NVIDIA анонсирует систему DGX-2 — 16 GPU Tesla V100, 30 ТБ NVMe за 400k $

Вероятно, NVIDIA DGX-2 является причиной того, что в последнее время зелёная компания намного меньше влюблена в рынок потребительских видеокарт (бедные геймеры; такие цены). Давайте будем откровенными: просто посмотрите на этот ценовой тег и представьте себе, как река денег течёт от продажи каждой из таких систем изготовленных NVIDIA. Рынок оборудования для дата-центров и глубокого обучения вливают огромные деньги в казну NVIDIA, и поэтому компания фокусирует свои усилия именно на этом локусе пространства. Показательный пример: DGX-2 с производительностью 1920 TFLOP (Tensor вычисления); 480 TFLOPs FP16; половину зачение в 240 TFLOP для рабочих нагрузок FP32; и 120 TFLOP в FP64.

DGX-2 от NVIDIA полагается на оригинальный DGX-1 всеми мыслимыми способами. NVIDIA рассматривает их как легко развертываемые вычислительные мощности, включающие в себя всё то, что нужно потенциальному пользователю; гигантское количество вычислительной мощности, развёрнутое в одной системе. И DGX-2 просто бегает кругами вокруг DGX-1 (который первоначально продавался за 150 000 $) во всех аспектах: он оснащен 16x 32 ГБ графическими процессорами Tesla V100 (DGX-1 хвастался 8х 16 ГБ Tesla GPU); 1.5 ТБ системной памяти (DGX-1 имеет незначительные 0.5 ТБ); 30 ТБ NVMe (DGX-1 имеет 8 ТБ такого пространства для хранения) и даже включает в себя пару процессоров Xeon Platinum (по общему признанию, самый низкий прирост производительности во всей системе).

NVIDIA DGX-2_01

NVIDIA DGX-2_02

NVIDIA DGX-2_03

DGX-2 стал возможным благодаря развертыванию NVIDIA то, что он назвал NVSwitch, обеспечивающий связь чип-чип 300 ГБ/с, что в 12 раз превышает скорость PCIe. Соединившись с NVLink2, позволящие сгруппировать шестнадцать GPU в одной системе с общей пропускной способностью превышающей 14 ТБ/с. NVIDIA рекламирует это как систему с поддержкой 2 Петафлопсов, которую не так уж и сложно представить со всеми её базовым оборудованием — 81 920 ядер CUDA и 10 240 ядер Tensor (которые NVIDIA и использует для достижения цифры в 2 Петафлопса) Если вам интересно, DGX-2 поглощает энергии адекватно своим внутренностям — 10 кВт в процессе деятельности, а вся система весит 350 фунтов.

NVSwitch

сравнение систем

Некоторые замечания NVIDIA об этой системе:

NVSwitch: революционная соединительная структура
NVSwitch обеспечивает 5-кратную пропускную способность, чем лучший PCIe-коммутатор, тем самым позволяя разработчикам создавать системы с большим количеством GPU, связанных друг с другом. Это поможет преодолеть предыдущие системные ограничения и запустить гораздо большие наборы данных. Такая структура межчиповых соединений также открывает двери для более крупных и более сложных рабочих нагрузок, включая моделирование параллельного обучения нейронных сетей.

NVSwitch расширяет нововведения, предоставляемые NVIDIA NVLink, первой высокоскоростной технологией межсоединений, разработанной NVIDIA. NVSwitch позволяет разработчикам системы создавать ещё более совершенные системы, которые могут гибко связывать любую топологию графических процессоров NVLink.

NVIDIA DGX-2: первая в мире 2 Петафлопс система
Новая система DGX-2 от NVIDIA достигла 2-х Петафлопсов, опираясь на широкий спектр передовых технологических достижений, разработанных NVIDIA на всех уровнях вычислительного стека.

DGX-2 — первая система с дебютировавшей технологией NVSwitch, позволяющей всем 16 GPU в системе разделить единое пространство памяти. У разработчиков теперь есть способность к глубокому обучению, чтобы решать самые большие наборы данных и наиболее сложные модели глубинного обучения.

В сочетании с полностью оптимизированным, обновленным набором программного обеспечения глубокого обучения NVIDIA, DGX-2 предназначен для ученых-исследователей, раздвигающих внешние границы исследований и вычислений глубинного обучения. DGX-2 может подготовить FAIRSeq, современную модель перевода нейронных машин, менее чем за два дня — 10-кратное повышение производительности относительно DGX-1 с Volta, представленного в сентябре.

Источник: AnandTech

С уважением, проект procompsoft.ru

Оставить комментарий