу Землю, есть машина, которую мы создали для этого мира по аналогии с реальной, она может колесить в VR-мире, и мы будем собирать данные и тестировать системы – что может случиться, что работает правильно, а что нет.

Догадались? Помимо машины, в этот VR-мир мы можем поместить любой предмет и тут же провести кучу испытаний. Например, мы можем создать зубную щетку и испытать ее на огромном числе виртуальных людей, чтобы получить точные данные о том, как она будет изнашиваться. А можем создать что-то другое, любой предмет, который есть в мире, или даже не предмет, а, например, производственную линию на заводе, и протестировать ее в виртуальном мире. Это та самая симуляция, которую так любят фантасты. Мы испытываем предметы в виртуальном мире, причем предметы могут не только обладать физическими свойствами, но и иметь свои подпрограммы, логику действия и так далее. Это сложнейший механизм тестирования, который будет распространен с частного случая автомобилей и дорог практически на все типы техники и предметов. Постепенно. И это полностью меняет правила игры на рынке разработки как электроники, так и многих других вещей, а со временем той же фармацевтики и лекарств (тут нужно точное понимание процессов в организме, которое еще недостаточно глубоко, но все меняется, и даже эта область ускоряется).

Виртуальный мир дает возможность ускорить процесс тестирования и разработки, провести его во всевозможных условиях, что в реальности практически недостижимо. Это то, что выведет нас на принципиально иной уровень. И от таких возможностей дух захватывает.

Для того, чтобы такой прорыв мог состояться, нужно, чтобы на рынке было достаточно вычислительных мощностей, они были доступны (вспоминаем, как Nvidia наращивает их, с другой стороны, как делает доступнее). И мы только в самом начале пути, этот путь займет ближайшие 10-20 лет, пока модели в VR не станут применимы для большинства задач, но это произойдет. И это безо всяких скидок технология, которая изменит наш мир навсегда, производство станет принципиально другим. Вот это то, что я увидел на GTC. И как по мне, так это очень сильная история, а отсутствие продуктов для геймеров или тех, кто майнит криптовалюту, я как-то переживу, там нет каких-то прорывов, о которых стоит говорить. В Nvidia начали создавать инструменты для того, чтобы повторять эволюцию в компьютерной среде, изменять и ускорять этот процесс. И уже на этой стадии понятно, что это не просто получилось, это уже есть – вопрос, когда эти технологии станут массовыми.

P.S. Повторю, что от перспектив захватывает дух, и нужно просто спокойно посидеть, чтобы осознать, что это такое и к чему может привести всех нас. Это принципиально новый мир, а насколько он станет лучше, не берусь судить. Но он точно станет другим.

Эльдар Муртазин (eldar@mobile-review.com)
Twitter    Instagram    Блог MrMurtazin.com

Опубликовано — 29 марта 2018 г.

Мы в социальных сетях:

Есть, что добавить?! Пишите... eldar@mobile-review.com

 

Новости:

17.08.2018 Работники Google недовольны секретными разработками для Китая

17.08.2018 Oppo представит смартфон R17 Pro с тройной камерой

17.08.2018 Sony Xperia XZ3 может быть и без двойной камеры

Hit

17.08.2018 Видео на канале: Обзор Xiaomi Mi8

17.08.2018 Motorola One посетила GeekBench

17.08.2018 Приложение Google Goggles обновилось впервые за последние 4 года

17.08.2018 Caviar предлагают Samsung Galaxy Note 9 весом в килограмм

17.08.2018 ARM собирается подвинуть Intel на рынке процессоров для ПК

17.08.2018 Visa требует от российских банкоматов поддержки бесконтактных карт и устройств

17.08.2018 Минкомсвязь предлагает операторам сменить шифрование в SIM картах

17.08.2018 Coolpad Mega 5A – ультрабюджетный, но функциональный смартфон

16.08.2018 Представлен новый облегчённый Android 9 Pie (Go edition)

16.08.2018 «Билайн» тоже предлагает настоящий безлимитный интернет в своих тарифах «ВСЁмоё!»

16.08.2018 Резервные копии WhatsApp на Google Диске больше не будут учитываться в общем объеме

Hit

16.08.2018 Не упусти свой BQ Strike-Forward!

16.08.2018 «Акадо» также собирается выйти на рынок мобильной связи

16.08.2018 «Яндекс» в безуспешных поисках тех, кто сможет продавать его «секретный» смартфон

15.08.2018 Oppo R17 дебютирует 23 августа

15.08.2018 Samsung заптентовал самовосстанавливающееся покрытие экранов

15.08.2018 Oppo F9 представлен официально

15.08.2018 МТТ запускает в Москве интернет вещей

15.08.2018 «iPhone X»-подобный смартфон Motorola P30 представлен в Китае

15.08.2018 Появились изображения Huawei Mate 20 Lite в хорошем качестве и различных цветах

15.08.2018 Samsung анонсировал первый в отрасли 5G модем, полностью совместимый со стандартами 3GPP

15.08.2018 В мессенджерах и соцсетях отмечается рост фишинговой активности

Подписка
 
© Mobile-review.com, 2002-2018. All rights reserved.