Az NVIDIA nem sokat várt a saját előadásával, rögtön a tajvani rendezvény elején megtartotta azt, amely egyébként a nemrég lezajlott GTC miatt egy kicsit szerencsétlenül jött ki. A vállalat ugyanis a hónap első felében előtte szinte az összes puskaporát, így a Computexre túl sok újdonságot nem tudtak vinni.
Az előadás a Moore-törvény megemlítésével kezdődött, amit a GPU-kat fejlesztő cégek nagy előreszeretettel vesznek elő mindig is, mivel ezzel jól oda lehet szúrni a fizika törvényeibe ütközvén lassabban fejlődő központi processzoroknak, ami egy GPU-król szóló előadás során mindig jó belépőt jelent. Az NVIDIA szerint megfigyelhető, hogy a Moore-törvény a GPU-kra még érvényben van, mivel éves szinten 1,5-szeres előrelépés figyelhető meg átlagban, de a központi processzorok esetében a magok évente már csak 1,1-szeres fejlődést mutatnak. Ebből úgy számolt a cég, hogy 2025-re ezerszeres lesz a különbség a GPU-k és egy processzormag között.
(forrás: PROHARDVER!) [+]
Magával az állítással, elsődlegesen a GPU-k sebességelőnyére vonatkozóan nehéz vitába szállni, a mértékekkel és az összehasonlítás jellegével viszont annál inkább gondok vannak. Egyrészt a Moore-törvény azt mondja ki, hogy az 1975-ben tett új megfigyelések szerint a legalacsonyabb árú komponens összetettsége két éves intervallumban nő nagyjából a kétszeresére. Amire az NVIDIA utal azt valójában David House, Gordon E. Moore munkatársa fogalmazta meg, és ezt oly sokan tévesztik össze a mai napig, ideértve a legnagyobb cégeket. A Moore-törvény hibás értelmezésétől függetlenül még igaz, hogy a GPU-k éves szinten átlagosan 1,5-szer gyorsabbak lesznek, míg egy processzormag ugyanilyen intervallumban csak 1,1-szeres előrelépést produkál. Ez viszont az almát hasonlítja a körtéhez, mivel a két részegység más problémák megoldására van kitalálva, ráadásul a processzoroknál is létezik többmagos dizájn egy jó ideje, ezzel viszont a Pollack szabály miatt jóval nehezebb számolni, hiszen nagyon nem mindegy, hogy milyenek azok a magok. A valóság tehát rendkívüli módon le lett egyszerűsítve, hogy egy jó nagy gyorsulásra vonatkozó szám kijöjjön 2025-re, de maga a kérdéskör, amit ez a téma feszeget nagyságrendekkel bonyolultabb annál, hogy egy szimpla grafikon alapján meghatározható legyen a hét év múlva várható teljesítménykülönbség a GPU-k és a CPU-k között.
Ezekkel a dolgokkal tehát nem biztos, hogy érdemes foglalkozni az előadások kezdetén, hiszen a komplex problémákról átfogó képet adni a közönségnek túlságosan nehéz lenne a rendelkezésre álló pár perces időkereten belül, a leegyszerűsített magyarázat pedig jellemzően rendkívül messze áll a valóságtól. Az prezentáció viszont nem csak erről szólt. Persze az újítások nagy része a GTC-n már elhangzott, de érdemes feleleveníteni őket.
Kezdésnek feltűnt maga a Holodeck, amelyet az NVIDIA a HTC-vel közösen fejleszt. Ez a rendszer a virtuális valóságból építkezik, és tulajdonképpen az így kialakított és az emberek által közösen érzékelt virtuális világot egészíti ki haptikus visszajelzésekkel. A fenti demonstráció még a GTC-ről származik, mivel a computexes bemutatóról még nem tett fel videót az NVIDIA, de képpel tudunk szolgálni, és a fenti videó megnézése után sokkal könnyebb elképzelni az új bemutatót.
(forrás: PROHARDVER!) [+]
Ezúttal egy Gogoro robogó formaterve van előtérben, amellyel számos dolgot lehet tenni, például robbantott ábrát kérni, stb. A GoGoRo elemelosztó rendszerének vezérlését egy mesterséges intelligencia oldja meg, amely a robogók helyét és eloszlását figyelve megtanulja, hogy például mikor hova érdemes több akkumulátort kihelyezni, és hasonlók. Maga a Project Holodeck korai hozzáférése szeptemberre várható. A rendszer leginkább a tervezők számára lényeges, mivel a virtuális valóságon belül részletesen megtekinthető egy legyártás előtt álló termék, illetve a konkrét működése is kielemezhető.
Természetesen a Tesla V100 is újra előkerült, amelynek alapjait egy cikkben már korábban kiveséztük. A vállalat nagy figyelmet fordít a gépi tanulásra, de a Volta architektúra felépítését látva ez nem csoda, elvégre rengeteg csak ide való dedikált egység található a rendszerben. Ezzel kapcsolatban megjegyzendő, hogy az NVIDIA újra beszélt a saját Cloud platformjának indításáról, amellyel konkurenciát szeretnének állítani a Google, az Amazon, az Alibaba és más GPU-s Cloud platformot már kínáló cégeknek. A zöldek saját megoldása a nyár közepétől lesz kipróbálható.
(forrás: PROHARDVER!) [+]
Talán a tradicionálisan célzott piacok szempontjából egyedül a Max-Q volt érdekes, mármint olyan szempontból, hogy erről a GTC-n semmilyen formában nem eset szó, és azt korábban is sejteni lehetett, hogy a vállalat partnerei hoznak majd új VGA-kat, HDR-es G-Sync kijelzőket, eGPU-kat, és más játékosoknak szánt termékeket. A Max-Q elsődlegesen a notebookpiacot célozza, és lehetővé teszi az NVIDIA partnereinek, hogy az erősebb mobil GeForce-okat akár 18 mm vékony vázba is beépíthessék. Ehhez az NVIDIA speciális hűtőrendszert kínál, ami vékony dizájn mellett is el tud vezetni igen sok hőt. A notebookpiac a vállalat számára azért nagyon fontos, mert 2016-ban tízmillió mobil GeForce GPU-val szerelt notebookot adtak el. Arról azonban nincs adat, hogy ebből mennyi számít ténylegesen gamer kategóriás gépnek, és mennyi kapott belépőszintű dedikált GPU-t.
A Max-Q egyébként semmiképp sem tesz csodát. Tehát alapvetően arról van szó, hogy egy notebookgyártó kiértékelheti a saját vázát, és abba kérhet egy olyan GeForce GPU-t, amelynek minden paraméterét megszabhatja az NVIDIA-val karöltve. Ergo a Max-Q dizájn azt is jelenti, hogy a kiválasztott hardver nagyon erősen csökkentheti az órajeleit terhelés mellett, hogy a normál fogyasztásánál jelentősen kevesebbel is beérje. Végeredményben azonban minden a notebookgyártó és az NVIDIA adott gépre szabott specifikációjától függ. Ezáltal a Max-Q dizájnok nem is MXM modulokat használnak, hanem ráintegrálják a GPU-t az alaplapra.
Az ASUS ROG Zephyrus notebook Max-Q dizájnnal, működés közben (forrás: PROHARDVER!) [+]
Az NVIDIA bemutatott egy olyan készülő ASUS ROG Zephyrus notebookot, amely vékony váz mellett tartalmaz egy GeForce GTX 1080-at, és ez a termék futtatta az érkező, Project Cars 2 című játékot. A Max-Q nagyon fontos eleme még a GeForce Experience, ugyanis ennek a programnak az optimális játékbeállítások része fogja az ideális teljesítményt biztosítani. Minden Max-Q notebook külön profilokat kap ebből a szempontból, ezáltal a grafika minőségének megfelelő mértékű csökkentésével mindig ideális lehet a játékélmény. Ebből egyébként az is következik, hogy a Max-Q nélküli, ugyanolyan típusjelzésű hardverrel szerelt notebookok, azonos grafikai beállítás mellett, 2-3 percnél hosszabb terhelés esetén gyorsabbak is lehetnek, akár sokkal, de persze jóval vastagabb váz mellett ugye.
Végül bemutatkozott az Isaac kezdeményezés, amely egy robotok szempontjából fontos elgondolás. Ez a nemrég bemutatott Jetson TX2 platformra épül, és tulajdonképpen leegyszerűsíti a robotok tervezését, ami például a robotika felé menetelő világban eléggé fontos tényező lehet.
(forrás: PROHARDVER!) [+]
Maga a kezdeményezés a Jetson TX2-t leszámítva még további három elemből áll: Astro AV Stack, Isaac Lab és AV Reference Platform. Utóbbi maga a referenciaplatform, de az Astro AV Stack egy olyan szoftvercsomag, amely lehetővé teszi, hogy a robot pár egyszerű szabályt betartva képes legyen navigálni komplex környezetben, míg az Isaac Lab egy robotszimulátor. Itt tanítható a robot, és amit virtuális környezetben elsajátít, azt a valóságban is képes megvalósítani.
A Computexen a kiállított NVIDIA termékeket is megnéztük. Főleg professzionális felhasználásra szánt rendszereket találtunk, de egy-két játékos sarkot is el lehetett csípni.
Egy Tesla M4 és három Tesla V100-as gép (forrás: PROHARDVER!) [+]
Tesla gyorsítóval szerelt gépek és az UMBO CV megfigyelésre alkalmas szoftvere akcióban (forrás: PROHARDVER!) [+]
Asztali PC-k és az ASUS ROG Zephyrus (forrás: PROHARDVER!) [+]
