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Auch wenn wir bei der GPU Technology Conference sicherlich einen großen Fokus auf die neue Volta-Architektur gelegt haben, so sieht NVIDIA selbst die Entwicklerkonferenz lieber unter dem Motto "AI". Nicht ohne Grund wollte Firmengründer in der Keynote alle anwesenden Teilnehmer daran erinnern, dass nahezu jeder (vor allem aber jedes Unternehmen) auf einer Unmenge an Daten sitzt, diese bisher aber kaum genutzt werden.
Um diese Daten nutzen zu können, genügt die klassische Verarbeitung dieser schon lange nicht mehr. Dazu ist sind die anfallenden Daten schlicht und ergreifend zu allumfassend und geradezu gigantisch geworden. Alleine im Silicon Valley haben sich mehrere hundert Unternehmen angesiedelt, die sich mit dem Thema AI und Deep Learning beschäftigen. Die Themengebiete reichen dabei von der einfachen Bilderkennung, über Anwendungen im Gesundheitswesen bis hin zu autonomen Fahrzeugen und Robotern.
Dabei ist das Thema Deep Learning und AI aber viel tiefschichtiger, als dies auf den ersten Blick scheint. Künstliche Intelligenzen müssen nicht mehr nur eine Schnittstelle zum Nutzer haben, vielmehr erfolgt ein großer Teil der Auswertung im Hintergrund – davon bekommt der Nutzer schon lange nichts mehr mit. Für NVIDIA ist die Entwicklung entsprechender Hardware eine Wette auf die Zukunft. Waren GPUs vor zehn Jahren sicherlich schon gut für HPC-Anwendungen geeignet, haben die Deep-Learning-Netzwerke erst aufgezeigt, welche Entwicklungen in diesem Bereich möglich sind.
Dies hat auch NVIDIA schon längst erkannt. Aus dem Spielesegment kommend war die Verwendung der eigenen GPUs in diesem Bereich über eine lange Zeit eine Art Abfallprodukt oder besser gesagt Zweitverwertung. Nun könnte man sicherlich bei der Fermi- und Tesla-Architektur darüber streiten, welche Absichten NVIDIA hier verfolgt, klar aber ist, der Fokus lag damals noch klarer auf dem GeForce-Geschäft.
Dies hat sich aber spätestens mit der Pascal-Generation im vergangenen Jahr radikal geändert. NVIDIA fertigt inzwischen Ableger einer neuen Architektur, die einzig und alleine einem Zweck dienen: Dem Training und Inferencing von Deep-Learning-Netzwerken. In diesem Jahr geht man sogar noch einen Schritt weiter und stattet die Architektur mit dedizierter Hardware aus, die einzig und alleine in diesem Bereich sinnvoll einsetzbar ist – den Tensor Cores.
Für NVIDIA begann der Weg hin zur Volta-Architektur mit der Entscheidung für eine derartige Ausrichtung vor fünf Jahren und hat das Unternehmen drei Milliarden US-Dollar an Entwicklungskosten gekostet. Das Wachstum im Datacentermarkt scheint NVIDIA derzeit in der Tatsache zu bestätigen, dass man auf das richtige Pferd gesetzt hat. Bei Quartalsumsätzen von 400 Millionen US-Dollar wird es aber sicherlich einige Zeit dauern, bis sich die drei Milliarden US-Dollar alleine in diesem Bereich ausgezahlt haben. Da die Volta-Architektur aber auch in anderen Segmenten eine Rolle spielen wird – darunter dem GeForce- und Gaming-Markt – mag NVIDIA seit dem vergangenen Jahr "not a gaming company anymore" sein, man ist aber noch immer davon abhängig.
Wir sind gespannt in welcher Form NVIDIA die Volta-Architektur in das GeForce-Segment überführt. Derzeit lässt sich nicht abschätzen, ob NVIDIA bereits in wenigen Monaten einen Wechsel auf die neue Architektur durchführen wird oder damit bis 2018 warten möchte.
Eine Zusammenfassung der Berichterstattung von der GPU Technology Conference 2017:
- GTC17: NVIDIA Metropolis – Videoanalyse soll Überwachung smarter machen
- GTC17: Deep Learning Institut als Training für AI-Entwickler
- GTC17: Microsoft Azure ab Sommer auch mit NVIDIA-HPC-Hardware
- GTC17: Baustellenbesuch im neuen Hauptquartier bei NVIDIA
- GTC17: NVIDIA DGX-1 hilft bei der Kompensation atmosphärischer Störungen für das E-ELT
- GTC17: SK Hynix zeigt GDDR6 – Einsatz auf zukünftigen NVIDIA-Grafikkarten?
- GTC17: Renderingtechnologien zeigen neuen Realismus
- GTC17: NVIDIA präsentiert die nächste GPU-Architektur Volta - Tesla V100 mit 5.120 Shadereinheiten und 16 GB HBM2
- GTC17: NVIDIA sieht sich mit Moores Law am Ende zweier Wege angekommen
- GTC17: NVIDIA bringt das Holodeck etwas näher
- GTC17: Von Inferencing mit 150 W bis zum Supercomputer – die Hardware mit Volta-Architektur
- GTC17: NVIDIA Tesla V100 mit Volta-Architektur in Aktion