NVIDIA bringt den weltweit ersten Deep Learning Supercomputer auf den Markt



NVIDIA today unveiled the NVIDIA DGX-1, the world's first deep learning supercomputer to meet the unlimited computing demands of artificial intelligence. The NVIDIA DGX-1 is the first system designed specifically for deep learning -- it comes fully integrated with hardware, deep learning software and development tools for quick, easy deployment. It is a turnkey system that contains a new generation of GPU accelerators, delivering the equivalent throughput of 250 x86 servers.

Das Deep Learning-System DGX-1 ermöglicht es Forschern und Datenwissenschaftlern, die Leistung von GPU-beschleunigtem Computing auf einfache Weise zu nutzen, um eine neue Klasse intelligenter Maschinen zu schaffen, die die Welt so lernen, sehen und wahrnehmen, wie es Menschen tun. Es bietet beispiellose Rechenleistung für KI-Anwendungen der nächsten Generation und ermöglicht Forschern, die Zeit für das Training größerer, komplexerer, tiefer neuronaler Netze drastisch zu verkürzen. NVIDIA hat den DGX-1 für ein neues Computermodell entwickelt, um die KI-Revolution voranzutreiben, die Wissenschaft, Unternehmen und zunehmend alle Aspekte des täglichen Lebens erfasst. Leistungsstarke tiefe neuronale Netze treiben eine neue Art von Software an, die mit enormen Datenmengen erstellt wurde und erheblich mehr Rechenleistung erfordert.

'Künstliche Intelligenz ist der weitreichendste technologische Fortschritt in unserem Leben', sagte Jen-Hsun Huang, CEO und Mitbegründer von NVIDIA. 'Es verändert jede Branche, jedes Unternehmen, alles. Es wird Märkte öffnen, von denen alle profitieren. Datenwissenschaftler und KI-Forscher verbringen heutzutage viel zu viel Zeit mit selbst gebrauten Hochleistungscomputerlösungen. Der DGX-1 ist einfach zu implementieren und wurde für einen Zweck entwickelt: die Kräfte übermenschlicher Fähigkeiten freizusetzen und sie auf Probleme anzuwenden, die einst unlösbar waren. '

Angetrieben von fünf Durchbrüchen
Das Deep Learning-System NVIDIA DGX-1 basiert auf NVIDIA Tesla P100-GPUs und basiert auf der neuen NVIDIA Pascal-GPU-Architektur. Es bietet den Durchsatz von 250 CPU-basierten Servern, Netzwerken, Kabeln und Racks - alles in einer einzigen Box.

Der DGX-1 verfügt über vier weitere bahnbrechende Technologien, die Leistung und Benutzerfreundlichkeit maximieren. Dazu gehört die NVIDIA NVLink-Hochgeschwindigkeitsverbindung für maximale Anwendungsskalierbarkeit. 16-nm-FinFET-Fertigungstechnologie für beispiellose Energieeffizienz; Chip on Wafer on Substrate mit HBM2 für Big-Data-Workloads; und neue Anweisungen mit halber Präzision, um mehr als 21 Teraflops mit Spitzenleistung für tiefes Lernen zu liefern.

Zusammen ermöglichen diese großen technologischen Fortschritte, dass DGX-1-Systeme, die mit Tesla P100-GPUs ausgestattet sind, mehr als 12-mal schneller trainieren können als die auf der NVIDIA Maxwell-Architektur basierenden Vierwege-Lösungen von vor nur einem Jahr.

Die Pascal-Architektur wird stark vom Ökosystem der künstlichen Intelligenz unterstützt.
'NVIDIA GPU beschleunigt den Fortschritt in der KI. Da neuronale Netze immer größer werden, benötigen wir nicht nur schnellere GPUs mit immer größerem Speicher, sondern auch eine viel schnellere GPU-zu-GPU-Kommunikation sowie Hardware, die die Vorteile von Arithmetik mit reduzierter Genauigkeit nutzen kann. Genau das liefert Pascal ', sagte Yann LeCun, Direktor von AI Research bei Facebook.

Andrew Ng, Chefwissenschaftler bei Baidu, sagte: „KI-Computer sind wie Weltraumraketen: Je größer, desto besser. Pascals Durchsatz und Interconnect werden die bisher größte Rakete sein, die wir je gesehen haben. '

'Microsoft entwickelt supertiefe neuronale Netze mit mehr als 1.000 Schichten', sagte Xuedong Huang, leitender Sprachwissenschaftler bei Microsoft Research. 'Dank der beeindruckenden Leistung des NVIDIA Tesla P100 kann das CNTK von Microsoft die KI-Durchbrüche beschleunigen.'

Umfassende Deep Learning Software Suite
Das NVIDIA DGX-1-System enthält eine vollständige Suite optimierter Deep-Learning-Software, mit der Forscher und Datenwissenschaftler tiefe neuronale Netze schnell und einfach trainieren können.

Die DGX-1-Software enthält das NVIDIA Deep Learning GPU-Trainingssystem (DIGITS), ein vollständiges, interaktives System zum Entwerfen von Deep Neural Networks (DNNs). Es enthält auch die neu veröffentlichte NVIDIA CUDA Deep Neural Network-Bibliothek (cuDNN), Version 5, eine GPU-beschleunigte Bibliothek von Grundelementen zum Entwerfen von DNNs.
Es enthält auch optimierte Versionen mehrerer weit verbreiteter Deep-Learning-Frameworks - Caffe, Theano und Torch. Das DGX-1 bietet außerdem Zugriff auf Cloud-Management-Tools, Software-Updates und ein Repository für containerisierte Anwendungen.

Systemspezifikationen
Die NVIDIA DGX-1-Systemspezifikationen umfassen:
  • Bis zu 170 Teraflops mit halber Genauigkeit (FP16) Spitzenleistung
  • Acht Tesla P100 GPU-Beschleuniger, 16 GB Speicher pro GPU
  • NVLink Hybrid Cube Mesh
  • 7 TB SSD DL Cache
  • Duales 10-GbE- und Quad-InfiniBand-100-Gb-Netzwerk
  • 3U - 3200W
Optionale Support-Services für die NVIDIA DGX-1 verbessern die Produktivität und reduzieren Ausfallzeiten für Produktionssysteme. Der Hardware- und Software-Support bietet Zugriff auf umfassende NVIDIA-Kenntnisse und umfasst Cloud-Verwaltungsdienste, Software-Upgrades und -Updates sowie die vorrangige Lösung kritischer Probleme. Weitere Informationen finden Sie hier.

Verfügbarkeit
General availability for the NVIDIA DGX-1 deep learning system in the United States is in June, and in other regions beginning in the third quarter direct from NVIDIA and select systems integrators.