Lors du GTC 2020 qui s’est tenu le 15 décembre (en ligne, bien sûr), le scientifique en chef de NVIDIA, Bill Dally, a prononcé un discours liminaire axé sur les progrès de son équipe de recherche sur l’IA, où il a mis l’accent sur le nom du fondateur et PDG de NVIDIA, Jen-Hsun Huang, et affirme que maintenant ce qui prévaut est la loi de Huang, mais quelle est cette loi?
La loi de Huang décrit le développement de l’IA dans les GPU
Bill Dally, Chief Scientist de NVIDIA, détient actuellement plus de 120 brevets, et ce n’est pas pour rien qu’il a été chef du département informatique de l’Université de Stanford avant de rejoindre l’équipe NVIDIA cette année. 2009. Il est actuellement responsable de la recherche dans les domaines de l’IA, du lancer de rayons et de l’interconnexion haut débit.
Lors de la conférence susmentionnée, Dally a utilisé trois projets pour décrire comment son équipe de recherche de plus de 200 personnes a mis en œuvre avec succès la «loi de Huang», et il a prédit avec audace que le GPU doublera ses performances d’intelligence artificielle chaque année.
Pour y parvenir, NVIDIA a développé un outil spécial appelé Aimant. C’est un accélérateur de raisonnement en Intelligence Artificielle qui peut atteindre une vitesse de raisonnement de 100 TOPS / W (100000 millions d’opérations par watt d’énergie consommée) selon les premiers tests de simulation qui ont été réalisés avec, une vitesse bien supérieure à tout processeur d’IA aujourd’hui.
MAGNet adopte un certain nombre de nouvelles technologies pour coordonner et contrôler le flux d’informations à travers l’appareil afin de minimiser la transmission de données, qui est la liaison électrique la plus consommatrice pour les puces aujourd’hui. En outre, NVIDIA a également étudié un type de lien optique beaucoup plus rapide qu’il ne peut remplacer les connexions électriques actuelles; En utilisant la technologie de multiplexage par répartition en longueur d’onde dense, il est prévu de réaliser des transmissions de données de plus de 1 To / s
avec des puces de 1 nanomètre, ce qui serait 10 fois plus rapide que ce qui est disponible avec la technologie actuelle.
Bill Dally a également montré un exemple (que vous pouvez voir dans l’image ci-dessous) d’un nouveau modèle de système. NVIDIA DGX qui peut intégrer plus de 160 GPU utilisant ce même type de liens optiques.
Bien sûr, NVIDIA semble très, très optimiste dans la formulation de cette «loi de Huang» dont ils parlent, mais la vérité est que personne ne peut nier que ces dernières années, ils ont investi beaucoup d’efforts et d’argent dans la mise en œuvre. nouvelle technologie d’intelligence artificielle, Ils semblent déterminés que c’est l’avenir de l’entreprise. Nous verrons où tout est.