Nvidia andará de gira en los próximos meses a través de la serie de charlas de la GTC, y la primera de ellas ha tenido lugar en China. En ella ha tenido tiempo para mentar a Xavier, un sistema en chip que incluye 512 núcleos CUDA de generaicón Volta, y fabricado a 16 nm+ FinFET. Es el sucesor de la familia Tegra de procesadores, que no dhada dado buenos resultados a la compañía.
La compañía ha identificado el nuevo SoC como multipropósito, que se podrá usar como procesador de máquinas autónomas, y eso va más allá de los coches autónomos. Ha indicado que las pruebas de producción empezarán en el primer trimestre de 2018 e irán a los socios preferentes de Nvidia, y estarán en manos del resto de socios en el T3 o T4 de 2018.
Algunos casos de uso en los que se utilizarán son los drones para su vuelo autónomo o los robots industriales, y otro equipamiento electrónico similar. Además, al igual que el chip GV100 de la Tesla V100, incluye núcleos de procesamiento tensorial, por lo que será aún más capaz en los cálculos relacionados con la inteligencia artificial.
Por otro lado, Jen-Hsun Huang, el director ejecutivo de Nvidia, ha indicado que ya está disponible TensorRT 3. Un tensor es una entidad algebraica que es utilizada en la inteligencia artificial para crear redes neuronales y mejorar las capacidades del aprendizaje automático. La librería TensorRT mejora el aprendizaje automático de los proyectos, y sirve, por ejemplo, para el reconocimiento de voz o la traducción entre idiomas. Esta tercera versión incluye una nueva interfaz de Python —TensorRT sirve para traducir de otros lenguajes a CUDA—, y mejora el rendimiento de la librería en diversos escenarios sustancialmente para las Tesla P4, P100 y V100.
Vía: AnandTech.