NVidia Xavier, supercomputing e intelligenza artificiale

È un periodo di crescita vorticosa e di continui cambiamenti per NVidia che in queste ore ha annunciato la nuova generazione di GPU destinate al supercomputing: da Tegra si passa a Xavier.

Il sempre più imminente arrivo delle prime autovetture completamente autonome, impone l’utilizzo di strumenti di calcolo che possano rispondere in maniera adeguata ai requisiti delle applicazioni che implicano l’impiego di algoritmi di intelligenza artificiale.

NVidia guarda ancora avanti e dopo Drive PX 2 (vedere NVidia Drive PX 2, scheda per l’intelligenza artificiale), la società di Santa Clara – in occasione dell’evento GTC Europe 2016 – ha parlato dei nuovi processori Xavier che sono basati su architettura ARM e poggiano su una GPU integrata con 512 CUDA core Volta (generazione successiva all’attuale architettura Pascal).

Il chip presentato da NVidia consta di 7 miliardi di transitor ed è realizzato ricorrendo a un processo costruttivo FinFET+ a 16 nm.

La GPU è capace di codificare e decodificare video 8K ma l’utilizzo primario del chip sarà per le applicazioni di deep learning: l’intelligenza artificiale sarà in grado, tra le altre cose, di riconoscere automaticamente le immagini e gli elementi che le compongono.

Con un consumo di circa 20 W, i tecnici di NVidia ritengono che il chip possa consentire di raggiungere 20 Deep Learning Tera-Ops (DL TOPS) ovvero 20 x 1012 operazioni al secondo, il 43% di quanto una scheda di fascia alta come la Tesla P40 può offrire: NVidia presenta Tesla P4 e P40, per l’intelligenza artificiale.

Tradotto in un linguaggio più comprensibile, il SoC Xavier consentirà di ottenere 2,3 TeraFLOPS, un valore che non è affatto male per una GPU integrata.

I primi test di produzione inizieranno nell’ultimo trimestre del 2017 mentre il vero e proprio rilascio sul mercato dovrebbe avvenire a metà 2018.
A quel tempo le schede grafiche Volta dovrebbero cominciare a sostituire le attuali Pascal.