Hardware

NVIDIA anuncia el procesador Tesla V100 con 5120 núcleos CUDA

Durante el evento GTC 2017 que se celebra actualmente en San José, California, NVIDIA ha anunciado un poderoso procesador que pretende impulsar una nueva era de la computación, incluyendo la inteligencia artificial y las redes neurales de aprendizaje profundo, como los coches autónomos o los asistentes de traducción instantánea.

La nueva arquitectura NVIDIA Volta va orientada a la inteligencia artificial

El Tesla V100 tiene cinco veces la potencia computacional del procesador Pascal presentado el año pasado. Está basado en una nueva arquitectura Volta que cuenta con unos 21.000 millones de transistores en un único chip del tamaño de un Apple Watch. El CEO de NVIDIA también dijo que la compañía se gastó miles de millones de dólares en el desarrollo de este procesador.

El Tesla V100 está hecho específicamente para aplicaciones de aprendizaje profundo, por lo cual es unas 12 veces más rápido que el chip del año pasado a la hora de realizar operaciones en punto flotante por segundo, y cuenta con la segunda generación de NVLink con un ancho de banda de 300 GB/s y hace uso de 16GB de memoria HBM2 funcionando a 900 GB/s.

Por otro lado, esta tarjeta está impulsada por una nueva GPU Volta que cuenta con 5120 núcleos CUDA, siendo de esta manera la mayor GPU jamás realizada con un tamaño de placa de 812mm cuadrados.

Asimismo, el Tesla V100 también presume de un nuevo tipo de núcleo computacional llamado Tensor, cuyo propósito es la aritmética para el aprendizaje profundo.

Principales especificaciones del chip Tesla V100:

  • Nuevo multiprocesador de streaming optimizado para el aprendizaje profundo
  • Segunda generación de NVLink
  • Memoria HBM2 de 16GB
  • Servicio de multiproceso de Volta
  • Memoria unificada mejorada
  • Grupos cooperativos y nuevas APIs de lanzamiento cooperativo
  • Rendimiento máximo con modos de eficiencia optimizados
  • Software de Volta optimizado

El chip Tesla V100 se encuentra en el centro de las nuevas máquinas de computación DGX-1 y HGX-1, sobre las cuales puedes leer más información pinchando aquí.

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