19.5 C
Munich
Tuesday, August 11, 2020

Nvidia bỏ rơi Intel, hợp tác với AMD với DGX A100 mới

Must read

Cách Vancouver lên kế hoạch hạ nhiệt những khu vực nóng nhất của thành phố trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu

Một đám đông người đi xe đạp và lái xe điện sẽ sớm xuống đường ở Vancouver để vạch ra những khu vực nóng...

Kỵ binh thoải mái ở giải Ngoại hạng Canada P.E.I. bong bóng bóng đá

Các cầu thủ của Cavalry FC hy vọng về một thời gian dài - và an toàn - ở lại ngôi nhà mới tạm...

Google đang trì hoãn việc tắt ứng dụng Chrome nhưng có thể bạn vẫn không sử dụng chúng

Google sẽ cho phép bạn sử dụng các ứng dụng Chrome lâu hơn một chút, vì công ty vào thứ Hai đã...

Sáng nay, mọi người phát hiện ra CEO Jensen Huang đang nấu món gì, một người kế thừa được hỗ trợ bởi Ampe cho hệ thống học tập sâu DGX-2 do Volta cung cấp.

Hôm qua, chúng tôi đã mô tả phần cứng bí ẩn trong nhà bếp của Huang có khả năng “đóng gói một vài CPU Xeon” bên cạnh sự kế thừa mới cho GPU Tesla v100. Trứng của chúng tôi cho một hệ thống mới, hệ thống mới này tích hợp một cặp CPU AMD Epyc 7742 64 lõi, 128 luồng, cùng với 1TiB RAM, một cặp SSD NVMe 1.9TiB trong RAID1 cho ổ đĩa khởi động và lên đến bốn ổ đĩa NVMe 3.8TiB PCIe4.0 trong RAID 0 làm bộ lưu trữ thứ cấp.

Tạm biệt Intel, xin chào AMD

Về mặt kỹ thuật, không có gì quá ngạc nhiên khi Nvidia sẽ khai thác AMD cho CPU trong các nút học máy hàng đầu của nó, Ep Ep Rome đã tung ra CPU CPU máy chủ Xeon của Intel trong một thời gian khá lâu. Ở khía cạnh kỹ thuật, sự hỗ trợ của Epyc 7742 cho PCIe 4.0 có thể còn quan trọng hơn cả tốc độ CPU cao và số lượng lõi / luồng lớn.

Học máy dựa trên GPU thường xuyên bị nghẽn cổ chai khi lưu trữ, không phải CPU. Các giao diện M.2 và U.2 được DGX A100 sử dụng, mỗi giao diện sử dụng 4 làn PCIe, có nghĩa là việc chuyển từ PCI Express 3.0 sang PCI Express 4.0 có nghĩa là tăng gấp đôi băng thông lưu trữ khả dụng từ 128GiB / giây lên 256GiB / giây cho mỗi SSD riêng lẻ.

Có thể có một chút chính trị ẩn giấu đằng sau quyết định thay đổi nhà cung cấp CPU. AMD có thể là đối thủ cạnh tranh lớn nhất của Nvidia trong thị trường đồ họa tiêu dùng tương đối thấp, nhưng Intel đang tập trung vào phía trung tâm dữ liệu của thị trường. Hiện tại, các dịch vụ của Intel trong các GPU rời chủ yếu là hơi nước nhưng chúng tôi biết rằng Chipzilla có các kế hoạch lớn hơn và lớn hơn, vì nó chuyển trọng tâm từ thị trường CPU tiêu dùng moribund sang trung tâm dữ liệu.

Bản thân Intel DG1 là phần cứng thực sự duy nhất mà chúng ta đã thấy nhưng đã bị rò rỉ điểm chuẩn có cạnh tranh với GPU Vega tích hợp từ Ryzen 7 4800U. Nhưng Nvidia có thể quan tâm nhiều hơn đến GPU Xe 4 gạch HP, có 2048 EU (đơn vị thực thi) có thể cung cấp tới 36TFLOPS, điều này ít nhất sẽ có trong cùng một sân bóng như GPU Nvidia A100 cung cấp năng lượng cho DGX ngày hôm nay.

DGX, HGX, SuperPOD và Jetson

Các DGX A100 là ngôi sao của các thông báo ngày hôm nay, đó là một hệ thống khép kín gồm tám GPU A100, với bộ nhớ GPU 40TiB. Phòng thí nghiệm quốc gia Argonne của Bộ năng lượng Hoa Kỳ đã sử dụng một DGX A100 cho nghiên cứu COVID-19. Chín kết nối Mellanox 200Gbps của hệ thống cho phép phân cụm nhiều DGX A100s nhưng những người có ngân sách không hỗ trợ rất nhiều trong số 200.000 nút GPU có thể thực hiện bằng cách phân vùng GPU A100 thành tối đa 56 trường hợp.

Cho những ai làm có ngân sách để mua và phân cụm các nút DGX A100, chúng cũng có sẵn ở định dạng Trình tăng tốc trung tâm dữ liệu HGX, Hyperscale. Nvidia nói rằng một “cụm đám mây điển hình” bao gồm các nút DGX-1 trước đó cùng với 600 CPU riêng biệt để đào tạo suy luận có thể được thay thế bằng năm đơn vị DGX A100, có khả năng xử lý cả khối lượng công việc. Điều này sẽ ngưng tụ phần cứng xuống từ 25 giá thành một, ngân sách điện từ 630kW đến 28kW và chi phí từ 11 triệu đến 1 triệu đô la.

Nếu HGX vẫn không đủ âm thanh, Nvidia cũng đã phát hành kiến ​​trúc tham chiếu cho SuperPOD, không liên quan đến Plume. A100 SuperPOD của Nvidia kết nối 140 nút DGX A100 và 4PiB của bộ lưu trữ flash qua 170 công tắc Infiniband và nó cung cấp 700 petaflop hiệu suất AI. Nvidia đã bổ sung bốn SuperPOD vào siêu máy tính SaturnV của riêng mình, mà theo Nvidia, ít nhất là biến SaturnV thành siêu máy tính AI nhanh nhất trên thế giới.

Cuối cùng, nếu trung tâm dữ liệu không phải là thứ của bạn, bạn có thể có A100 trong máy tính cạnh của mình, với Jetson EGX A100. Đối với những người không quen thuộc, Nvidia’s Máy bay phản lực Nền tảng một bảng có thể được coi là Raspberry Pi trên steroids Có thể triển khai trong các kịch bản IoT nhưng mang lại sức mạnh xử lý đáng kể cho một yếu tố hình thức nhỏ có thể được củng cố và nhúng vào các thiết bị cạnh như robot, chăm sóc sức khỏe và máy bay không người lái .

Liệt kê hình ảnh bởi Nvidia

- Advertisement -

More articles

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

- Advertisement -

Latest article

Cách Vancouver lên kế hoạch hạ nhiệt những khu vực nóng nhất của thành phố trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu

Một đám đông người đi xe đạp và lái xe điện sẽ sớm xuống đường ở Vancouver để vạch ra những khu vực nóng...

Kỵ binh thoải mái ở giải Ngoại hạng Canada P.E.I. bong bóng bóng đá

Các cầu thủ của Cavalry FC hy vọng về một thời gian dài - và an toàn - ở lại ngôi nhà mới tạm...

Google đang trì hoãn việc tắt ứng dụng Chrome nhưng có thể bạn vẫn không sử dụng chúng

Google sẽ cho phép bạn sử dụng các ứng dụng Chrome lâu hơn một chút, vì công ty vào thứ Hai đã...

Trump nói rằng bệnh Cúm Tây Ban Nha năm 1918 & # 039; có thể đã kết thúc & # 039; Thế chiến thứ...

Trong một cuộc họp báo đầy sự kiện hôm thứ Hai, Tổng thống Donald Trump đã tuyên bố không chính xác rằng vào năm...