NVIDIA用三週架好超級電腦系統DGX SuperPOD 全世界運算第22快 將用於自駕車系統發展

2019.06.18 01:30AM
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是僅3週完成架設,NVIDIA以DGX SuperPOD建造更快的超級電腦系統這篇文章的首圖

DGX SuperPOD約可在2分鐘不到時間內,完成ResNet-50神經網路模型框架的學習訓練,若以2015年提出NVIDIA K80 GPU進行加速的話,大概需要花費25天的訓練時間,相較之下,DGX SuperPOD約可將相同訓練需求的學習速度提高1.8萬倍。

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除了宣布與Arm合作打造超級電腦消息,NVIDIA也宣布以短短3週時間完成架設,並且將用於加速開發自駕車系統的超級電腦DGX SuperPOD,正式登上全球運算最快電腦排名第22位,而目前日本運算速度最快的超級電腦系統ABCI (AI Bridging Cloud Infrastructure),目前則是採用NVIDIA GPU Cloud進行深度學習框架運作,藉此推動各類人工智慧技術應用成長。

是僅3週完成架設,NVIDIA以DGX SuperPOD建造更快的超級電腦系統這篇文章的首圖

DGX SuperPOD是以96組NVIDIA DGX-2H (採用Tesla V100 32GB HBM2記憶體版本),並且搭配NVSwitch與Mellanox互連技術構成,總計連結1536組NVIDIA V100 Tensor Core GPU,形成高達9.4 petaflops運算處理能力,從建造到完成架設僅花費3週時間,並且登上全球運算最快電腦排名第22位,主要用於加快自駕車系統發展使用。

依照NVIDIA說明,DGX SuperPOD約可在2分鐘不到時間內,完成ResNet-50神經網路模型框架的學習訓練,若以2015年提出NVIDIA K80 GPU進行加速的話,大概需要花費25天的訓練時間,相較之下,DGX SuperPOD約可將相同訓練需求的學習速度提高1.8萬倍。

同時基於模組化設計,DGX SuperPOD也能快速、彈性佈署應用在各類企業需求,NVIDIA也同時提出DGX-Ready Data Center計畫,讓有需求的企業單位能以此快速佈署DGX SuperPOD運算資源。

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在此次國際超級電腦運算大會中,NVIDIA也宣布由日本經濟產業省指導,透過東京工業大學與富士通研究所在內單位合作建造以雲端為基礎結構的超級電腦平台「ABCI (AI Bridging Cloud Infrastructure)」,其中採用NVIDIA GPU Cloud與NVIDIA Tensor Core GPU在內運算資源,讓各類深度學習框架、機器學習演演算法,以及HPC應用程式,可以透過Docker、Singularity在內容器服務運作。

而NVIDIA也將藉由提供NGC Container Replicator,藉此協助系統管理員自動檢查,並且下載最新版本的NGC容器服務內容。

透過NVIDIA GPU Cloud,研究人員將可可藉由「ABCI」平台處理從核物理到製造等領域的人工智慧運算應用需求,或是透過「ABCI」的分散運算能力加快人工智慧訓練速度。

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