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英偉達(dá)擴(kuò)展超級(jí)計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施 支持基于arm的芯片

2020-04-01 11:34:41 編輯: 來源:
導(dǎo)讀 計(jì)算機(jī)圖形芯片制造商N(yùn)vidiaCorp 宣布其人工智能和高性能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施將很快支持基于ARM的中央處理單元,為新一代超級(jí)計(jì)算機(jī)鋪平道路。 該公司今天早些時(shí)候表示,其CUDA-XAI和HPC庫、圖形處理單元加速的AI框架和軟件開發(fā)工具將在年底前全部支持基于ARM的機(jī)器。 這是一個(gè)重要的步驟,因?yàn)榛贏RM的超級(jí)計(jì)算機(jī)應(yīng)該能夠更大的規(guī)模,因?yàn)樗麄兏叩膭?dòng)力效率,該公司說。 “隨著傳統(tǒng)計(jì)算縮放的

計(jì)算機(jī)圖形芯片制造商N(yùn)vidiaCorp.宣布其人工智能和高性能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施將很快支持基于ARM的中央處理單元,為新一代超級(jí)計(jì)算機(jī)鋪平道路。

該公司今天早些時(shí)候表示,其CUDA-XAI和HPC庫、圖形處理單元加速的AI框架和軟件開發(fā)工具將在年底前全部支持基于ARM的機(jī)器。 這是一個(gè)重要的步驟,因?yàn)榛贏RM的超級(jí)計(jì)算機(jī)應(yīng)該能夠更大的規(guī)模,因?yàn)樗麄兏叩膭?dòng)力效率,該公司說。

“隨著傳統(tǒng)計(jì)算縮放的結(jié)束,電力將限制所有超級(jí)計(jì)算機(jī),”Nvidia首席執(zhí)行官黃延森(見圖)表示。 “Nvidia的CUDA加速計(jì)算和ARM的節(jié)能CPU體系結(jié)構(gòu)相結(jié)合,將使HPC社區(qū)提升到exascale,”這個(gè)術(shù)語指的是每秒可以進(jìn)行五分之一操作的計(jì)算機(jī)。

在一次新聞發(fā)布會(huì)上,Nvidia的總經(jīng)理兼加速計(jì)算副總裁伊恩·巴克(Ian Buck)表示,支持ARM CPU的決定是由于對(duì)該行業(yè)的廣泛和日益增長的興趣而作出的。

“使手臂有趣的是它非常開放,”巴克說。 “[它為連接CPU和GPU以及進(jìn)行更節(jié)能計(jì)算提供了]靈活性。

nvidia的基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)被用于世界上最節(jié)能的25臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)中的22臺(tái),這要?dú)w功于它對(duì)x86和基于POWER的計(jì)算機(jī)芯片的支持。 它說,隨著對(duì)ARM芯片的額外支持,Nvidia希望增加其在HPC空間的存在,以支持更先進(jìn)的人工智能工作負(fù)載。

nvidia還希望將其超級(jí)計(jì)算能力擴(kuò)展到特定的用例中,包括訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車的人工智能系統(tǒng)。

為了做到這一點(diǎn),它今天發(fā)布了它所說的世界上第22個(gè)最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)DGX超級(jí)POD,以及一個(gè)參考架構(gòu),為希望在自己或外部數(shù)據(jù)中心部署它的公司。

nvidia說DGX超級(jí)POD的設(shè)計(jì)是為了提供部署大規(guī)模自動(dòng)駕駛汽車車隊(duì)所必需的人工智能培訓(xùn)基礎(chǔ)設(shè)施。 這臺(tái)新機(jī)器是在短短三周內(nèi)建成的,由Nvidia的96臺(tái)舊DGX-2H超級(jí)計(jì)算機(jī)組成,這些超級(jí)計(jì)算機(jī)是利用新的數(shù)據(jù)中心互連技術(shù)集成的,這是該公司今年早些時(shí)候收購MellanoxInc.時(shí)獲得的。

該公司表示,DGX超級(jí)POD的設(shè)計(jì)是為了訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這樣他們就能理解“道路規(guī)則”,并每秒提供9.4個(gè)petaflops或4,000萬個(gè)浮點(diǎn)操作,這是衡量處理能力的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)。 這是一個(gè)驚人的力量-如此之多,以至于它可以將流行的圖像分類ResNet-50AI算法的訓(xùn)練時(shí)間從25天縮短到不到兩分鐘,官員說。

NvidiaA I基礎(chǔ)設(shè)施副總裁克萊門特? “幾乎沒有什么人工智能挑戰(zhàn)像訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車一樣苛刻,它需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)萬次再訓(xùn)練,以滿足極端的精度需求。

從羅伯特·霍夫的報(bào)告

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