5 unglaubliche neue Produkte, die NVIDIA auf der GTC 2018 vorgestellt hat

Der Grafikchipspezialist NVIDIA (WKN:918422) verkündete letzte Woche auf seiner jährlichen GPU Technology Conference (GTC) in San Jose viele aufregende neue Produkte und Partnerschaften. Die GTC gilt weithin als das wichtigste Ereignis des Jahres für Künstliche Intelligenz (KI).

Die vorgestellten neuen Initiativen haben das Potenzial, NVIDIA in den Märkten, in denen das Unternehmen tätig ist, noch weiter nach vorne zu bringen. Dazu gehören Computergrafiken für Spiele sowie professionelle Visualisierungsanwendungen. Außerdem ist das alles mehr als relevant für den aufkeimenden KI-Bereich. Dort wird der auf Grafikprozessoren (GPU) basierende Ansatz des Unternehmens für Deep Learning (DL) schnell für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. (DL ist eine Art des maschinellen Lernens innerhalb der KI, die darauf abzielt, in Maschinen die Art und Weise zu simulieren, wie Menschen Rückschlüsse aus Daten ziehen.)

Im Folgenden mal fünf wichtige neue Produkte und Partnerschaften, die Investoren kennen sollten.

1 DRIVE Constellation, ein Simulationssystem zum Testen autonomer Fahrzeuge

Der jüngste Unfall bei Uber, bei dem ein fahrerloses Testfahrzeuge einen Fußgänger tötete, unterstreicht die Notwendigkeit von NVIDIAs neuer DRIVE Constellation, einem Cloud-basierten System zum Testen autonomer Fahrzeuge mittels fotorealistischer Simulation oder Virtual Reality (VR). Verglichen mit dem Testen von Fahrzeugen auf der Straße, ist die Plattform in der Lage, sehr viel schneller eine Vielzahl von Fahrszenarien zu simulieren und zu testen – einige davon natürlich auch gefährlich –, um zu sehen, wie das Fahrzeug reagiert, ohne dabei Verletzungen oder gar Todesfälle zu riskieren.

Auf dieser Plattform, die im dritten Quartal den frühen Zugangspartnern des Unternehmens zur Verfügung stehen wird, läuft auf einem Server die Software NVIDIA DRIVE Sim, um die Sensoren eines autonomen Fahrzeugs wie Kameras, Radar und Lidar zu simulieren. Der erzeugte Datenstrom wird zur Verarbeitung in den NVIDIA DRIVE Pegasus AI Car Supercomputer eingespeist. Die Fahrbefehle von Pegasus werden dann wiederum in den Simulator zurückgespeist, wodurch eine Rückkopplungsschleife entsteht, mit der bestätigt wird, dass Pegasus das simulierte Fahrzeug korrekt bedient.

2 Partnerschaft mit Arm, um KI ins Internet der Dinge zu bringen

Im Rahmen dieser Partnerschaft planen NVIDIA und der in Großbritannien ansässige führende Halbleiterdesigner Arm, der sich im Besitz der japanischen SoftBank und ihres Venture Fund befindet, KI auf Milliarden von Mobiltelefonen, Unterhaltungselektronik und Internet of Things (IoT) Geräten zu bringen. Zusammen wird man die Open-Source-Architektur NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVDLA) in Project Trillium-Plattform von Arm für maschinelles Lernen integrieren, wodurch es für Chip-Unternehmen einfacher werden soll, KI in ihre Chip-Designs zu integrieren.

NVDLA basiert auf NVIDIA Xavier, dem weltweit leistungsstärksten autonomen Maschinensystem auf einem Chip, und zielt darauf ab, eine Standardmethode zur Entwicklung von tief lernenden Inferenzbeschleunigern zu fördern. Sobald NVIDIAs Technologie erst einmal in Milliarden von miteinander verbundenen IoT-Geräten integriert ist, dürfte es für konkurrierende KI-Technologien schwieriger sein, in diesem mit aller Wahrscheinlichkeit gigantischen Markt Fuß zu fassen.

3 Clara: Ein KI-Supercomputer für Med-Tech

Jensen Huang, CEO von NVIDIA, stellte die KI-Plattform des Unternehmens für das Gesundheitswesen mit dem Namen “Clara” vor. (Der Name ist wohl eine Anspielung auf den Hauptsitz des Unternehmens in Santa Clara, Kalifornien.) Kurz gesagt, Clara ist ein Supercomputer für die Erstellung von Bildern im medizinischen Bereich. Huang sagte es anders, genau gesagt und ziemlich unübersetzbar: “a datacenter-virtualized, remoted, multimodality, multiuser, computational medical instrument”, sagte er.

Diese Plattform nimmt sich Herausforderungen an, die über Leben und Tod entscheiden: Viele medizinische Bilder sind nicht annähernd so optimal, wie sie sein könnten, weil es viele weniger moderne medizinische Geräte in diesem Bereich gibt. Clara lässt sich virtuell aktualisieren und wird mit Rechenzentren verbunden, die über Supercomputer verfügen, die virtualisiert oder in die Cloud gestellt werden. Die Krankenhäuser oder Praxen können dann ihre vorhandenen Scanner verwenden, und Clara wird die Scans mit neuen Computertechniken nachbearbeiten, um die Bilder und die KI zu verbessern und daraus weitere Informationen abzuleiten.

4 Der DGX-2 AI Supercomputer für Rechenzentren

Der DGX-2 AI-Supercomputer für Rechenzentren zeigt, wie schnell sich NVIDIA im KI-Bereich bewegt, und bietet im Vergleich zum Vorgängermodell, das erst vor sechs Monaten auf den Markt gebracht wurde, eine 10-fache Leistungssteigerung beim Deep Learning.

Diese erstaunliche Leistungssteigerung wird durch einige Faktoren angetrieben, darunter eine Verdoppelung des Speichers für den NVIDIA Tesla V100 Rechenzentrum-Grafikprozessor und eine “revolutionäre” neue GPU-Verbindung namens NVSwitch, mit der „bis zu 16 Tesla V100-Grafikprozessoren gleichzeitig mit einer Rekordgeschwindigkeit von 2,4 Terabyte pro Sekunde kommunizieren können.” Der DGX-2 ist der erste Einzelserver, der zwei Petaflops Rechenleistung liefern kann. (Ein Petaflop, was tausend Teraflops entspricht, ist die Fähigkeit eines Computers, eine Billiarde Gleitkommaoperationen pro Sekunde (Flops) durchzuführen.

5 Die Quadro GV100 Workstation GPU mit RTX-Technologie für Echtzeit-Raytracing

Huang kündigte die Quadro GV100 Workstation GPU an, die auf der neuesten Architektur des Unternehmens, Volta, basiert. Dieses Produkt, das sich vor allem an professionelle Designer richtet, ist der erste Grafikprozessor, der die neue RTX-Echtzeit-Ray-Tracing-Technologie von NVIDIA unterstützt, die das Unternehmen Mitte März auf der Game Developers Conference 2018 vorgestellt hat. Echtzeit-Raytracing – lange Zeit der heilige Gral unter den Computerspielen – wird es Entwicklern ermöglichen, Spiele mit fotorealistischen Bildern zu erstellen.

Huang sagte, dass Filmstudios – einschließlich Disneys Pixar –, Produktdesigner jeder Art sowie Architekten RTX gut annehmen. Die Quadro GV100-Grafikkarte ist ab sofort für 9.000 US-Dollar erhältlich und wird voraussichtlich ab Juni in Systemen der großen Erstausrüster (OEMs) erhältlich sein.