NVIDIA、HPC向け演算プロセッサ「Tesla V100」を発表 19
ストーリー by hylom
プロ用 部門より
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NVIDIAがGPUベースの演算プロセッサ「Tesla V100」を発表した（4Gamer、PC Watch）。
Tesla V100は64基のCUDAコアを備えたSM（Streaming Multiprocessor）ユニット80基を搭載、トータルのCUDAコア数は5120基となる。各SMユニットは128KBのL1キャッシュと6MBのL2キャッシュを持つ。メモリ帯域幅は900GB/秒。
同社のGPUベーススーパーコンピュータ「DGX-1」もアップグレードされ、従来のDGX-1は8基のTesla P100を搭載していたが、これらがTesla V100に置き換えられる。価格は14万9,000ドル。また、新たに廉価版の「DGX STATION」も発表され、こちらはTesla V100を4基搭載。価格は69,000ドル。これらに加えてPCI Expressカード型の製品もリリースされるようだ。
DGX-1は理化学研究所などで採用されている。
無償アップグレードも提供されるらしい (スコア:3, おもしろおかしい)
ハードウェアなのに今現行品を買うと将来今回発表された新商品に無償アップグレードできるらしい。
引き取った旧製品はNVIDIAが自社で使うということだがこれには新社屋の設計ミスにより暖房設備を強化する必要が生じたためではないかと個人的に睨んでいる。
HBM2の立ち上がり遅れが原因かな? (スコア:0)
HBM2が揃わないからしばらく出荷数が不足するんだろう。
揃ってきた頃に交換開始かな?
つか最近はチップ不足多すぎる。
スマホのSoCとかストレージのNANDも足りてない。
Re: (スコア:0)
チップが大きすぎて歩留まりが低すぎるほうが問題になってるのかと。
勘違い (スコア:0)
HPCっていうからハンドヘルドPCかと思って
「へ？Tegraじゃなくて？」「ドルどころか円でもたけーよ」
ってハズイ勘違いをしてしまった
ハイパフォーマンスなHなのね
Re: (スコア:0)
残念ながら「high-performance computing」の略なので間違ってます・・・
#14万9,000ドルのPersonalなComputerって大富豪かな？
Re: (スコア:0)
たかが1500万円で大富豪かいな。日本ではそうかもしれんが。
技術革新が起きればもっと大きなダイが出来る…？ (スコア:0)
デカすぎてビビるが今はこれがmaximumとして
露光装置が進化するともっと巨大な石が作れる時代が来るんだろうか
ウエハの端っこ余り過ぎてもったいなくないか
Re: (スコア:0)
ウエファースケールインテグレーションとか、最近さっぱり聞かない言葉だが
Re: (スコア:0)
あんまりでかくなりすぎると光速の壁にぶつかってクロックが上げられなくなるんじゃね
せいぜいこれが限界じゃ無いかと
Re: (スコア:0)
もうぶつかり始めていて領域ごとに個別に同期するとかなっている。
GPUの場合コア毎に同期してそれらが大枠で同期していれば十分なので20～30年は今のペースで大きなっても心配ない。
ただ、既に歩留まりがひどい事になっているのでもう限界だろう。
#研究レベルでは150mm四方とかいう冗談みたいなダイを作っている馬鹿がいたから保証しかねるが…
Re: (スコア:0)
> あんまりでかくなりすぎると光速の壁にぶつかってクロックが上げられなくなるんじゃね
光速に近づくからGHz超えのCPUなんて開発不可能とかいう都市伝説ありましたね。
Oh!Xでも主張してた。
同意する人もいっぱい居たな〜
数MHzの回路でも、ゲート毎の遅延を考慮に入れて設計するのに。
Re: (スコア:0)
>ウエハの端っこ余り過ぎてもったいなくないか
そこはまた原料に出来るから問題ない。
Re: (スコア:0)
ああやっぱ端切れもっかい溶かしてインゴット作って(?)再利用してんだ・・・
Re: (スコア:0)
ウエハを製造するコストもばかにならないのですが…
Re: (スコア:0)
次世代のEUVだと光源の効率がやたらと落ちるらしいから
デカいチップだと露光時間が掛かりすぎて量産できないかもよ
デカいマスクも作るの大変だろうし
行列演算ユニット (スコア:0)
4x4の行列の和積演算が一発で出来るTensor Coreだけで120TFLPOSとか、何の冗談でしょうか。
ディープラーニングで一人勝ちしてるうちに逃げ切る気なのでしょうが、勢いのある所はやることが違うなあと。
それがそうでもなく… (スコア:0)
Intel焦ってるならぬNvidia焦ってるでもあるんだよ。
Xeon Phiに対して額面上のスペックは圧倒していても、実効スペックがついてこなくって歩留まり無視してでも馬鹿でっかいダイを投入せざる終えなくなってきている。
世の中4x4をいっぱいにできるほど都合よく方向性が揃ったデータがごろごろ転がっている訳じゃないってだけの事だけどね。
一方Xeon PhiはAtomの集合体故に異種混在データのスペシャリストだからね。
4x4みたいな大量に同じ方向性の演算をするノウハウが溜まってこれば状況が変わるかもしれないが、
Nvidiaはしばらく不治の頭痛に悩まされる事になりそうだね。
Re: (スコア:0)
いずれは (スコア:0)
こういうモンスターマシンが火を噴くぐらい徹底的にブン回すことが出来るスキルを身に付けたいものだな