NVIDIA近來針對Hyperscale運算環境再度推出了Tesla M40以及M4兩款運算卡。這兩款運算卡皆搭載了NVIDIA的Maxwell繪圖晶片,可用來加速影音轉碼、資料分析、影像處理以及深度學習等運算應用。除此之外,NVIDIA亦有提供Hyperscale 套件,其中包含了深度學習運算工具、GPU 加速 FFmpeg 多媒體軟體、NVIDIA影像運算引擎以及NVIDIA GPU REST 引擎,讓開發人員或資料中心管理人員能夠更快速地建置與部署巨量資料運算服務。


NVIDIA Tesla M40運算卡主要是針對深度學習運算所設計的產品,其中所搭載的Maxwell晶片具備了3072個CUDA運算核心,可達到7TFLOPS的浮點運算能力,而且在運算卡中也直接搭載了12GB容量的GDDR5記憶體。就官方所提供了數據來看,實際透過運算卡的加速後,在深度學習訓練的應用方面,能夠比單純使用CPU處理器的效能快上8倍,大幅縮短運算時間。


至於另一款Tesla M4運算卡, 主要針對影像處理、影音轉檔以及機械學習等應用所設計的產品。其中搭載的運算晶片,同樣也是Maxwell架構,並具備1024個CUDA運算核心,可達到2.2TFLOPS的浮點運算能力,而且在運算卡中,也直接內建了4GB容量的GDDR5記憶體。


從官方所提供的數據來看,在影音串流應用方面,使用NVIDIA Tesla運算卡的資料中心比起單純使用處理器運算的資料中心,透過Tesla運算卡加速效能,不僅能夠省下硬體設備的數量,相對也能夠更能節省下將近8~9倍的耗電量。


除了硬體之外,NVIDIA也有提供了包含了深度學習運算工具、GPU 加速 FFmpeg 多媒體軟體NVIDIA影像運算引擎以及NVIDIA GPU REST 引擎的Hyperscale 套件。


另外,針對雲端應用的部分,NVIDIA近來再度推出了GRID 2.0伺服器。相較於前一版的GRID伺服器,新版的GRID 2.0透過其中Maxwell架構的Tesla運算卡加持,不僅效能是前一代GRID伺服器的兩倍,能夠提供的使用者數量也增加了一倍,提供更彈性的使用者配置。另外,這次新版的GRID 2.0伺服器亦能夠支援Linux作業系統,為企業帶來有更多元的虛擬化應用。


相較於一般伺服器所提供的虛擬桌面應用,NVIDIA的GRID伺服器由於搭載了Tesla運算卡,所以即便是虛擬桌面環境,也能夠加速3D或2D的專業繪圖運算效能,而且終端使用者的載具也不再侷限於桌機或筆電,透過Android或是iOS的行動裝置,同樣也能夠連線至GRID伺服器來執行專業繪圖作業。


在這次的記者會中,NVIDIA還有新發表一款Jetson TX1開發套件模組,可應用於無人機、深度學習或是其他需要GPU運算效能的功能開發。


在這款套件中所搭載的整合式晶片,除了具備一顆支援64Bit的ARM A57處理器之外,還整合了一顆擁有256個CUDA核心的Maxwell繪圖晶片,可達到1TFLOPS的浮點運算能力。另外,在模組中還有搭配4GB容量的LPDDR4記憶體以及16GB的eMMC儲存空間,並且也有直接內建無線網路、藍芽無線傳輸模組以及Gigabit有線網路埠。


另外,NVIDIA所推出的Jetson TX1開發套件中,也直接內建了一個可達到5百萬畫素規格的攝影機,讓開發者能夠有更多樣化的應用。


除了硬體設計之外,NVIDIA也提供了多種SDK開發工具,讓開發者能夠更方便地透過Jetson TX1來開發出更多不同的應用。