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联泰带您领略DGX-2新核弹的风采!

 一年一度在美国举办的GTC一直都是英伟达技术实力最集中的展示。这些技术实力往往覆盖多个方向,大家关注最多的无疑是新核弹,更通俗的说——全新的GPU架构、更强大的GPU等等。

 

世界上最强大的GPU

 
        去年发布Volta架构之时,英伟达实际上已经将DGX-1中原有的P100 GPU换成了V100 GPU。原有的V100 GPU已经很强大了,那么想要更强大的方法是什么呢?今天联泰带您领略简单而又粗暴"的方法:再加几颗V100 GPU,您将拥有16V100 GPU的新“核弹”。

 
   2018 GTC大会中亮相了一款被黄教主自称为“全球最大的GPU”的新产品——DGX-2

 

组件强的不像话---DGX-2

        DGX-2 NVIDIA 首款 2-petaFLOPS 系统,它整合了 16 个完全互联的 GPUGPU数量是翻倍了,但要想将他们发挥出真正的威力,关键在:采用 NVIDIA® DGX™ 软件 + 升级版的技术NVLink Switch(简称NV Switch)构建的可扩展架构,这项技术让DGX-2中的16V100 GPU能够化身为一颗巨大的 "GPU"运作,并且帮您应对众多复杂的人工智能挑战。

 
   
          因为NVswitch技术,DGX-2中的16GPU之间都能够直接11连接传输,每颗GPU拥有高达50GB/s的带宽,同时最多支持18GPU相互连接,让整个系统的吞吐性能达到惊人的900GB/s

 
 
 
 
         值得一提的是,DGX-2中使用的虽然还是V100 GPU,但它发生了一点小变化——原有的44GB HBM2显存,升级为48GB HBM2显存,也让V100 GPU的整体显存大小升级为32GB。(GPU其他参数,包括显存位宽、带宽均没有改变。)而在DGX-2中,16V100 GPU中各自拥有的32GB显存都将连接到一起,你甚至可以将它看成一整个512GB的显存空间。

 

DGX-2的确 "SEX"

 

         抛开DGX-2的性能本身、抛开DGX-2在各种深度学习解决方案的性价比等等,英伟达在DGX-2上所采取的新策略或许更值得思考:并行架构先天拥有优秀的扩展性,在传统的GPU架构、芯片制程之外找到了一个延续性更强的性能增长路线。

 
 
          当然从另外一个方面来讲,通过数量的叠加,设备的性能的确可以快速增长,但如何实现数块GPU之间的大量数据吞吐、同时保证这些新添加的数据传输能力不会造成太高的成本、以及更多的功耗,将会是这一种路线的挑战。

 

 DGX-2对用户的影响

         那么究竟这对于用户来说有多大的影响呢?当然显存容量增加,让运行更深、更大的深度学习模型成为可能,同时也会提升深度学习的表现。对于内存大小比较敏感的应用,最多能够提升50%的实际表现。
 

  现代企业需要快速部署人工智能功能以满足业务需求。DGX-2 提供随时可用的模块化解决方案,打造扩展人工智能的最快途径。凭借用于构建大型深度学习计算集群的灵活网络选项,再结合可在共享基础设施环境中改进用户和工作负载隔离的安全多租户功能,DGX-2 使人工智能扩展得以简化,从而加快了扩展速度。

 
 
       借助加速部署模型和专为轻松扩展而构建的架构,您的团队可以减少构建基础设施所花的时间,节省出更多的时间来提升洞察力。

 
       人工智能日益复杂,因而对计算能力的要求比以往更高。
 

   
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