| 0 |
|
Компания Nvidia представила DGX A100 — третье поколение ИИ-системы с заявленной производительностью в задачах ИИ 5 петафлопс.
Система DGX A100 включает восемь новых графических процессоров NVIDIA A100 с тензорными ядрами, 320 ГБ памяти для обучения самых больших наборов данных и высокоскоростные интерконнекты NVIDIA Mellanox HDR 200Gbps.
Технология MIG (Multi-Instance GPU) позволяет ускорить процессы, запустив решение небольших задач в параллели за счет разделения DGX A100 на отдельные инстансы, до 56 в системе. Благодаря таким возможностям компании смогут оптимизировать ресурсы и выделять их в соответствии с различными видами нагрузки, включая анализ данных, обучение и инференс на единой программно-определяемой платформе.
Сообщается, что поставки систем DGX A100 уже начались, и первый заказ отправился в Аргоннскую национальную лабораторию Министерства энергетики США, где возможности ИИ и вычислительная мощь кластера будут направлены на борьбу с COVID-19. Университет Флориды станет первым высшим учебным заведением в США, который получит системы DGX A100, чтобы внедрить возможности ИИ в свой учебный процесс. Первыми пользователями систем DGX A100 также стали Центр биомедицинского ИИ в Гамбурге, Университет Чулалонгкорна в Таиланде, Немецкий исследовательский центр ИИ, разработчик решений и услуг на базе ИИ Element AI из Монреаля, сиднейская медицинская компания Harrison.ai, компания Artificial Intelligence Office (ОАЭ), ведущая вьетнамская исследовательская лаборатория VinAI Research.
Nvidia также представила новое поколение DGX SuperPOD — кластера, созданного из 140 систем DGX A100, способного обеспечить 700 петафлопс в задачах ИИ. Объединив 140 систем DGX A100 с помощью интерконнета Mellanox HDR 200Gbps InfiniBand, Nvidia создает собственный суперкомпьютер DGX SuperPOD AI для внутренних исследований в таких областях, как диалоговый ИИ, геномика и автономное вождение.
Заявлено, что новый кластер является одним из самых мощных суперкомпьютеров мира для работы с ИИ и обладает производительностью, которую раньше могли обеспечить только тысячи серверов. Сообщается, что такую систему удалось построить всего за месяц. Раньше на разработку специальных компонентов с подобными суперкомпьютерными возможностями ушли бы годы.
Чтобы помочь клиентам быстрее создавать собственные дата-центры на базе графических процессоров A100, Nvidia также представила референсную архитектуру DGX SuperPOD, в которой описываются принципы проектирования, используемые при создании супервычислительных кластеров на базе DGX A100.
Nvidia также представила две программы: Nvidia DGXpert, которая позволит ИИ-экспертам оказывать помощь заказчикам DGX-систем, и Nvidia DGX-Ready Software, которая откроет клиентам преимущества сертифицированного корпоративного программного обеспечения для ИИ-задач.
В рамках первой программы DGX-эксперты смогут помогать клиентам разворачивать современные ИИ-инфраструктуры и непрерывно оптимизировать их.
Программа NVIDIA DGX-Ready Software позволит клиентам быстро определять и запускать протестированные NVIDIA сторонние MLOps-приложения, чтобы повысить продуктивность исследований, ускорить решение задач ИИ и улучшить доступность и использование ИИ-инфраструктуры. Первыми партнерами, получившими сертификацию Nvidia, стали Allegro AI, cnvrg.io, Core Scientific, Domino Data Lab, Iguazio и Paperspace.
Системы Nvidia DGX A100 уже доступны для заказа по цене от 199 тыс. долл. через Nvidia Partner Network. Поставщики систем хранения DDN Storage, Dell Technologies, IBM, NetApp, Pure Storage и Vast панируют интегрировать DGX A100 в свой ассортимент, включая решения на базе референсных архитектур Nvidia DGX POD и DGX SuperPOD.
Сообщается, что партнеры Nvidia по программе DGX-Ready предлагают услуги по размещению серверов в 122 локациях в 26 странах, чтобы обеспечить экономическую эффективность при размещении DGX инфраструктур. Клиенты смогут размещать и использовать свои инфраструктуры DGX A100 в проверенных дата-центрах мирового класса.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| 0 |
|
