Nvidia T4 GPU晶元將落地谷歌雲及主流伺服器系統

圖形晶元已經成為實現人工智慧的標準，因為人工智慧非常適合於加速視頻遊戲的並行處理。現在，圖形晶元越來越多地進入雲計算領域，在這個領域中那些提供圖像和語音識別、自動駕駛汽車的企業可以租賃圖形晶元的處理能力。

特別是，來自市場領導者Nvidia的GPU專註於在網路邊緣執行AI任務，以實現服務的加速。這個被稱為推理的過程指的是神經網路能夠從實時呈現的新數據中進行事物推斷——這與預先訓練模型的過程有所不同。

近日，Nvidia首席執行官黃仁勛公布了最新的T4雲GPU，並將於9月推出，在Google的雲上提供。他在本周達拉斯舉行的SC18超級計算大會的主題演講中宣布了這一消息。

谷歌是第一個支持T4訪問的雲提供商，但它不會是最後一個。Nvidia副總裁、加速計算總經理Ian Buck在一次簡報中表示：「它在雲中的速度令人印象深刻。我們正處於GPU計算興起的時代。」

谷歌的雲並不是唯一支持T4的雲。來自Dell EMC、IBM、聯想和超微等主要計算機製造商的大約57種伺服器設計也採用了這種晶元，其大小與手機相當。

Buck表示，由於體積小、運行功率相對較低，因此T4適合在網路邊緣運行AI應用，此外還可用於AI模型和計算機圖形的分散式訓練。

谷歌似乎更專註於推理，並通過深度學習虛擬機圖像在Google Compute Engine進行推理，而且很快將通過Google Kubernetes Engine，以及通過谷歌的Cloud Machine Learning Engine，用於管理容器（這種軟體可以使應用在多個計算環境中無需更改即可運行）。

儘管Nvidia在加速人工智慧計算工作、以及使用GPU來彌補CPU晶元（仍然是大多數計算機的核心）性能提升放緩方面處於領先地位，但由於人工智慧服務的迅速發展，Nvidia也面臨越來越激烈的競爭，例如來自AMD、英特爾和Xilinx等晶元製造商，以及其他如FPGA定製晶元和應用專用集成電路等其他類型晶元帶來的挑戰。

Moor Insights＆Strategy總裁兼首席分析師Patrick Moorhead表示：「摩爾定律的放緩正在推動採用GPU、FPGA和ASIC的異構數據中心計算的加速。像AMD、英特爾、Nvidia和Xilinx這樣的公司正在加速整個領域的一切。」

Nvidia今天還談到了在超級計算領域的覆蓋，在本周公布的半年度TOP500超級計算機榜單中，使用Nvidia GPU的系統數量比去年同期增長了48％，達到127套。此外，Nvidia的晶元也被用於位於榜單第一和第二位置的兩套超級計算機，美國能源部部署在橡樹嶺國家實驗室的Summit超級計算機，以及部署在勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的Sierra超級計算機。

黃仁勛表示：「這是Nvidia在超級計算領域取得突破的一年。隨著摩爾定律的終結，一個又人工智慧和機器學習工作負載驅動的全新HPC市場正在出現。」

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