Новости IT-рынка 19 марта 2019 года

ГЛАВНОЕ

• Видеокарта ASUS TUF Gaming GeForce GTX 1660 отличается безукоризненной надежностью
• Видеокарта ASUS Phoenix GeForce GTX 1660 характеризуется высокой производительностью и компактным размером

Компания ASUS представила новые модели игровых видеокарт серий TUF Gaming и Phoenix, созданные на базе графического процессора GeForce® GTX 1660. Как и совсем недавно представленные модели на основе графического чипа GeForce® GTX 1660 Ti, новинки обладают хорошей игровой производительностью и отличаются еще более доступной ценой. Эти модели способны составить достойную конкуренцию передовым устройствам на базе микроархитектуры Turing по соотношению производительности и стоимости. Кроме того, видеокарты на базе графического процессора GeForce GTX 1660 отлично подходят для обновления устаревающих компьютерных систем и позволяют с комфортном играть в новейшие игры класса AAA в разрешении 1080p.

Надежность TUF

Игровые видеокарты TUF Gaming идеально походят для установки на материнские платы той же серии. Многочасовые испытания доказали, что такое аппаратное сочетание прекрасно зарекомендовало себя как в синтетических, так и реальных игровых тестах. Видеокарта TUF Gaming GeForce GTX 1660 ¬– отличное решение для тех, кто хочет получить высокопроизводительное устройство для современных игр, которое прослужит долгие годы. Полностью автоматизированный процесс производства Auto-Extreme гарантирует высокое качество сборки, а для максимальной прочности видеокарта оснащена усилительной пластиной. Два вентилятора диаметром 80 мм оснащены двойными шарикоподшипниками, которые обладают вдвое большим сроком службы, чем традиционные подшипники скольжения.

Игра без пауз

Игровая видеокарта Phoenix GeForce GTX 1660 компактного форм-фактора оснащена крупным вентилятором диаметром 100 мм с двойным шарикоподшипником и защитой от пыли (сертификация IP5X). Лопасти вентилятора запатентованной конструкции Wing-blade призваны уменьшить сопротивление воздуха. Высокое качество и надежность модели Phoenix GeForce GTX 1660 достигается в том числе благодаря полностью автоматизированному процессу производства (технология Auto-Extreme), исключающему человеческий фактор.

ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

Технические характеристики могут быть изменены без предварительного уведомления. Фактическая производительность зависит от установленного ПО, сценария использования и ряда других факторов. Полная информация доступна на сайте www.asus.com.

О компании ASUS

Будучи одной из наиболее уважаемых компаний в мире по версии журнала Fortune, ASUS предлагает широкую линейку продуктов для комфортной цифровой жизни сегодня и в будущем, включая роботов Zenbo, смартфоны ZenFone, ультрабуки ZenBook, высококачественные компьютерные компоненты и периферию, а также инновационные решения для «Интернета вещей», виртуальной и дополненной реальности. В 2017 году продукты ASUS завоевали 4 511 наград, а оборот компании, насчитывающей более 16 тысяч сотрудников и свыше 5 тысяч высококлассных разработчиков по всему миру, составил 13 миллиардов долларов США.

САН-ХОСЕ, Калифорния—GPU Technology Conference—18 марта 2019—NVIDIA объявила о том, что ведущие разработчики 3D приложений — создатели самых важных инструментов разработки и создания контента — включат в свои новые продукты технологию трассировки лучей NVIDIA RTX™.

NVIDIA RTX предлагает более чем 9 миллионам художников и дизайнеров такие передовые возможности, как взаимодействие со сложными моделями и сценами с трассированным освещением, высочайшую скорость рендеринга фотореалистичных изображений и новые возможности ИИ для ускорения производства.

«При создании здания или персонажа для фильма возможность их визуализировать с правильным освещением и материалами вместо низкокачественной аппроксимации значительно ускоряет рабочий процесс», - сказал Грег Эстес (Greg Estes), вице-президент по программам для разработчиков в NVIDIA. «Применение NVIDIA RTX в индустрии впечатляет, что говорит о том, что трассировка лучей реального времени кардинально трансформирует 3D рынок».

Технология NVIDIA RTX построена на архитектуре NVIDIA Turing™, которая включает RT-ядра – первые в индустрии аппаратные компоненты, предназначенные для трассировки лучей, а также тензорные ядра для ускорения ИИ-вычислений. NVIDIA RTX была представлена менее года назад на SIGGRAPH 2018 и уже успела завоевать поддержку ведущих мировых программных разработчиков.

«Дизайнеры Pixar уже применяют трассировку лучей NVIDIA, и RTX более чем вдвое повысит им производительность. Мы с радостью перейдем на RTX для работы над новыми проектами», - сказал Стив Мэй (Steve May), технический директор Pixar Animation Studios.

«Технология RTX кардинально меняет наш конвейер архитектурной визуализации», - сказал Гамма Басра (Gamma Basra), директор по визуализации в Fosters+Partners. «Мы можем проводить итерации в реальном времени, чтобы быстро получить идеальный результат, а не ждать часами результатов рендеринга».

Почему трассировка лучей важна для художников и дизайнеров

Трассировка лучей моделирует поведение света в физическом мире. Но она была слишком ресурсоемкой, чтобы дизайнеры могли интерактивно просматривать свои проекты. Поэтому они вынуждены были идти на компромисс и визуализировать модели в низком разрешении, но на получение финального изображения на рендер-ферме на базе CPU все же уходили часы.

Теперь технология NVIDIA RTX позволяет дизайнерам взаимодействовать с трассированными изображениями, неотличимыми от фотографий, или сложными моделями в реальном времени. Благодаря поддержке RTX технологии в 3D приложениях и доступности GPU NVIDIA RTX в облаке, дата-центре или настольном ПК дизайнеры могут получить оптимальную производительность в любом студийном проекте.

Ведущие студии визуальных эффектов одними из первых оценили преимущества NVIDIA RTX. ILM, Image Engine, MPC Film и Weta Digital в числе первых предоставили дизайнерам новые возможности.

Для архитекторов и профессиональных дизайнеров, которым необходим полный реализм, чтобы оценить условия освещения и влияние каждого из материалов на модель, добавление ускоренной трассировки лучей в предпочитаемые приложения может принести большую выгоду. Среди компаний, взявших на вооружение RTX, - Cannon Design, Foster & Partners, Kohler и KPF.

Первыми разработчиками, представившими ускорение с помощью NVIDIA RTX в своих продуктах 2019 года, стали:

• Adobe Dimension & Substance Designer
• Autodesk Arnold & VRED
• Chaos Group V-Ray
• Dssault Systèmes CATIALive Rendering & SOLIDWORKS Visualize 2019
• Daz 3D Daz Studio
• Enscape Enscape3D
• Epic Games Unreal Engine 4.22
• ESI Group IC.IDO 13.0
• Foundry Modo
• Isotropix Clarisse 4.0
• Luxion KeyShot 9
• OTOY Octane 2019.2
• Pixar Renderman XPU
• Redshift Renderer 3.0
• Siemens NX Ray Traced Studio
• Unity Technologies Unity (2020)

Читайте отзывы партнеров и заказчиков об NVIDIA RTX.

Доступность на рынке

Технология NVIDIA RTX доступна у всех основных облачных поставщиков, производителей рабочих станций и серверов, сборщиков систем и дистрибуторов по всему миру. Разработчики могут использовать преимущества RTX через API, включая NVIDIA OptiX™, Microsoft DXR и NVIDIA VKRay.

САН-ХОСЕ, Калифорния — GPU Technology Conference — 18 марта 2019 — NVIDIA объявила о сотрудничестве с Amazon Web Services (AWS) IoT по платформе NVIDIA® Jetson™, чтобы наделить искусственным интеллектом и глубоким обучением миллионы подключенных устройств.

Это совместное решение позволяет легко создавать, обучать и оптимизировать модели на AWS и затем их разворачивать на конечных устройствах на базе Jetson с помощью AWS IoT Greengrass.

Платформа NVIDIA Jetson предлагает возможности ИИ в конечном устройстве с высокопроизводительными и экономичными вычислениями. Она получила применение в автономных машинах и умных камерах в таких индустриях, как розница, производство, сельское хозяйство и другие.

AWS IoT Greengrass аккуратно переносит AWS на конечные устройства, включая инференс машинного обучения, чтобы можно было его применять локально к генерируемым данным, одновременно используя облако для управления, аналитики и надежного хранения. Устройства на базе Jetson выполняют инференс локально, чтобы получать результат практически мгновенно с помощью AWS IoT Greengrass. Затем данные отправляются назад в сервисы машинного обучения, такие как Amazon SageMaker, для повышения точности модели.

Jetson поставляется с полноценным набором программных инструментов и SDK, включая NVIDIA JetPack™. Также поддерживаются различные фреймворки, такие как MXNet, Caffe, TensorFlow и PyTorch, позволяющие разработчикам использовать эти алгоритмы для быстрого развертывания приложений реального мира.

«Jetson – это высокопроизводительный компьютер, построенный на той же архитектуре и унифицированном ПО, что и самые мощные суперкомпьютеры мира, - говорит Дипу Талла (Deepu Talla), вице-президент и директор по автономным машинам в NVIDIA. - Мы предлагаем маленький Jetson Nano в помощь к Jetson AGX Xavier, чтобы можно было масштабировать маленькие IoT устройства до мощных IoT шлюзов».

Jetson и AWS IoT Greengrass позволяет с легкостью разворачивать модели машинного обучения, оптимизированные для IoT устройств. Клиенты могут сэкономить траффик и расходы, выполняя инференс практически в реальном времени прямо на устройстве Jetson, а не отправляя данные в облако.

Разнообразие применений

Jetson наделяет искусственным интеллектом приложения, ранее казавшиеся нереальными. В сельском хозяйстве камеры на базе Jetson с запущенным AWS IoT Greengrass могут находить сорняки практически в реальном времени, снимать ранее неопределенные сорняки, загружать аномалии в облако и быстро переобучать и разворачивать модель. Это сочетание технологий делает сельское хозяйство эффективнее и позволяет решать проблему достатка еды для растущего населения.

Автоматическая оптическая проверка позволяет быстро определять дефекты в продуктах прямо на производстве, чтобы избежать задержек в работе конвейера. Это повышает продуктивность, минимизирует потери и, в конечном итоге, улучшает общую эффективность работы.

В рознице устройства на базе Jetson могут проверять склады, отслеживать поведение покупателей и извлекать и обрабатывать данные на конечном устройстве, применяя AWS IoT Greengrass для развертывания обученных нейросетей. Это позволяет повысить эффективность работы и в рознице.

AWS продемонстрирует различные IoT устройства, системы машинного обучения и роботов на базе Jetson на этой неделе на конференции NVIDIA GTC. Загляните на стенд AWS №1221 или в павильон Jetson №1543 и №1545, чтобы увидеть AWS IoT Greengrass и Jetson в действии.

САН-ХОСЕ, Калифорния—GPU Technology Conference—18 марта 2019—NVIDIA анонсировала Jetson Nano™, компьютер с поддержкой ИИ, который позволяет создавать миллионы умных систем.

Маленький, но мощный компьютер для задач ИИ на базе CUDA-X™ обеспечивает производительность в 472 гигафлопс в сегодняшних приложениях для ИИ при энергопотреблении всего 5 Вт.

Представленный на GPU Technology Conference генеральным директором NVIDIA Дженсеном Хуангом (Jensen Huang), Jetson Nano имеет две модификации — набор разработчика за $99 для разработчиков и энтузиастов и готовый к производству модуль за $129 для компаний, нацеленных на создание готовых систем для массового рынка.



Jetson Nano поддерживает датчики высокого разрешения, способен обрабатывать данные со множества датчиков одновременно и запускать несколько нейросетей на каждом потоке с датчика. Он также поддерживает множество популярных ИИ-фреймворков, позволяя разработчикам интегрировать в продукт предпочтительные модели и фреймворки.

Jetson Nano стал частью линейки продуктов Jetson™, в которую также входит мощный Jetson AGX Xavier™ для полностью автономных машин и Jetson TX2 для ИИ в конечных устройствах. С выходом Jetson Nano платформа Jetson стала доступной для еще 30 миллионов разработчиков, изобретателей, студентов и учащихся по всему миру.

«Jetson Nano делает искусственный интеллект еще доступнее для всех и поддерживается той же самой архитектурой и тем же самым ПО, которые лежат в основе суперкомпьютеров, - говорит Дипу Талла (Deepu Talla), вице-президент и директор NVIDIA по автономным машинам. - Предоставление возможностей ИИ изобретателям и разработчикам вызовет новую волну инноваций и вдохновит людей на новые открытия».

Набор разработчика Jetson Nano

Мощь ИИ в основном еще малодоступна для разработчиков и учащихся, потому что стандартные технологии не обладают достаточной мощью и не имеют программной ИИ-платформы.

Всего за $99 набор разработчика Jetson Nano способен наделить мощью ИИ недорогую платформу, вдохновляя разработчиков, изобретателей и учащихся на создание новых решений. Они могут создавать ИИ-проекты, которые раньше были невозможны, и поднимать существующие проекты на новый уровень: мобильных роботов и дронов, цифровых помощников, автоматические приборы и так далее.

Набор имеет поддержку для Linux, совместим со многими популярными периферийными устройствами и аксессуарами и включает готовые проекты и руководства. NVIDIA также поддерживает форум для разработчиков Jetson, где можно получить ответы на технические вопросы.

«Набор разработчика Jetson Nano – это отличное решение, так как оно предоставляет передовые возможности ИИ пользователям решений DYI очень простым способом, - говорит Крис Андерсон (Chris Anderson), основатель сообщества DIY Robocars и DIY Drones, а также проекта Linux Foundation Dronecode. - Мы планируем представить эту технологию в наших сообществах, потому что это мощная, замечательная и доступная платформа, которая позволит обучить глубокому обучению и робототехнике более широкий круг людей».

Модуль Jetson Nano

В прошлом компании были ограничены размерами, мощностью, стоимостью и плотностью ИИ-вычислений. Модуль Jetson Nano открывает двери для новых встроенных областей применения, включая сетевые видеорекордеры, домашних роботов и умные шлюзы с аналитическими возможностями. Он позволяет сократить время на разработку конструкции, тестирование и проверку сложных, мощных и экономичных ИИ-систем, чтобы ускорить вывод продуктов на рынок.



Модуль имеет в комплекте блок управления питанием, частотами, память и интерфейсы. Так как ИИ-нагрузки определяются программно, компании могут увеличивать производительность и возможности даже после установки системы.

“Cisco Collaboration нацелена объединить всех и вся для проведения насыщенных совещаний, - говорит Сандип Мейра (Sandeep Mehra), вице-президент и генеральный директор Webex Devices в Cisco. - Сотрудничество с NVIDIA и применение решений из линейки Jetson является ключом к нашему успеху. Мы способны создавать новые возможности, которые позволят людям работать лучше благодаря передовой ИИ-функциональности платформы Jetson».



Чтобы помочь клиентам переместить задачи ИИ и машинного обучения на периферийные устройства, NVIDIA вместе с Amazon Web Services оптимизировали работу AWS Internet of Things Greengrass в связке с устройствами на базе Jetson, таких как Jetson Nano.

«Наши клиенты работают в самых разных областях, включая управление, промышленность, логистику, умные здания и дома, - говорит Дирк Дидаскалу (Dirk Didascalou), вице-президент по IoT в Amazon Web Services. - Компании из всех этих областей встраивают умные системы и компьютерное зрение в свои продукты, чтобы они работали в конечных устройствах практически в режиме реального времени. AWS IoT Greengrass позволяет нашим клиентам выполнять локальный инференс на устройствах с Jetson и отправлять актуальные данные назад в облако для совершенствования обучения модели».

Единый программный стек для всего семейства Jetson

NVIDIA CUDA-X – это набор из более чем 40 библиотек, позволяющих современным вычислительным приложениям задействовать преимущества GPU-ускоренной вычислительной платформы NVIDIA. JetPack SDK™ построен на CUDA-X и поставляется вместе с полным ИИ программным стеком с ускоренными библиотеками для глубокого обучения, компьютерного зрения, обработки компьютерной графики и мультимедийных данных, который поддерживает семейство Jetson.

JetPack включает новейшие версии CUDA, cuDNN, TensorRT™ и десктопную версию ОС Linux. Jetson совместим с ИИ-платформой NVIDIA – многолетней многомиллиардной инвестицией NVIDIA в ИИ-вычисления.

Референсные платформы для быстрого прототипирования

NVIDIA также создала референсную платформу, позволяющую быстро приступить к созданию ИИ-приложений, максимально сократив время на аппаратную часть. NVIDIA JetBot™ - это маленький мобильный робот, который можно собрать из стандартных компонентов; разработка доступна на GitHub.

Спецификации и ПО Jetson Nano

Ключевые характеристики Jetson Nano:

• GPU: 128-ядерный GPU на базе NVIDIA Maxwell™
• CPU: четырехъядерный ARM® A57
• Видео: кодирование и декодирование 4K @ 30 fps (H.264/H.265) / 4K @ 60 fps (H.264/H.265)
• Камера: MIPI CSI-2 DPHY линии, 12 (в модуле) и 1 (в наборе разработчика)
• Память: 4 ГБ 64-bit LPDDR4; 25.6 ГБ/с
• Интерфейсы: Gigabit Ethernet
• Поддержка ОС: Linux for Tegra®
• Размеры модуля: 70мм x 45мм
• Размеры набора для разработчика: 100мм x 80мм

Доступность на рынке

Цена на набор разработчика NVIDIA Jetson Nano составляет $99, на модуль Jetson Nano - $129 (в количестве от 1000 и больше), поставки начнутся в июне. Обе версии будут доступны через основных дистрибьюторов NVIDIA. Наборы разработчика также можно приобрести у Seeed Studio и SparkFun.

САН-ХОСЕ, Калифорния—GPU Technology Conference—18 марта 2019— NVIDIA объявила о доступности популярных моделей серверов, оптимизированных для ускоренной работы ПО NVIDIA для аналитики данных, у семи крупнейших производителей систем, включая Cisco, Dell EMC, Fujitsu, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Inspur, Lenovo и Sugon.

Серверы на базе GPU NVIDIA® T4, оптимизированные для библиотек NVIDIA CUDA-X AI™, предоставляют компаниям стандартную платформу высокой эффективности для анализа данных и широкого круга других корпоративных задач.

GPU T4, потребляющий всего 70 Вт и легко внедряющийся в уже существующие инфраструктуры, может ускорить обучение нейросетей и инференс, машинное обучение, анализ данных и работу виртуализированных рабочих столов. Это уникальное сочетание возможностей помогло создать новый класс корпоративных серверов, которые благодаря GPU-ускорению предоставляют бизнесу более широкие возможности.



«Широкое применение T4 в самых популярных моделях корпоративных серверов сигнализирует о начале новой эры корпоративных вычислений, в которой GPU-ускорение стало стандартом, - говорит Ян Бак (Ian Buck), вице-президент и директор по ускоренным вычислениям в NVIDIA. - Сегодня, с приходом новой волны мейнстрим-серверов на базе NVIDIA, оптимизированных для аналитики данных, компании могут внедрять алгоритмы искусственного интеллекта везде, где это необходимо».

Новые T4 серверы с маркировкой NGC-Ready

Системы, анонсированные сегодня Cisco, Dell EMC, Fujitsu, HPE, Inspur, Lenovo и Sugon, получили маркировку NVIDIA NGC-Ready, которая подтверждает высокую эффективность работы во всех ускоренных приложениях.

Все программное обеспечение, тестируемое в рамках процесса валидации NGC-Ready, доступно в репозитарии NVIDIA NGC™, который включает GPU-ускоренное ПО, предварительно обученные ИИ модели, инструменты обучения для аналитики данных, ускорения машинного обучения, глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений на базе CUDA-X AI.

Запущенная в ноябре, программа NGC-Ready включает набор систем на базе NVIDIA GPU с тензорными ядрами, которые идеально подходят для широкого спектра ИИ-задач.

Представленные сегодня T4 серверы с валидацией NGC-Ready включают:

• Cisco UCS C240 M5
• Dell EMC PowerEdge R740/R740xd
• Fujitsu PRIMERGY RX2540 M5
• HPE ProLiant DL380 Gen10
• Inspur NF5280M5
• Lenovo ThinkSystem SR650
• Sugon W760-G30

Процесс валидации NGC-Ready начали и другие партнеры компании для своих серверов на базе T4.

Новая программа поддержки для NGC-Ready систем

NVIDIA сегодня запустила сервис поддержки компаний для клиентов с NGC-Ready системами, включая все NGC-Ready T4 системы, а также ранее валидированные серверы с NVLink® и Tesla® V100 и рабочие станции на базе NVIDIA.

Сервисы поддержки NVIDIA NGC предоставляют клиентам прямую связь с техническими специалистами NVIDIA, чтобы обеспечить оптимальную работу NGC-Ready систем с максимальной эффективностью и продуктивностью.

Сервис поддержки NVIDIA доступен через поставщиков NGC-Ready систем. С сегодняшнего дня уже доступна NGC-Ready NVIDIA V100 система от Cisco, Cisco UCS C480 ML. HPE предоставит данный сервис в июне для T4 сервера HPE ProLiant DL380 Gen10. Ожидается, что остальные производители систем начнут предоставлять данный сервис для NVIDIA T4 и V100 систем во втором квартале текущего года.

Новые серверы на базе T4 сертифицированы для поддержки виртуальных рабочих столов и ПО для виртуализации

Серверы на базе NVIDIA T4 сертифицированы ведущими OEM-производителями для использования ПО NVIDIA для виртуализации GPU — NVIDIA GRID® Virtual PC (vPC) для офисных сотрудников и NVIDIA Quadro Virtual Data Center Workstation (vDWS) для профессионалов в области 3D моделирования и создания цифрового контента.

T4 обеспечат пользователям качественные возможности создания виртуальных рабочих столов на новейшем поколении серверов. Решения обеспечат 33% прирост производительности работы системы VDI по сравнению с CPU-сервером с GRID vPC. NVIDIA также сообщила о сотрудничестве с ведущими OEM-компаниями, чтобы сделать VDI удобнее и доступнее благодаря специальному предложению, доступному в ограниченные сроки.

САН-ХОСЕ, Калифорния—GPU Technology Conference—18 марта 2019—NVIDIA вместе с ведущими OEM-производителями и сборщиками систем представляют новые мощные рабочие станции, позволяющие миллионам специалистов по работе с данными, аналитикам и инженерам делать более точные бизнес прогнозы и повышать продуктивность работы.

Созданные для анализа данных, машинного и глубокого обучения, данные системы обеспечивают экстремальную вычислительную мощь и инструменты, необходимые для подготовки, обработки и анализа больших массивов данных, используемых в таких областях, как финансы, страхование, розница и профессиональные услуги.

В основе рабочих станций на базе NVIDIA для анализа данных лежит мощная референсная архитектура из двух GPU NVIDIA Quadro RTX™ и ПО для ускоренного анализа данных NVIDIA CUDA-X AI™, которое включает RAPIDS™, TensorFlow, PyTorch и Caffe. CUDA-X AI – это набор библиотек, позволяющих создавать современные вычислительные приложения, использующие преимущества платформы GPU-ускоренных вычислений NVIDIA.



«Анализ данных – это одна из самых быстрорастущих областей информатики, которая оказывает влияние на все области промышленности. Компании стремятся раскрыть потенциал своих бизнес данных с помощью машинного обучения и активно нанимают специалистов, которым необходимы мощные рабочие станции, спроектированные специально под их нужды, - говорит Дженсен Хуанг (Jensen Huang), генеральный директор NVIDIA. - Вместе с партнерами мы представляем рабочие станции для работы с данными, построенные на базе наших GPU Turing с тензорными ядрами и библиотек CUDA-X AI. Они позволяют специалистам создавать модели прогнозирования, которые смогут радикальным образом изменить их бизнес».

Рабочая станция для анализа данных с ускорением GPU NVIDIA

Задачи анализа данных вовлекают массивные наборы данных и требуют мощных возможностей. Рабочие станции на базе NVIDIA позволяют специалистам быстро и точно подготавливать, обучать и разворачивать модели. Возможности и преимущества:

• Два GPU Quadro RTX высокого уровня — основанные на архитектуре NVIDIA Turing™ и предназначенные для корпоративного использования два GPU Quadro RTX™ 8000 и 6000 обеспечивают производительность до 260 терафлопс и 96ГБ памяти с технологией NVIDIA NVLink®. Рабочие станции на базе Quadro RTX обладают мощью и пропускной способностью для работы с большими объемами данных и большими нагрузками, а также графической мощью для 3D визуализации массивных наборов, включая VR.
• Программный стек — построенный на ОС Linux и контейнеров Docker:
• NVIDIA CUDA-X AI — Набор библиотек GPU-ускорения для ускорения глубокого обучения, машинного обучения и анализа данных. CUDA-X AI включает cuDNN для ускорения примитивов глубокого обучения, cuML для ускорения алгоритмов машинного обучения, TensorRT™ для оптимизации обученных моделей для инференса и свыше 15 других библиотек. Вместе с GPU NVIDIA с тензорными ядрами они ускоряют рабочие процессы для разработки и развертывания ИИ приложений. CUDA-X AI можно интегрировать в фреймворки глубокого обучения, включая TensorFlow, PyTorch и MXNet, и ведущие облачные платформы, включая AWS, Microsoft Azure и Google Cloud.
• NVIDIA RAPIDS — Набор GPU-ускоренных библиотек для подготовки данных, традиционного машинного обучения и анализа графов.
• Anaconda™ Distribution — Вместе с компанией Anaconda NVIDIA предлагает Anaconda Distribution – инновационный подход для выполнения Python/R, анализа данных, ИИ и машинного обучения.
• Готовность к работе — Протестировано и оптимизировано вместе с производителями рабочих станций в соответствии с критическими для бизнеса требованиями.
• Опциональная программная поддержка—дополнительная забота с помощью разработанного NVIDIA ПО и контейнеров, включая фреймворки глубокого и машинного обучения.

Рабочие станции на базе NVIDIA, позволяющие специалистам по работе с данными работать локально, являются идеальным дополнением к портфолио решений для работы с данными компании NVIDIA.

«Рабочая станция на базе NVIDIA позволяет нашим специалистам проводить полную обработку огромных массивов данных быстрее, чем когда-либо, - говорит Майк Колмэй (Mike Koelemay), главный специалист по данным в Lockheed Martin Rotary & Mission Systems. - Использование RAPIDS для перевода большей части конвейера обработки данных на GPU сокращает время разработки, что ведет к более быстрому развертыванию и более быстрым результатам».

Поддержка в индустрии

Рабочие станции на базе NVIDIA помогают OEM-производителям и разработчикам удовлетворить спрос на мощные возможности обработки данных и предложить новые решения клиентам, занимающимся исследованиями с помощью ИИ.

Почитайте, что говорят партнеры и клиенты, такие как BlazingDB, BOXX, Charter Communications, Datalogue, Dell, Graphistry, H2O.ai, HP, Kinetica, Lenovo, MapR, MIT и OmniSci.

Доступность на рынке

Системы на базе NVIDIA для специалистов по работе с данными уже доступны у поставщиков рабочих станций, таких как Dell, HP и Lenovo, и региональных сборщиков систем, включая AMAX, APY, Azken Muga, BOXX, CADNetwork, Carri, Colfax, Delta, EXXACT, Microway, Scan, Sysgen и Thinkmate.

САН-ФРАНЦИСКО—Game Developers Conference—18 марта 2019—NVIDIA сделала ряд анонсов, которые укрепляют позиции NVIDIA® GeForce® в качестве ключевой платформы, позволяющей разработчикам добавлять в игры эффекты трассировки лучей в реальном времени.

В число анонсов, базирующихся на центральной роли Microsoft DirectX™ Ray Tracing (DXR) в экосистеме ПК-игр, вошли следующие:

• интеграция трассировки лучей в реальном времени в Unreal Engine и Unity, самые популярные коммерческие игровые движки;
• поддержка компанией NVIDIA трассировки лучей в графических процессорах GeForce GTX (GPU GeForce GTX 1060 6GB и выше), что создает для разработчиков инсталляционную базу размером в десятки миллионов геймеров;
• представление NVIDIA GameWorks RTX™, полноценного набора инструментов и алгоритмов рендеринга, помогающих разработчикам добавлять в игры трассировку лучей;
• новые игры с поддержкой трассировки лучей в реальном времени, такие, как Dragonhound, Quake II RTX и не только.

«С появлением программируемых шейдеров 15 лет назад мир игр изменился навсегда. Сегодня трассировка лучей выводит разработку игр на новый уровень, - говорит Мэтт Уэбблинг (Matt Wuebbling), директор по маркетингу GeForce в NVIDIA. – Новая технология обеспечена широкой поддержкой индустрии: через стандартные API, интеграцию в ключевые игровые движки, многочисленные AAA-игры и поддержку в миллионах компонентов ПК. Все это указывает на захватывающее будущее гейминга».

Поддержка трассировки лучей интегрируется в ключевые игровые движки

Игровые движки – это платформы программной разработки, включающие всю необходимую функциональность для создания видеоигр, от разработки сценария до внедрения искусственного интеллекта, физики и рендеринга.

Включение в игровые движки новых возможностей, таких, как трассировка лучей в реальном времени, поможет ускорить процесс разработки. Это также открывает новые возможности для всех пользователей движка, включая инженеров, программистов, разработчиков контента и художников.

Два самых популярных коммерческих игровых движка - Unreal Engine и Unity – уже интегрировали возможности трассировки лучей, которые позволят разработчикам добавлять эффекты трассировки в реальном времени на GPU NVIDIA GeForce.

Предварительная версия Unreal Engine 4.22 уже доступна, а финальный релиз ожидается в среду, во время выступления Epic на GDC. С 4-го апреля у Unity появится оптимизированная поддержка трассировки лучей в экспериментальном билде, который будет доступен на GitHub для всех пользователей с полным ознакомительным доступом в релизе Unity 2019.03.

Поддержка трассировки лучей в реальном времени появится также в таких игровых движках, как Frostbite Engine от DICE/EA, Northlight Engine от Remedy Entertainment и в движках от Crystal Dynamics, Kingsoft, Netease и других.

«Я уверен, что поддержка трассировки лучей в реальном времени скоро появится во всех AAA-играх, - говорит Джон Педди (Jon Peddie), президент Jon Peddie Research. - Интеграция трассировки лучей в реальном времени в два ключевых игровых движка свидетельствует о том, что в индустрии полагают, что будущее игровой графики именно за трассировкой. Включение новых технологий в игровой движок всегда является переломным моментом, после которого технология получает широкое практическое применение в индустрии”.

Парк GPU с поддержкой трассировки лучей вырос до десятков миллионов

С выходом нового драйвера в апреле графические процессоры NVIDIA GeForce GTX на базе архитектур Pascal и Turing(1) также смогут воспроизводить игры с трассировкой лучей, что ускорит распространение технологии и предоставит разработчикам доступ к более широкому парку оборудования.



С выходом нового драйвера GPU GeForce GTX смогут выполнять эффекты трассировки на шейдерных ядрах. Производительность в играх будет зависеть от самих эффектов и от количества лучей в игре, а также от модели GPU и разрешения экрана. Поддержку получили все игры с поддержкой API Microsoft DXR и Vulkan.

Однако графические процессоры GeForce RTX, которые имеют специализированные ядра для трассировки лучей, покажут максимальную игровую производительность. Они обеспечивают трассировку в 2-3 раза быстрее в сочетании с более впечатляющей картинкой в играх, чем GPU без выделенных ядер.

GameWorks RTX: стимулирование разработки игр с трассировкой лучей

NVIDIA GameWorks RTX – это полноценный набор инструментов, который поможет разработчикам внедрять эффекты трассировки лучей в реальном времени в игры. GameWorks RTX доступен для игрового сообщества в открытой форме по лицензии GameWorks™ и включает плагины для Unreal Engine 4.22 и ознакомительную версию Unity 2019.03.

GameWorks RTX включает:

• RTX Denoiser SDK – библиотека для быстрого создания трассировки лучей в реальном времени с помощью методов шумоподавления для снижения необходимого количества лучей и семплов на пиксель. Она включает алгоритмы для отрисовки теней, зеркальных отражений, глобального освещения и рассеянного освещения методом трассировки лучей;
• Nsight for RT – отдельный инструмент, который поможет разработчикам провести отладку и профилирование графических приложений, сделанных с помощью DXR и других поддерживаемых API.

Подробнее о GameWorks RTX: https://developer.nvidia.com/rtx.

Новые игры с трассировкой лучей

На GDC состоялся показ новых игр и демонстрации видео с трассировкой лучей:

• Control — смотрите новое демо от Remedy Entertainment с глобальным освещением, отражениями и тенями, построенными методом трассировки лучей. Смотреть видео - https://www.youtube.com/watch?v=Kic-QDmS_Yw;
• Dragonhound — на стенде NVIDIA на GDC демонстрируется новая онлайн экшн RPG игра от Nexon с трассированными отражениями и тенями;
• Quake II RTX — трассировка методом «path tracing» используется для создания полного освещения в игре. Классическая игра Quake II была модифицирована представителями сообщества игры, в результате чего получила поддержку трассировки лучей, команда NVIDIA доработала графику и физику в игре. Quake II RTX – это первая игра с трассировкой лучей, использующая NVIDIA VKRay - расширение Vulkan, которое позволяет разработчикам, использующим Vulkan, добавлять эффекты трассировки в свои игры.

Следите за новостями NVIDIA:

Подпишитесь на блог NVIDIA, следите за новостями в Facebook, Google+, Twitter, LinkedIn и Instagram, а также смотрите нас на YouTube и Flickr.