РЕКЛАМА
ИНФОРМАЦИЯ
Rambler's Top100 Рейтинг@Mail.ru

НОВОСТИ

RSS

Nvidia анонсировала суперкомпьютер DGX-1 для глубокого машинного обучения

06 апреля 2016, 06:44


Компания Nvidia на конференции GPU Technology представила первый в мире суперкомпьютер Nvidia DGX-1 для глубокого обучения, обладающий достаточной вычислительной мощью для развития искусственного интеллекта (ИИ).

Система Nvidia DGX-1

Система Nvidia DGX-1, специально разработанная для задач глубокого обучения, оснащена всем необходимым аппаратным и программным обеспечением, а также инструментами разработки для быстрого и легкого развертывания системы. В основе полностью готового к эксплуатации суперкомпьютера лежит новое поколение графических процессоров Tesla P100.

Благодаря использованию GPU-ускоренных вычислений, система глубокого обучения DGX-1 позволяет исследователям в области данных создавать новые классы умных машин, способных учиться, видеть и воспринимать мир как человек. Новая система обладает большой вычислительной мощью, позволяя запускать приложения искусственного интеллекта нового поколения.

Система глубокого обучения DGX-1 построена на базе графических процессоров Tesla P100 на архитектуре Pascal. Среди других передовых технологий, обеспечивающих максимальную производительность и простоту использования DGX-1, применяется скоростной интерфейс NVLink для максимальной масштабируемости приложений; 16-нм процесс производства FinFET для энергоэффективности, технология производства памяти Chip-on-Wafer-on-Substrate с HBM2 для работы с большими объемами данных, а также новые инструкции половинной точности, которые обеспечивают более 21 Тфлопс пиковой производительности в задачах глубокого обучения.

Сочетание этих технологий обеспечивает системе DGX-1 производительность, позволяющую обучать сети в 12 раз быстрее по сравнению с решениями на базе четырех процессоров NVIDIA Maxwell, представленных в прошлом году.

Система DGX-1 включает полный набор программ с оптимизацией для глубокого обучения, который позволяет ученым и исследователям в области данных легко и быстро обучать глубокие нейронные сети. В набор ПО DGX-1 входит Nvidia Deep Learning GPU Training System (DIGITS), полноценная интерактивная система для создания глубоких нейронных сетей (DNN), а также GPU-ускоряемая библиотека примитивов для создания DNN - Nvidia CUDA Deep Neural Network (cuDNN) версии 5.

Помимо этого, система включает оптимизированные версии нескольких широко используемых фреймворков глубокого обучения, таких как Caffe, Theano и Torch. DGX-1 дополнительно предоставляет доступ к облачным инструментам управления, обновлениям ПО и банку приложений-контейнеров.

Система DGX-1 обеспечивает пиковую производительность до 170 терафлопс вычислений половинной точности (FP16). Система выполнена на базе восьми GPU-ускорителей Tesla P100, с 16 Гб памяти на борту у каждого GPU, с использованием интерфейса NVLink Hybrid Cube Mesh, 7 Тб кэша SSD DL, двойного интерфейса 10GbE и шины Quad InfiniBand 100 Гбит/с. Система выполнена в юните форм-фактора 3U и обладает энергопотреблением порядка 3200 Вт.

В США системы глубокого обучения NVIDIA DGX-1 будут доступны напрямую у NVIDIA и у некоторых партнеров в июне, в других регионах планеты - с третьего квартала 2016 года.



Ранее редакция THG.ru опубликовала обзор видеокарты Gigabyte GeForce GTX 950 Xtreme Gaming, работающей почти также быстро, как GTX 960, но дешевле. Поможет ли агрессивный разгон на плате от Gigabyte обойти более дорогие GPU? Подробнее об этом читайте в статье "Обзор видеокарты Gigabyte GeForce GTX 950 Xtreme Gaming ".

Популярные статьи:

  • Nvidia анонсировала GPU Tesla P100 на архитектуре Pascal для бизнеса
  • Nvidia анонсировала профессиональную графику Quadro M5500 для ноутбуков
  • MSI представила SLI-мосты на три и четыре видеокарты серий GeForce GTX900
  • Micron начала официальные поставки образцов памяти GDDR5X
  • Acer представила внешний GPU с портом Thunderbolt 3
  • следующая новость
    AMD анонсировала седьмое поколение мобильных гибридных процессоров A-серии

    предыдущая новость
    Семейство HP Spectre пополнилось 13,3-дюймовым ноутбуком толщиной 10,4 мм

     
    Новости

    Комментарии? Поправки? Дополнения? Ваши новости? news@thg.ru




    Свежие статьи
    RSS
    Лучший блок питания: текущий анализ рынка QTECH QMO-234: обзор и тест беспроводного 3G/LTE-роутера Лучший компьютерный корпус: текущий анализ рынка Обзор WD My Passport Wireless Pro: 4 терабайта без проводов Обзор монитора BenQ EW3270U: HDR, свехчёткость и комфорт для глаз
    Лучший блок питания Обзор 3G/LTE-роутера QTECH QMO-234 Лучший компьютерный корпус Обзор WD My Passport Wireless Pro Обзор монитора BenQ EW3270U
    РЕКЛАМА
    РЕКОМЕНДУЕМ ПРОЧЕСТЬ!
    ПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ

    Asus ProART PA32UCX получит 1152-зональную подсветку и поддержку Dolby Vision

    Видеокарта MSI RX 5700 MECH появилась на фото

    Анонс Smarterra FitMaster AURA: умные часы с большим экраном и ультрабюджетным ценником

    Dell представила новые продукты в линейках клиентских решений

    Известны характеристики Samsung Galaxy A10s: двойная камера и 4000 мАч батарея

    Samsung начала производство новой 12-Гбайт памяти LPDDR5

    Анонс DJI Ronin-SC: лёгкий стабилизатор для беззеркалок

    Intel: 7-нм техпроцесс будет готов в течение двух лет

    Планшет Galaxy Tab S6 показали на пресс-рендерах


    17 июля, 2019

    Представлена обновленная версия консоли Nintendo Switch с увеличенным временем автономной работы

    Представлен смартфон Xiaomi Mi A3: чипсет Snapdragon 665 и 4030 мАч батарея

    Samsung Galaxy Watch Active получат функцию ЭКГ только в 2020 году

    Макеты iPhone 11, iPhone 11 Max и iPhone 11R засветились на качественном видео

    Nubia Red Magic 3 появится в версии с новым чипсетом Snapdragon 855 Plus

    Российским школьникам могут предложить шкулфоны: альтернатива обычным смартфонам

    Neuralink: Илон Маск рассказал о мозговом импланте будущего

    ССЫЛКИ
    Реклама от YouDo