Nvidia HGX-2 сървърна платформа дава до 2 петафлопа мощ
Създадена е с двa GPU масива от по 8 процесора Tesla V100 Tensor Core
Nvidia разказва HGX-2 като „ конструктивен детайл “, върху който производителите на сървъри могат да построяват системи, настройвани за разнообразни задания
Nvidia приготвя терена за повишение продуктивността и успеваемостта на центровете за данни посредством своята нова сървърна платформа HGX-2, разгласи Дженсън Хуанг, CEO на компанията, по време на конференция за GPU технологии в Тайван.
Платформата Nvidia HGX-2 ще впрегне мощта на 16 графични процесора Tesla V100 Tensor Core, с цел да задоволи потребностите по едно и също време на изкуствения разсъдък (AI) и натоварванията при високо-производителни калкулации (HPC).
Производителите на сървъри за дейта центрове (като Lenovo, Supermicro, Wiwynn и QCT) споделят, че биха поръчали HGX-2 системи до края на тази година. Очаква се също Foxconn, Inventex, Quanta и Wistron също да създават сървъри, които употребяват новата платформа на Nvidia.
HGX-2 е основана с двa GPU масива от по 8 процесора, като общо обезпечава 16 графични процесора. Връзката с графичните процесори Tesla е осъществена посредством NVSwitch. За съпоставяне, HGX-1, оповестена преди година, обработва данни единствено с 8 графични процесора.
още по тематиката
От Nvidia разказват HGX-2 като „ конструктивен детайл “, върху който производителите на сървъри могат да построяват системи, настройвани за разнообразни задания. Бъдещият DGX-2 на Nvidia също ще употребява HGX-2 и съгласно компанията ще бъде първата система, която стъпва на тази сървърна платформа.
Очаква се системата да работи с до два петафлопа изчислителна мощност – продуктивност, която с цел да бъде достигната, нормално са нужни стотици свързани сървъри. Nvidia добавя, че системата реализира връх при скоростите на образованието на AI, като обработва 15 500 изображения в секунда при извършен тест с бенчмарка RestNet-50 training.
Стартовата цена на DGX-2 е $399 000, само че една такава система може да измести 300 CPU сървъра, които дружно биха коствали милиони долари. Графичните процесори са от основно значение при построяването на модели на невронни мрежи, за потребностите на приложения свързани с машинното образование. Това прави HGX-2 платформата идеална за настройване за образование на изкуствен интелект и за включване на невронни мрежи, за решение на действителни проблеми.
Друга цел на HGX-2 са високопроизводителните калкулации, които са нужни най-много за научни задания, рендериране на видео и изображения или други симулации, разясниха специалисти от Софтуерния университет.
Автор: Георги Кацаров
Nvidia разказва HGX-2 като „ конструктивен детайл “, върху който производителите на сървъри могат да построяват системи, настройвани за разнообразни задания
Nvidia приготвя терена за повишение продуктивността и успеваемостта на центровете за данни посредством своята нова сървърна платформа HGX-2, разгласи Дженсън Хуанг, CEO на компанията, по време на конференция за GPU технологии в Тайван.
Платформата Nvidia HGX-2 ще впрегне мощта на 16 графични процесора Tesla V100 Tensor Core, с цел да задоволи потребностите по едно и също време на изкуствения разсъдък (AI) и натоварванията при високо-производителни калкулации (HPC).
Производителите на сървъри за дейта центрове (като Lenovo, Supermicro, Wiwynn и QCT) споделят, че биха поръчали HGX-2 системи до края на тази година. Очаква се също Foxconn, Inventex, Quanta и Wistron също да създават сървъри, които употребяват новата платформа на Nvidia.
HGX-2 е основана с двa GPU масива от по 8 процесора, като общо обезпечава 16 графични процесора. Връзката с графичните процесори Tesla е осъществена посредством NVSwitch. За съпоставяне, HGX-1, оповестена преди година, обработва данни единствено с 8 графични процесора.
още по тематиката
От Nvidia разказват HGX-2 като „ конструктивен детайл “, върху който производителите на сървъри могат да построяват системи, настройвани за разнообразни задания. Бъдещият DGX-2 на Nvidia също ще употребява HGX-2 и съгласно компанията ще бъде първата система, която стъпва на тази сървърна платформа.
Очаква се системата да работи с до два петафлопа изчислителна мощност – продуктивност, която с цел да бъде достигната, нормално са нужни стотици свързани сървъри. Nvidia добавя, че системата реализира връх при скоростите на образованието на AI, като обработва 15 500 изображения в секунда при извършен тест с бенчмарка RestNet-50 training.
Стартовата цена на DGX-2 е $399 000, само че една такава система може да измести 300 CPU сървъра, които дружно биха коствали милиони долари. Графичните процесори са от основно значение при построяването на модели на невронни мрежи, за потребностите на приложения свързани с машинното образование. Това прави HGX-2 платформата идеална за настройване за образование на изкуствен интелект и за включване на невронни мрежи, за решение на действителни проблеми.
Друга цел на HGX-2 са високопроизводителните калкулации, които са нужни най-много за научни задания, рендериране на видео и изображения или други симулации, разясниха специалисти от Софтуерния университет.
Автор: Георги Кацаров
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ