пресс-центр

NVIDIA представляет первый в мире суперкомпьютер для глубокого обучения

Система NVIDIA DGX-1, сравнимая по скорости обучения глубоких сетей с 250 серверами, обеспечивает искусственный интеллект необходимыми вычислительными ресурсами

За дополнительной информацией обращайтесь:
Ирина Шеховцова
NVIDIA Corporation
Тел.: +7 (495) 981 03 00 доб. 10777
E-mail: irinas@nvidia.com

 
dgx1

САН-ХОСЕ, Калифорния—GPU Technology Conference—5 апреля, 2016—NVIDIA сегодня представила NVIDIA® DGX-1™, первый в мире суперкомпьютер для глубокого обучения, который обладает достаточной вычислительной мощью для развития искусственного интеллекта (ИИ).

NVIDIA DGX-1 – это первая система, разработанная специально для задач глубокого обучения. Она оснащена всем необходимым аппаратным обеспечением, программным обеспечением для глубокого обучения и инструментами разработки для быстрого и легкого развертывания системы. В основе полностью готовой к эксплуатации системы лежит новое поколение графических процессоров, которые обеспечивают скорость обработки данных, сравнимую с 250 серверами x86 архитектуры.1

Благодаря использованию GPU-ускоренных вычислений, система глубокого обучения DGX-1 позволяет исследователям в области данных с легкостью создавать новые классы умных машин, способных учиться, видеть и воспринимать мир как человек. Новая система обладает беспрецедентной вычислительной мощью, позволяя запускать приложения искусственного интеллекта нового поколения. Она значительно сокращает время исследователей на обучение больших и сложных глубоких нейронных сетей.

Компания NVIDIA создала систему DGX-1, чтобы поддержать революцию в области искусственного интеллекта, который сегодня активно вторгается в науку, бизнес и нашу повседневную жизнь. Мощные глубокие нейронные сети позволяют создавать новые типы приложений, работающих с колоссальными объемами информации и, соответственно, требующих значительно более высокого уровня вычислительной производительности.

“Искусственный интеллект – это самый масштабный технологический прорыв нашего времени, - говорит Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang), генеральный директор и соучредитель NVIDIA. – Совершенно очевидно, он изменит все отрасли промышленности, все компании, да и весь уклад человеческой жизни. Искусственный интеллект породит новые рынки, от которых получат пользу все. Сегодня исследователи в области данных и искусственного интеллекта тратят слишком много времени на создание «домашних» высокопроизводительных вычислительных систем. Система DGX-1 проста в установке и преследует только одну цель: раскрыть потенциал сверхчеловеческих способностей и направить его на решение проблем, ранее считавшихся неразрешимыми”.

Пять передовых технологий в основе DGX-1

Система глубокого обучения NVIDIA DGX-1 построена на базе графических процессоров NVIDIA Tesla® P100, основанных на архитектуре NVIDIA Pascal™. Это законченное, полностью готовое к использованию решение, которое обеспечивает скорость обработки, сравнимую с 250 серверами на базе CPU.

Среди других передовых технологий, которые обеспечивают максимальную производительность и простоту использования NVIDIA DGX-1, - высокоскоростной интерфейс NVIDIA NVLink™ для максимальной масштабируемости приложений; 16нм процесс производства FinFET для высокой энергоэффективности; технология Chip-on-Wafer-on-Substrate с HBM2 для работы с большими объемами данных; а также новые инструкции половинной точности, которые обеспечивают более 21 терафлопса пиковой производительности в задачах глубокого обучения.

Все вместе эти прогрессивные технологии позволяет системе DGX-1, оснащенной графическими процессорами Tesla P100, обучать сети в 12 раз быстрее по сравнению с решениями на базе четырех процессоров NVIDIA Maxwell™, представленных в прошлом году.

Архитектура Pascal уже получила широкую поддержку в экосистеме искусственного интеллекта.

“Графические процессоры NVIDIA ускоряют развитие искусственного интеллекта. По мере роста нейронных сетей нам нужны не только более производительные GPU с бОльшей и более быстрой памятью, но и более высокая скорость обмена информации между графическими процессорами, а также аппаратное обеспечение, способное получить выигрыш от пониженной точности вычислений. Все это есть в архитектуре Pascal”, - говорит Йэн ЛеКан (Yann LeCun), руководитель направления искусственного интеллекта в Facebook.

Эндрю ЭнДжи (Andrew Ng), руководитель исследований и разработок в Baidu, говорит: “Компьютеры с искусственным интеллектом подобны космическим кораблям: чем больше, тем лучше. Производительность и интерфейс архитектуры Pascal позволит нам создать самый большой в мире корабль”.

“Microsoft разрабатывает суперглубокие нейронные сети, имеющие свыше 1000 слоев, - говорит Ксюдонг Хуанг (Xuedong Huang), ведущий специалист по речи в Microsoft Research. – Впечатляющая мощь NVIDIA Tesla P100 позволит нам быстрее развивать искусственный интеллект с помощью инструментария Microsoft CNTK”.

Полный набор ПО для глубокого обучения

Система NVIDIA DGX-1 включает полный набор программ, оптимизированных для глубокого обучения, который позволяет ученым и исследователям в области данных легко и быстро обучать глубокие нейронные сети.

В набор ПО DGX-1 входит NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS™), полноценная интерактивная система для создания глубоких нейронных сетей (DNN), а также GPU-ускоряемая библиотека примитивов для создания DNN - NVIDIA CUDA® Deep Neural Network (cuDNN) версии 5.

Помимо этого, система включает оптимизированные версии нескольких широко используемых фреймворков глубокого обучения— Caffe, Theano и Torch. DGX-1 дополнительно предоставляет доступ к облачным инструментам управления, обновлениям ПО и банку приложений-контейнеров.

Характеристики системы NVIDIA DGX-1

  • Пиковая производительность до 170 терафлопс вычислений половинной точности (FP16)
  • Восемь GPU-ускорителей Tesla P100, с 16ГБ памяти на борту у каждого GPU
  • NVLink Hybrid Cube Mesh
  • 7ТБ SSD DL Cache
  • Dual 10GbE, Quad InfiniBand 100Gb
  • 3U – 3200Вт

Опциональная возможность поддержки для системы NVIDIA DGX-1 повышает ее продуктивность и уменьшают время простоя. Программно-аппаратная поддержка обеспечивает доступ к базе знаний NVIDIA и включает облачные службы управления, программные обновления и приоритетное решение критических проблем. Подробнее смотрите на странице http://www.nvidia.co.uk/object/dgx1-support-uk.html.

Доступность
В США системы глубокого обучения NVIDIA DGX-1 будут доступны напрямую у NVIDIA и у некоторых партнеров в июне, в других регионах - в третьем квартале текущего года.

Смотреть видео - https://www.youtube.com/watch?v=roCXXvI5wK4

О компании NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) находится на вершине искусства и науки визуальных вычислений с 1993 года. Технологии компании превращают мир изображений в мир интерактивных открытий для самых разных пользователей — геймеров и ученых, пользователей мобильных устройств, офисных работников и не только. Подробнее смотрите на сайтах http://www.nvidia.ru, http://www.nvidia.ru/page/press_room.html и http://blogs.nvidia.com.


______________________________________

(1) По сравнению с временем, необходимым для Caffe/AlexNet на обучение ILSVRC-2012 в кластере на двухсокетных системах Intel Xeon E5-2697 v3 с InfiniBand. 250-кратное превосходство в производительности рассчитано с помощью: https://software.intel.com/en-us/articles/caffe-training-on-multi-node-distributed-memory-systems-based-on-intel-xeon-processor-e5.

Отдельные заявления данного пресс-релиза, включая, но не ограничиваясь ими, упоминающие о влиянии, производительности, преимуществах и доступности системы глубокого обучения NVIDIA DGX-1, приводятся с расчетом на будущее и могут изменяться в результате обстоятельств и рисков, приводящих к результатам, материально отличным от ожидаемых. Такие обстоятельства и риски включают разработку более быстрой или эффективной технологии, использование CPU для параллельных вычислений, конструкторские, производственные или программные ошибки, влияние технологического развития и конкуренции, изменения в предпочтениях и требованиях покупателей, выбор других стандартов или продуктов конкурентов покупателями, изменения в стандартах отрасли и интерфейсах, неожиданное снижение производительности наших продуктов или технологий при интеграции в системы, а также другие риски, указываемые время от времени в отчетах, которые NVIDIA отсылает в Комиссию по ценным бумагам и биржевым операциям, включая отчет по форме 10-Q за финансовый период, закончившийся 31 января 2016 года. Копии отчетов для SEC опубликованы на нашем сайте и доступны у NVIDIA бесплатно. Данные, относящиеся к будущему заявлению, не относятся к будущей производительности, а только к текущему моменту, и, кроме случаев, установленных законом, NVIDIA не несет ответственность за обновление таких заявлений, чтобы отразить будущие события или обстоятельства.

###

© 2016 NVIDIA Corporation. Все права защищены. NVIDIA, логотип NVIDIA, Tesla, NVIDIA DIGITS, DGX-1, Pascal, Maxwell, CUDA и NVIDIA NVLink являются товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками компании NVIDIA в США и/или других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Функции, цены, наличие и спецификации могут быть изменены без предупреждения.