Nvidia предоставит Volta широкую поддержку в ЦОД

МЕНЮ


Новости Искусственного Интеллекта
Поиск

ТЕМЫ


Внедрение ИИНовости ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмЛингвистика, обработка текстаБиология, теория эволюцииВиртулаьная и дополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

АРХИВ


Октябрь 2017
Сентябрь 2017
Август 2017
Июль 2017
Июнь 2017
Май 2017
Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
Ураган харви в США

Новостная лента форума ailab.ru

2017-10-07 09:30

ИТ-гиганты

Nvidia предоставит Volta широкую поддержку в ЦОД

Серверы HPE Apollo 6500 поддерживают до восьми графических ускорителей V100

Поставщиками систем с графическими ускорителями Tesla V100 станут IBM, Dell EMC, HPE и Supermicro. Разработчики программного обеспечения также объявили о поддержке новой архитектуры.

Рост рабочей нагрузки ЦОД, приходящейся на системы искусственного интеллекта, высокопроизводительные вычисления и бизнес-анализ, заставляет крупнейших в мире производителей серверов и провайдеров облачных сервисов спешно закупать новейшие графические ускорители Tesla V100, созданные на базе архитектуры Nvidia Volta.

Компания Nvidia заставила говорить о новых Tesla V100 всю экосистему, включая разработчиков программного обеспечения, закрепив свое доминирующее положение в области графических процессоров для ЦОД.

На конференции Strata Data Conference в Нью-Йорке компании IBM, HPE, Dell EMC и Supermicro анонсировали интеграцию новых графических ускорителей в свои продукты. Чуть ранее на конференции GPU Technology Conference, организованной Nvidia в Пекине, об использовании референсной архитектуры Nvidia HGX и внедрении систем на базе архитектуры Volta в ЦОД гипермасштабов заявили Lenovo, Huawei и Inspur.

Разработчики графической архитектуры Volta сделали гигантский шаг вперед по сравнению с архитектурой Nvidia Pascal. Продукты Tesla V100, созданные на базе Volta, имеют 21 млрд транзисторов и 5100 ядер CUDA. Их тактовая частота может достигать 1455 МГц. Для сравнения, ускорители Tesla P100, построенные на основе архитектуры Pascal, содержат 3840 ядер CUDA и 15 млрд транзисторов.

Nvidia контролирует около 70% рынка дискретных графических плат и практически весь рынок графических процессоров для машинного обучения. Впрочем, одним только оборудованием дело здесь не ограничивается. Экосистема, выстраиваемая на базе платформы параллельных вычислений CUDA и модели API, помогает воздвигать барьеры, которые конкурирующим компаниям Intel и AMD вряд ли удастся преодолеть.

«Хотя мы сосредоточены в основном на оборудовании, и Volta занимает здесь очень важное место, не меньшее внимание следует уделять и дополнительным продуктам – компиляторам, системам, программным инструментам и т.д., которые Nvidia активно развивает на протяжении уже нескольких лет», – заявил Дин Маккеррон из Mercury Research.

Среди дополнительных инструментов следует выделить новую версию Nvidia TensorRT – оптимизирующего компилятора и исполняемой среды для развертывания систем машинного обучения в ЦОД гипермасштабов, а также на встроенных и автомобильных графических платформах.

Независимые разработчики программного обеспечения также анонсировали на конференции Strata приложения, которые будут работать на графических процессорах с архитектурой Volta. Программа искусственного интеллекта Driverless AI, представленная H2O.ai, специально адаптирована к архитектуре Nvidia Volta. Она уже работает на суперкомпьютере DG-X1, представленном в начале сентября, и будет запускаться на любом сервере с новой версией Tesla V100 (поддерживая при этом обратную совместимость с системами с архитектурой Pascal).

По словам генерального директора и одного из основателей H2O.ai Срисатиша Амбати, программное обеспечение Driverless AI позволит получать логические выводы на основе анализа данных, не имея специальных знаний в области машинного обучения. Оно может найти применение в сферах страхования, здравоохранения и финансовых услуг.

Графические процессоры с массово-параллельной архитектурой хороши в первую очередь при решении задач машинного обучения и настройке нейронных сетей, но серверы с этими процессорами могут выполнять и многие другие операции.

«Прежде всего речь идет обо всем, где нужны графические процессоры, но одним лишь искусственным интеллектом дело здесь не ограничивается, – подчеркнул Маккеррон. – Искусственный интеллект, машинное обучение, виртуализация, рендеринг, множество функций параллельного поиска – все эти задачи весьма востребованы в ЦОД, и у Nvidia есть много пространства для дальнейшего развития».

Приложение Kinetica, предназначенное для работы с базами данных в оперативной памяти и активно использующее вычислительные мощности графических процессоров, также устанавливается на системах Nvidia DGX и на других серверах с графическими процессорами Pascal или Volta. «Пявление Volta способствовало несомненному росту производительности», – заявил директор Kinetica по совместному с партнерами проектированию Вуди Кристи.

Kinetica ускоряет выполнение запросов Tableau и используется в сфере финансовых услуг, розничной торговли, здравоохранения и в государственном секторе для оперативного аналитической обработки (OLAP), выполнения приложений искусственного интеллекта, бизнес-анализа и геопространственной аналитики.

computerworld.ru


Источник: H2O.ai