Nvidia深度學習超級電腦 效能等同256組伺服器

正式揭曉首款應用Pascal顯示架構的加速卡Tesla P100後,Nvidia進一步宣佈推出導入8組Pascal顯示架構的深度學習超級電腦DGX-1,其中同時整合硬體、深度學習軟體與開發工具組,讓開發者能藉由等同250組x86架構伺服器構成運算效能進行各類深度學習、視覺演算等應用,相比傳統使用XEON處理器伺服器表現效能,DGX-1可使原本需要150小時的資料學習時間縮減至2小時。

IMG_0093_resize▲導入8組Pascal顯示架構的深度學習超級電腦DGX-1,將使單組節點伺服器可發揮等同250組伺服器串接效能

Nvidia宣佈推出全球第一款結合硬體、深度學習軟體,以及開發工具組等資源的深度學習超級電腦DGX-1,其中將以機架式設計整合兩組Intel XEON處理器與8組Pascal顯示架構Tesla P100 GPU,並且藉由7TB SSD儲存元件進行資料暫存緩衝等運算,使其可發揮等同於250組x86架構伺服器構成運算效能,同時藉由全新半精度指令集讓深度學習最高效能可達21TFLOPS規模,相比Maxwell顯示架構約可超過12倍快的深度學習訓練。

而DGX-1系統內建完整且可高度客製化的深度學習軟體,分別包含Nvidia深度學習GPU訓練系統DIGITS,以及最新釋出的Nvidia CUDA Deep Neural Network library (cuDNN)第五版等資源。

此外,配合新版Nvidia CUDA 8技術,讓開發人員能更輕易駕馭Pascal顯示架構,並且使用全新圖像分析函式庫nvGRAPH,藉此應用在諸如機器人路徑規劃、網路安全,以及運算邏輯分析等領域。而新版GPU加速函式庫cuDNN第五版也加入支援Pascal顯示架構,藉此加速回饋式類神經網路,並也針對醫學研究、油氣探勘,以及其他領域所需運算效能進行優化

針對Google去年提出開放機器學習框架TensorFlow、加州大學柏克萊分校所提出Caffe、加拿大蒙特利爾大學所提出Theano,以及紐約大學所提出Torch等深度機器學習架構,DGX-1也將提供充足的運算效能與執行效率優化,藉此強化亞瑪遜、Facebook、Google或微軟等廠商所採用深度學習解決方案。

在此次發表內容中,Nvidia也宣布將與麻省總醫院 (MGH,Massachusetts General Hospital)臨床數據科學中心合作,預期透過DGX-1帶動人工智慧系統應用技術,配合深度機器學習方式讓研究中心庫存超過100億張的表現型、基因型資料,以及醫學影像等資料,藉此建構完整的自動分析系統,協助促進疾病偵測、診斷、照護及資料等管理的進步。

至於每組DGX-1建議售價將以129000美元價格開放銷售,最快將可在今年6月於美國市場率先出貨,其他地區則預計在今年第三季內由Nvidia或合作夥伴供貨,但後者將以客製化機種為主。

IMG_0097_resize▲深度學習超級電腦DGX-1,其中將以機架式設計整合兩組Intel XEON處理器與8組Pascal顯示架構Tesla P100 GPU,並且藉由7TB SSD儲存元件進行資料暫存緩衝等運算,使其可發揮等同於250組x86架構伺服器構成運算效能,同時藉由全新半精度指令集讓深度學習最高效能可達 21TFLOPS規模,相比Maxwell顯示架構約可超過12倍快的深度學習訓練

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IMG_0104_resize▲單組節點伺服器可發揮與250組伺服器串接相同的效能表現

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