Plus gros tout d'abord avec un GV100 qui profite de la gravure en 12 nm FFN de TSMC (personnalisé pour Nvidia) pour passer à 21.1 milliards de transistors, plus de 30% de plus que les 15.3 milliards du GP100. Malgré le passage au 12 nm, la densité ne progresse presque pas et le GV100 est énorme avec 815 mm² contre 610 mm² pour le GP100. Le 12 nm permet ici avant tout de pouvoir monter en puissance à consommation similaire.

Le premier accélérateur qui profitera du GV100 est comme nous pouvions nous y attendre le Tesla GV100 qui sera initialement proposé dans un format de type mezzanine. Un tel module sera bien entendu gourmand mais Nvidia parle d'une enveloppe thermique maximale qui reste à 300W. Par ailleurs, deux modes énergétique seront proposé : Maximum Performance et Maximum Efficiency. Le premier autorise le GV100 à profiter de toute son enveloppe de 300W alors que le second limite probablement la tension maximale pour maintenir le GPU au meilleur rendement possible, ce qui a évidemment du sens pour de très gros serveurs.

Le Tesla GV100 augmente la puissance brute de 40% par rapport au Tesla GP100, mais ses différentes optimisations feraient progresser les performances en pratique de +/- 60% dans le cadre du deep learning selon Nvidia. La bande passante mémoire progresse un peu moins avec "seulement" +25%, mais le cache L2 plus important et diverses améliorations compensent quelque peu cela.
 
Le GV100 devrait devancer assez facilement le Vega 10 d'AMD, mais ce dernier devrait être commercialisé en version Radeon Instinct à un tarif nettement moindre que le Tesla GV100 et en principe plus tôt. Nvidia parle de son côté du troisième trimestre et de 150.000$ pour les premiers serveurs DGX-1 équipés en GV100 et de la fin de l'année pour les accélérateurs au format PCI Express. Nvidia proposera évidemment d'ici-là des versions mises à jour de ses logiciels, compilateurs et autres librairies dédiées au deep learning.

Accelerated computing, Volta & Tensor Core, TensorRT, DGX & HGX systems, NVIDIA GPU Cloud, Xavier DLA open source, Toyota adopting Drive PX, and Isaac

With Tesla V100 NVIDIA introduces GV100 graphics processor. This is the biggest GPU ever made with 5376 CUDA FP32 cores (but only 5120 are enabled on Tesla V100). It has a new type of Streaming Multiprocessor called Volta SM, equipped with mixed-precision tensor cores and enhanced power efficiency, clock speeds and L1 data cache.
This GPU in Tesla V100 is clocked at 1455 MHz with peak computing power of 15 TFLOPs in 32-bit operations.

Plus gros tout d'abord avec un GV100 qui profite de la gravure en 12 nm FFN de TSMC (personnalisé pour Nvidia) pour passer à 21.1 milliards de transistors, plus de 30% de plus que les 15.3 milliards du GP100. Malgré le passage au 12 nm, la densité ne progresse presque pas et le GV100 est énorme avec 815 mm² contre 610 mm² pour le GP100. Le 12 nm permet ici avant tout de pouvoir monter en puissance à consommation similaire.

Le premier accélérateur qui profitera du GV100 est comme nous pouvions nous y attendre le Tesla GV100 qui sera initialement proposé dans un format de type mezzanine. Un tel module sera bien entendu gourmand mais Nvidia parle d'une enveloppe thermique maximale qui reste à 300W. Par ailleurs, deux modes énergétique seront proposé : Maximum Performance et Maximum Efficiency. Le premier autorise le GV100 à profiter de toute son enveloppe de 300W alors que le second limite probablement la tension maximale pour maintenir le GPU au meilleur rendement possible, ce qui a évidemment du sens pour de très gros serveurs.

Le Tesla GV100 augmente la puissance brute de 40% par rapport au Tesla GP100, mais ses différentes optimisations feraient progresser les performances en pratique de +/- 60% dans le cadre du deep learning selon Nvidia. La bande passante mémoire progresse un peu moins avec "seulement" +25%, mais le cache L2 plus important et diverses améliorations compensent quelque peu cela.
 
Le GV100 devrait devancer assez facilement le Vega 10 d'AMD, mais ce dernier devrait être commercialisé en version Radeon Instinct à un tarif nettement moindre que le Tesla GV100 et en principe plus tôt. Nvidia parle de son côté du troisième trimestre et de 150.000$ pour les premiers serveurs DGX-1 équipés en GV100 et de la fin de l'année pour les accélérateurs au format PCI Express. Nvidia proposera évidemment d'ici-là des versions mises à jour de ses logiciels, compilateurs et autres librairies dédiées au deep learning.