縮短學習時間 Nvidia:及早發現人工智慧誤謬

在此次GTC 2016期間介紹導入8組Pascal架構Tesla P100加速卡構成的超級電腦DGX-1之外,Nvidia進一步表示期望藉由此類超級電腦協助大量深度機器學習應用,藉此推動結合人工智慧技術的應用服務發展。此外,除了透露目前與HP、Dell等OEM廠商合作之外,目前也與Google、Facebook、微軟、百度等廠商合作,藉此優化各類運算效率需求。

IMG_0139_resize▲導入8組Pascal架構Tesla P100加速卡構成的超級電腦DGX-1

根據Nvidia結構與工程解決方案部門副總Marc Hamilton說明,此次宣佈推出8組Pascal架構Tesla P100加速卡構成的超級電腦DGX-1,除與HP、Dell等OEM廠商合作之外,目前本身也與Google、Facebook、微軟、百度等廠商持續合作,藉由GPU加速方式優化各類運算效率需求。

而此次提出的DGX-1主要針對深度機器學習運算使用,讓合作夥伴能以此縮短原本機器學習所需時間,甚至可及早修正產生錯誤情況,避免最終學習結果與預期不同。

IMG_0088_resize▲Nvidia結構與工程解決方案部門副總Marc Hamilton

以目前透過深度機器學習推動的人工智慧系統,通常需要以大量資料與長期時間讓系統進行學習,如此才能讓系統端能以學習經驗判斷最佳運算選項,而Nvidia提供的超級電腦DGX-1等解決方案,就是希望能更有效率地縮減實際運算時間,如此才能讓各類應用服務以更快速度推出,同時設計廠商也能以更有效率方式調整運算結果、修正誤謬情況,另外也預期可協助設計廠商降低實際所需運算成本。

而針對DGX-1內部藉由NVLink將GPU資源串接成為巨大演算元件,未來是否計畫進一步以此建立GPU與CPU之間溝通管道,而非以傳統傳輸頻寬有限的PCIe介面方式交換資訊,Marc Hamilton則透露目前其實已經著手讓GPU能與ARM架構處理器透過NVLink方式溝通,至於x86架構處理器方面支援部分,則端看諸如Intel等廠商是否願意開放原始編碼。

此外,針對DGX-1設計形式與Tesla P100以CoWos封裝設計,是否仍針對現有伺服器設計提供升級方案,Nvidia方面則認為仍以合作夥伴本身需求而定,但從DGX-1實際對應運算量來看,目前除了採用NVLink方式串接GPU資源,似乎也沒有更好的方式。

至於與OEM廠商合作以DGX-1為設計基礎的合作產品須等到今年第三季才能出貨的原因,Marc Hamilton說明主因在於DGX-1因為整體設計架構相比傳統伺服器較為不同,因此實際生產過程相對較難,加上OEM廠商也需要測試、驗證時間,因此均有各自預定時程,例如廣達以DGX-1為設計的客製化伺服器T21W-3U,至少要等到今年7月才會正式供貨。

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