NVIDIA представила готовые модули DGX SuperPOD

NVIDIA анонсировала решение DGX SuperPOD для предприятий, которое заявлено как первая в мире инфраструктура искусственного интеллекта под ключ, позволяющая организациям очень быстро устанавливать мощные ИИ-суперкомпьютеры, во многих случаях всего за несколько недель.

Поставки DGX SuperPOD, с размером кластера от 20 до 140 систем NVIDIA DGX A100, уже начались, и ожидается, что до конца года они будут установлены в Корее, Великобритании, Швеции и Индии.

Системы DGX SuperPOD, доступные в виде блоков по 20 модулей, соединенных по технологии NVIDIA Mellanox HDR InfiniBand, имеют производительность в ИИ-задачах от 100 петафлопс и могут масштабироваться до 700 петафлопс для выполнения самых сложных задач ИИ.

«На планирование и развертывание традиционных суперкомпьютеров могут уйти годы, но готовое решение NVIDIA DGX SuperPOD для предприятий помогает клиентам начать переход на ИИ уже сегодня», — сказал Чарли Бойл (Charlie Boyle), вице-президент и директор NVIDIA по системам DGX. «Современные диалоговые, рекомендательные системы и задачи компьютерного зрения уже начинают превосходить возможности традиционной инфраструктуры, и наше новое решение дает клиентам быстрый доступ к самой современной масштабируемой ИИ-инфраструктуре и опыту NVIDIA».

Сообщается, что ИИ-суперкомпьютеры на базе DGX SuperPOD представили следующие организации:

NAVER, ведущая поисковая система в Корее, вместе с LINE, службой обмена сообщениями № 1 в Японии, создали бренд технологий искусственного интеллекта NAVER CLOVA. В NAVER CLOVA используется DGX SuperPOD, построенный на 140 системах DGX A100, для масштабирования исследований и разработок моделей обработки естественного языка и разговорных служб на ИИ-платформе с помощью SDK NVIDIA TensorRT для высокопроизводительного инференса.

Университет Линчёпинга, Швеция, строит BerzeLiUs — систему DGX SuperPOD из 60 DGX A100. BerzeLiUs станет мощным ресурсом для исследований в области ИИ и расширения сотрудничества между академическими кругами и шведской промышленностью в рамках исследовательских программ, финансируемых Фондом Кнута и Алисы Валленберг, таких как Программа Валленберга по искусственному интеллекту, автономным системам и программному обеспечению, а также инициативы в области биологических наук и квантовой технологии.

C-DAC, Центр развития передовых вычислений, действующий при Министерстве электроники и информационных технологий Индии, вводит в эксплуатацию самый быстрый и самый большой в Индии ИИ-суперкомпьютер под названием PARAM Siddhi — AI. Построенный на базе 42 систем DGX A100 суперкомпьютер поможет решать общенациональные и глобальные задачи в области здравоохранения, образования, энергетики, кибербезопасности, космоса, автомобилестроения и сельского хозяйства посредством исследовательских партнерств и сотрудничества между академическими кругами, промышленностью и стартапами.

Кроме того, NVIDIA объявила о планах создания Cambridge-1, 80-узловой системы DGX SuperPOD с производительностью в ИИ-задачах в 400 петафлопс. После развертывания к концу года это будет самый быстрый суперкомпьютер в Великобритании. Система будет использоваться для совместных исследований в британском сообществе искусственного интеллекта и здравоохранения в академических кругах, промышленности и стартапах.

Cambridge-1 поможет ускорить выполнение разнообразных задач в сфере здравоохранения, включая разработку лекарств с помощью фреймворка для здравоохранения NVIDIA Clara. Это также позволит исследователям быстро анализировать объемы медицинской информации с использованием обработки естественного языка с помощью специализированной модели NVIDIA BioMegatron, доступной в программном хабе NVIDIA NGC.

Решение DGX SuperPOD для предприятий доступно у некоторых партнеров NVIDIA по всему миру. В дополнение к новому решению DGX SuperPOD для предприятий DGX SuperPOD может послужить отраслевым руководством для сертифицированных партнеров NVIDIA по планированию и развертыванию собственных решений DGX SuperPOD, в комплекте с сервисами и сертифицированной поддержкой программного обеспечения NGC.