WikiDer > Закон Хуанга - Википедия

Huangs law - Wikipedia
Пример GPU (NVIDIA NF-430-N-A3)

Закон Хуанга это наблюдение в области информатики и инженерии, что достижения в графические процессоры (GPU) растут гораздо быстрее, чем традиционные центральные процессоры (ЦПУ). Это наблюдение отличается от Закон Мура который предсказал количество транзисторов в плотном Интегральная схема (IC) удваивается примерно каждые два года.[1] Согласно закону Хуанга, производительность графических процессоров будет увеличиваться более чем вдвое каждые два года.[2] Гипотеза вызывает вопросы относительно ее достоверности.

История

Наблюдение было сделано Дженсен Хуанг, главный исполнительный директор Nvidia, на своей конференции по технологиям GPU (GTC) 2018 г. Сан-Хосе, Калифорния.[3] Он заметил, что графические процессоры Nvidia были «в 25 раз быстрее, чем пять лет назад», тогда как по закону Мура ожидалось только десятикратное увеличение.[2] По мере того, как компоненты микрочипа становятся меньше, продвижению микросхем становится все труднее соответствовать скорости закона Мура.[4]

В 2006 г. NvidiaУ графического процессора было 4-кратное преимущество в производительности над другими графическими процессорами. В 2018 году графический процессор Nvidia был в 20 раз быстрее, чем сопоставимые графические процессоры: графические процессоры были в 1,7 раза быстрее каждый год. Закон Мура предсказывал удвоение каждые два года, однако производительность графического процессора Nvidia увеличивалась более чем в три раза каждые два года в соответствии с законом Хуанга.[5]

Закон Хуанга утверждает, что синергия между аппаратное обеспечение, программного обеспечения и искусственный интеллект делает возможным новый «закон».[A] Хуан сказал: «Нововведение касается не только фишек, - сказал он, - а всего стека». Он сказал, что Графические процессоры особенно важны для новой парадигмы.[3] Устранение узкие места может ускорить процесс и создать преимущества в достижении цели. «Nvidia - это« пони с одной уловкой », - сказал Хуанг.[7] По словам Вана: «Ускоренные вычисления освобождают ... Допустим, у вас есть самолет, который должен доставить пакет. Доставка его занимает 12 часов. Вместо того, чтобы заставить самолет лететь быстрее, сконцентрируйтесь на том, как доставить пакет быстрее. , посмотрите на 3D-печать в пункте назначения ». Цель «... быстрее достичь цели».[7]

Для задач искусственного интеллекта, сказал Хуанг, AlexNet Для завершения процесса обучения на двух процессорах Nvidia GTX 580 потребовалось шесть дней, а на современном AI-сервере DGX-2 - всего 18 минут, в результате чего коэффициент ускорения составил 500. По сравнению с законом Мура, который фокусируется исключительно на транзисторах ЦП, Закон Хуанга описывает сочетание достижений в архитектуре, межкомпонентных соединениях, технологиях памяти и алгоритмах.[2][6]

Бхарат Рамсундар писал, что глубокое обучение сочетается с «улучшениями в пользовательской архитектуре». Например, системы машинного обучения были реализованы в блокчейн мир, где Bitmain напали на "многих криптовалюты путем разработки пользовательских ASIC для майнинга (специализированные интегральные схемы), «которое считалось недостижимым». Однако грандиозное достижение Nvidia состоит в том, чтобы доказать, что эти улучшения в архитектуре не просто отдельные победы для конкретных приложений, но, возможно, широко применимы ко всей информатике ». Они предположили, что широкое использование возможностей GPU и стек GPU (ср., Стек ЦП) может обеспечить «резкий рост архитектуры глубокого обучения». «Магия» обещания закона Хуанга заключается в том, что по мере того, как зарождающееся программное обеспечение на основе глубокого обучения становится все более популярным, улучшения от масштабирования графического процессора и, в более общем плане, от архитектурных улучшений «конкретно улучшат« производительность и поведение современных программных стеков ».[8]

Была критика. Журналистка Джоэл Хруска пишет ExtremeTech в 2020 году сказал, что «не существует такой вещи, как закон Хуанга», назвав его «иллюзией», основанной на выгодах, ставших возможными благодаря закону Мура; и что еще слишком рано определять, что закон существует.[9]

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Вопреки другим сообщениям, говорится, что «Закон Хуана» ... термин придуман журналист The Wall Street Journal Кристофер Мимс ".[2][6]

Рекомендации

  1. ^ Барабан, Кевин. «Закон Мура мертв. Да здравствует закон Хуана».
  2. ^ а б c d Мимс, Кристофер (19 сентября 2020 г.). «Закон Хуанга - это новый закон Мура, объясняющий, почему Nvidia хочет вооружиться». Wall Street Journal - через www.wsj.com.(требуется подписка) перепечатано в «Закон Хуанга - это новый закон Мура, который объясняет, почему Nvidia нужна рука». Yahoo!. 29 сентября 2020.
  3. ^ а б Перри, Текла С. (май 2018 г.). "Подвинься, закон Мура: уступи место закону Хуанга". IEEE Spectrum. IEEE. Получено 24 сентября, 2020. Графические процессоры находятся на пути развития, который затмевает закон Мура. ... Графические процессоры также развиваются быстрее, чем процессоры, потому что они полагаются на параллельную архитектуру, как отметил Джесси Клейтон, старший менеджер Nvidia на другом заседании ".
  4. ^ Тибкен, Шара (9 января 2019 г.). «CES 2019: Закон Мура мертв, - заявил генеральный директор Nvidia». CBS Interactive. CNet. Получено 24 сентября 2020.
  5. ^ Вуди, Алекс (27 марта 2018 г.). «Nvidia на высоте, поскольку рабочие нагрузки и возможности GPU растут». HPCwire. Получено 24 сентября 2020.
  6. ^ а б Гёттинг, Бретань (20 сентября 2020 г.). «Развитие искусственного интеллекта и« закона Хуанга »могут стать причиной того, что NVIDIA перешла к приобретению Arm». HotHardware. Получено 24 сентября, 2020.
  7. ^ а б Хейс, Кэролайн (11 октября 2018 г.). «Дженсен Хуанг: Закон Мура мертв - да здравствует ИИ». Еженедельник электроники. Метрополис Интернэшнл. Получено 24 сентября, 2020. ... сегодня компьютерную индустрию контролируют две движущие силы - конец закона Мура и программное обеспечение, которое может писать само себя, искусственный интеллект или ИИ. ... Мы можем изучить узкие места. Новые программные системы ускоряют работу приложения, а не только чипа.
  8. ^ Рамсундар, штат Бхарат (7 апреля 2018 г.). «Пришествие закона Хуана». Получено 24 сентября, 2020.
  9. ^ Хруска, Джоэл (22 сентября 2020 г.). «Нет такой вещи, как« закон Хуанга », несмотря на лидирующую позицию Nvidia в области ИИ». Экстремальные технологии.

внешняя ссылка