titan V
Nvidia Titan V Desktop-GPU für schnelle KI-Berechnung

Nvidia hat eine neue Desktop-GPU auf den Markt gebracht, die an maschinellen Lernanwendungen arbeiten, enorme Mengen an Strom liefern soll…

Die neue Titan V-Karte wird Kunden einen Nvidia Volta-Chip zur Verfügung stellen, den sie an einen Desktop-Computer anschließen können.

Laut einer Pressemitteilung verspricht der Titan V eine höhere Leistung als sein Vorgänger, der Pascal-basierte Titan X, bei gleichen Leistungsanforderungen.

Der Titan V verfügt über 110 Teraflops an Rechenleistung, das ist 9 Mal mehr als beim Vorgängermodell.

Es ist ein Chip, der für maschinelle Lernforscher, Entwickler und Datenwissenschaftler gedacht ist, die Maschinen-Lernsysteme auf Desktop-Computern bauen und testen wollen.

GPUs sind gut darin, die Arten von Berechnungen auszuführen, die zum Trainieren eines maschinellen Lernsystems erforderlich sind.

Und die Volta-Architektur von Nvidia wurde entwickelt, um weitere Leistungssteigerungen für diese Aufgaben bereitzustellen.

Während es möglich ist, auf Nvidia Volta-gestützten Systemen, die in der Cloud über Amazon Web Services laufen, Zeit zu gewinnen wollen Forscher, die diese Workloads ausführen können lokale Maschine könnte den Titan V. verwenden.

Kunden können außerdem die Nvidia GPU Cloud-Software nutzen, um weitere Leistungsverbesserungen für ihre Workloads zu erzielen.

NGC stellt seinen Kunden Software-Container zur Verfügung, die optimierte Versionen beliebter Frameworks für das maschinelle Lernen enthalten, die eine noch bessere Umgebung für die Entwicklung von KI bieten sollen.

Diese Container wurden erst Anfang der Woche für die GPUs der Titan-Serie verfügbar gemacht, und diese Unterstützung wird bis zum Titan V reichen.

All diese Macht hat ihren Preis. Kunden müssen 2.999 US-Dollar (2.550 €) für eine einzelne Titan-V-Karte bezahlen und man kann es nur online über den Nvidia-Store an Nutzer in bestimmten Ländern verkauft.

Der Titan V ist ab heute verfügbar, sodass Entwickler sofort damit beginnen können, Maschinen-Lernsysteme zu entwickeln.