Así plantea NVIDIA el futuro de la realidad virtual y de la inteligencia artificial

Jen

El CEO de NVIDIA, Jen-Hsun Huang, ha dado una interesante conferencia inaugural en GPUTechn 2016, un evento dedicado al segmento de los procesadores gráficos. En él el máximo responsable de esta firma nos ha hablado de los nuevos lanzamientos de una empresa que tiene muy claro hacia dónde quiere dirigir sus pasos.

Esos pasos se concentran en dos segmentos que están en boca de todos: la realidad virtual y la inteligencia artificial. Sus nuevas soluciones permitirán que entre otras cosas los usuarios de ordenadores portátiles puedan usar sus HTC Vive y sus Oculus Rift gracias a las nuevas Quadro M5500. Las Tesla P100 son la otra pata de esa estregia dirigida a entornos de alta computación en los que la inteligencia artificial es cada vez más protagonista.

La Realidad Virtual, más cerca que nunca de los portátiles

Las altas especificaciones que requieren hoy en día tanto las Oculus Rift como las HTC Vive hacen que sea necesario contar con una NVIDIA GTX 970 o una Radeon R9 290 como mínimo para garantizar una buena experiencia. Estas gráficas dedicadas están disponibles para el mercado de sobremesa, pero no había demasiadas opciones comparables en el segmento de los portátiles.

M5500 678x452

Eso cambia con la llegada de las Quadro M5500, las nuevas gráficas dedicadas para portátiles con 2.048 núcleos CUDA, una frecuencia de trabajo de 1.140 MHz y un TDP tan monstruoso como esas especificaciones: 150W, lo que supone una cifra considerable para un modelo para portátiles.

Esta gráfica sigue basándose en la arquitectura Maxwell 2 y es heredera de la Quadro M5000M, pero todo en ella está diseñado para poder ofrecer esa compatibilidad con dispositivos de realidad virtual como los citados.

Msi El nuevo MSI WT72 es una estación de trabajo portátil con pantalla de 17,3 pulgadas que será una de las primeras en integrar las Quadro M5500 además de procesadores Intel Xeon para portátiles.

Huang afirmaba al hablar de este campo que “la RV no es solo un nuevo gadget. Es una nueva plataforma de computación. Está cambiando como diseñamos y experimentamos con los productos“. En su presentación demostró cómo es posible recrear escenarios a los que probablemente la mayoría nunca podremos viajar -reconstruyó demos con el monte Everest y con una zona de 8 km cuadrados de Marte- y de hecho contó con la colaboración de Steve Wozniak, co-fundador de Apple, para la demo de Marte.

En ese ámbito en NVIDIA también quisieron presentar su nueva tecnología Iray VR, un desarrollo orientado a poder crear imágenes súper-realistas para entornos de realidad virtual. De hecho Huang calificó esta tecnología como más “propia de Pixar”, y habló de cómo esta solución haría que los paseos virtuales por proyectos arquitectónicos fueran mucho más inmersivos, por ejemplo.

El aprendizaje profundo también será cosa de GPUs

Otra de las áreas en las que NVIDIA quiso destacar su papel fue el de la inteligencia artificial, y más concretamente el del aprendizaje automático (o profundo). La empresa ofrece un SDK para desarrolladores en este campo que quieran aprovechar la potencia de sus GPUs en áreas como los coches autónomosm algo que demostró al hablar de las carreras Roborace.

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Pero esos avances necesitan potentes gráficas que puedan con esas enormes de trabajo, y ahí es donde entra en juego la nueva GPU orientada a computación de alto rendimiento. Las nuevas Tesla P100 es una placa que cuenta con una potente GPU NVIDIA GP100 con arquitectura Pascal.

La placa completa cuenta con nada menos que 150.000 millones de transistores, aunque la GPU por sí sola ya dispone de 15.300 millones de esos pequeños componentes, casi el doble que el mayor de los chips actuales con Maxwell, el GM200. Esta solución se fabricará con un proceso de 16 nm FinFet y llega con memoria HBM2.

El rendimiento esperado de esta solución es, por supuesto, monstruoso: se esperan rendimientos de 5,3 TFLOPS (doble-precisión, en precisión simple llega a los 10,6 TFLOPS), cuando en las anteriores Tesla M40 con los GM200 basados en arquitectura Maxwell el rendimiento era de 0,21 GFLOPS. Eso supone una ganancia de 20 veces el rendimiento de esas tarjetas gráficas que eran desde luego menos ambiciosas, pero que se quedan muy atrás en un área en el que las Tesla P100 da un salto realmente prodigioso incluso teniendo en cuenta su “comedido” TDP de 300W.

Nvidia

Los primeros sistemas servidores basados en esta solución llegarán en el primer trimestre de 2017, pero no serán nada baratos. NVIDIA anunció el DGX-1, una supercomputadora dedicada a aprendizaje automático que integra dos procesadores Xeon y ocho Tesla P100, cada una con 16 GB de memoria HBM2. El precio: 129.000 dólares.

Más información | NVIDIA
En Xataka | Deep Learning: qué es y por qué va a ser una tecnología clave en el futuro de la inteligencia artificial

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