2020年12月15日，在GTC中國大會上，NVIDIA首席科學家，NVIDIA研究院高級副總裁BillDally分享了團隊正在研發的技術。

Ampere技術在高性能計算方面有著卓越成效

“我們打造了性能非凡的高性能計算設備，致力于解決世界上極為苛刻的計算問題，所有這一切的基礎都是硬件。”Bill Dally說。

圖：NVIDIA首席科學家，NVIDIA研究院高級副總裁Bill Dally

Bill Dally首先介紹了Ampere，他說：“AmpereA100SXM模塊具有處理海量計算的性能，借助這一模塊，可以擴展Ampere的功能，從而解決非常苛刻的計算問題。”

并且如果用戶還想擴展，可以取8個這樣的是Ampere，將其放入DGX機箱中，Bill Dally說：“我們可以在機架中安裝多個DGX機箱與Mellanox交換機，打造世界上性能最強大的計算機。”

硬件本身并不能解決世界上的難題，還需要借助軟件來集中這種強大的計算能力應對苛刻的問題，BillDally表示，為了實現這一目標，NVIDIA投入了大量的精力來開發軟件套件。

NVIDIA很早推出了CUDA，自2006年以來，人們一直使用CUDA來充分利用GPU的功能，為了方便人們在CUDA上構建應用程序，NVIDIA還提供了一整套開發庫。

NVIDIA有大量的軟件可以用來支持人工智能，包括用于自然語音處理和推薦系統的軟件。

在醫療健康領域，NVIDIA推出了Clare軟件包，它應用廣泛，從Parabricks基因組測序分析到圖像分析，再到挖掘醫學論文數據庫等，都可以使用。NVIDIA還提供了應用于智能視頻分析的軟件包，可以用來獲取視頻流，并根據所見得出結論。此外，NVIDIA還有一個適用于自動駕駛汽車的完整軟件包，從在數據中心內組織數據集訓練到車輛中進行自主部署。

NVIDIA A100采用7nm芯片，具有540億個晶體管，而且還具有許多創新功能，相比上一代產品，它的功能更加強大。Bill Dally說：“這是NVIDIA第3代TensorCore，我們將這款特殊硬件集成到GPU中，以加速深度學習，在這一代核心中，我們增加了對新數據類型的支持TensorFLOAT32，解決了曾經在BFLOAT16和FP16之間進行數據類型選擇的問題。”

Ampere的詳細信息

NVIDIA A100的性能能達到1.5倍，在深度學習架構中，這是一個巨大飛躍，Bill Dally表示：我們使用這些A100，并將8個A100與大量SSD存儲、大量RAM和9個Mellanox ConnectX-6 NIC組裝在一起構建一臺設備，這將組成一個性能出眾的計算平臺，該平臺的性能將是其中一個GPU的8倍。

Ampere技術不僅在于其在深度學習方面表現出色，還在于它在高性能計算方面也有著卓著成效，而且還簡化了AI與科學應用的結合。

NVIDIA研究院正在研究的項目

接著，Bill Dally通過NVIDIA研究院正在研究的項目，闡述了自己帶領的200人的研究團隊如何成功實現“黃氏定律(Huang’s Law)”。

這則定律以NVIDIA首席執行官黃仁勛（Jensen Huang）名字命名，預測GPU將推動AI性能實現逐年翻倍。Bill Dally說：“如果我們真想提高計算機性能，黃氏定律就是一項重要指標，且在可預見的未來都將一直適用。”

NVIDIA助力AI推理性能每年提升一倍以上

為實現這一突破，NVIDIA研究人員專門開發了一種名為MAGNet的工具，其生成的AI推理加速器在模擬測試中，能夠達到每瓦100teraops的推理能力，比目前的商用芯片高出一個數量級。

MAGNet采用了一系列新技術來協調并控制通過設備的信息流，最大限度地減少數據傳輸，而數據傳輸正是當今芯片中最耗能的環節。這一研究原型以模組化實現，因此能夠靈活擴展。

另外，研究團隊還開展了一項研究，旨在以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。

Bill Dally擁有120多項專利，在2009年加入NVIDIA之前，曾任斯坦福大學計算機科學系主任。Bill Dally表示：“我們可以將連接GPU的NVLink速度提高一倍，也許還會再翻番，但電子信號最終會消耗殆盡。”

該團隊正在與哥倫比亞大學的研究人員密切合作，探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所采用的技術，通過一條光纖來傳輸數十路信號。

這種名為“密集波分復用”的技術,有望在僅一毫米大小的芯片上實現Tb/s級數據的傳輸，是如今互連密度的十倍以上。

除了更大的吞吐量，光鏈路也有助于打造更為密集型的系統。Dally舉例展示了一個未來將搭載160多個GPU的NVIDIA DGX系統模型。

工程師借助光鏈路，在單一系統中可搭載160多個GPU

軟件方面，NVIDIA的研究人員開發了全新編程系統原型Legate。開發者借助Legate，即可在任何規模的系統上，運行針對單一GPU編寫的程序——甚至適用于諸如Selene等搭載數千個GPU的巨型超級計算機。

Legate將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境Legion，目前它正在美國國家實驗室接受測試。

中國市場對NVIDIA至關重要

在探討“NVIDIA科技助推中國產業創新”這個話題的時候，NVIDIA全球業務運營執行副總裁JAY PURI談到，中國應用AI為行業提供競爭優勢的能力一直處于最前沿，世界上一些極為重要的AI研究人員都在中國，創業生態系統充滿活力，NVIDIA在中國進行了大量投資，中國市場對NVIDIA至關重要。