24 декабря 2023 г. Архивач восстановлен после серьёзной аварии. К сожалению, значительная часть сохранённых изображений и видео была потеряна.
Подробности случившегося. Мы призываем всех неравнодушных
помочь нам с восстановлением утраченного контента!
И ещё на базе возможности масштабировать P100 (дырка в память там 4096 бит, 1TB/s) сделали суперкомпьютер DGX-1 (http://www.nvidia.com/dgx1) и отрапортовали, что за год увеличили скорость deep learning в 12 раз на одном компьютере (вместо максимум четырёх GPU в параллель прежней архитектуры поставили этот один суперкомпьютер-в-рэке). Стоит это трёхкиловаттное удовольствие $129тыс., это действительно суперкомпьютер. Но это 170TFLOPS, AlexNet (1.28 million images belong to 1000 classes) тренируется вместо пары недель за 2 часа/
Суперкомпьютер для искусственного интеллекта сегодня стоит как роскошный автомобиль, потребляет электричество как роскошный пылесос, какой-нибудь хипстер вполне может приобрести его исключительно для развлечений и держать мощность 170ТFLOPS дома, просто "чтобы было".
Прыткость развития искусственного интеллекта существенно зависит от мощности компьютеров. Так что с приходом этого поколения чипов NVIDIA жизнь ускорится даже по сравнению с сегодняшними безумными днями. Судя по нынешним темпам развития (x12 раз скорость обучения за год), машинное обучение уже вышло на восходящую часть S-кривой технического развития, и чудес нужно ждать буквально еженедельно. NVIDIA показало уже, как её собственная сетка для вождения без водителя используется вождения по самым разным дорогам -- асфальтовым, грунтовым, с крутыми поворотами, проходящимися на скорости.