NVIDIA GTC19: Das CUDA-Ökosystem wird erweitert

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Zu Beginn der Keynote kündigte NVIDIA ein neues CUDA-X-AI-SDK an, welches den Zugang zur Hard- und Softwareplattform für Entwickler vereinfachen soll. Aber nicht nur Entwicklern soll der Zugang vereinfacht werden, auch für den Endnutzer soll es einfacher gemacht werden, die eigenen Anwendungen auf die CUDA-Plattform zu portieren.CUDA-X sieht für jeden einzelnen Anwendungsbereich dedizierte Bibliotheken vor, die in Form von Containern vorliegen und die über den NVIDIA NGC Software Hub auch und vor allem in der Cloud für einen schnellen Einsatz per virtueller Instanzen zur Verfügung stehen. Ziel ist es wie gesagt den Zugang zur CUDA-Plattform immer weiter zu...

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Nette Dinge dabei.
Die neuen Serverpods sind aber eigentlich gar nicht so neu, oder? Gab es doch vorher schon, nur halt nicht mit DXR Hardware drin.
Es handelt sich also eher um ein Upgrade der vorhandenen Server, oder wird es die Alten weiterhin geben als "billigere" Option?

Cuda hingegen wird immer relevanter für Entwickler. Es ist teilweise kaum noch möglich dem Auszuweichen.
Nvidia ist mittlerweile in fast allen der fortschrittlichen IT Sektoren mit von der Partie und dabei auch noch Platzhirsch. Das macht zwar Sinn, da sie die entsprechende Hardware bauen, aber wird langsam zu Monopol ähnlichen Stellungen in zu vielen gebieten.
Nur Google kann da mithalten, weil sie ihre eigene Hardware bauen für AI und Server, inklusive eigener GPUs mit brecher Leistungsdaten. Wenn die mal nen Ableger für gamer machen würden, würde NVidia wackeln. Sicher nicht schlecht, so unbehelligt wie sie aktuell in den meisten Märkten sind in denen sie Wildern. ;-)
 
Doch die RTX Server Pods sind neu, die gab es zuvor nicht. Die sind für Quadro RTX / Tesla T4 Server Farmen, für Raytracing und GeForce Now in der Cloud - Neue Hardware also.

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>>> GTC 2019 Keynote in Silicon Valley
>>> Nvidia announces its next-gen RTX pods with up to 1,280 GPUs TechCrunch

Ist so nicht ganz richtig - Google baut keine GPUs! Sie entwickeln (Tensor Processing Unit) und haben lauffähige TPUv2 & TPUv3 Test-Systeme, aber eben nur Google intern.

Nvidia bietet mit P100 & V100 (DGX/HGX) & T4 diverse HPC CUDA GPU Servern mit grosser Unterstützung aller namhafter IT Partner an und sind somit frei am Markt Interessierten zugänglich und auch frei zu kaufen. Google's TPU aber eben nicht!

Somit ist es auch nicht verwunderlich, dass Nvidia mit CUDA SDK die weit-verbreitetste GPU-Compute AI (DL/ML) HPC Plattform stellt und die auch die beste ML Performance liefern. (siehe MLPerf Benchmarks) https://mlperf.org/results/ - NVIDIA Sets Six AI Performance Records in MLPerf Benchmarks | NVIDIA Blog

Googles TPUs sind zudem 'Closed Source' und werden nicht verkauft. Ausserdem sind diese nicht so Leistungsstark - wie von Google zuvor behauptet wurde, keine kommen an Nvidia V100 Volta ran.

Tearing Apart Google's TPU 3.0 AI Coprocessor
 
Zuletzt bearbeitet:
Interessant.
Das die Google Hardware nicht verfügbar ist, war mir klar.
Ich bin aber davon ausgegangen, dass sie die bauen, weil AMD und NVidia ihnen zu wenig Leistung bringt. Zumindest war das die Ansage von Google damals.
Kann auch gut sein, dass sie sehr spezialisierte Einheiten gebaut haben, die natürlich auf ihre internen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Sie müssen ja keinem Kunden gefallen, sondern die eigenen Prozesse stemmen.
 
https://www.computerbase.de/2019-03/google-stadia-cloud-game-streaming/

Google macht da mit, und das mit AMD Hardware :-D
 
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