Jeden NVIDIA DGX-2 dokáže svým výkonem nahradit pro trénování hlubokých neuronových sítí 300 dual-socket serverů s procesory Intel Xeon Gold.
IT4Innovations národní superpočítačové centrum VŠB – Technické univerzity Ostrava včera spustilo výpočetní systém NVIDIA DGX-2. Systém je navržen tak, aby řešil nejnáročnější úlohy umělé inteligence, při kterých dosahuje špičkového výkonu 2 PetaFLOPs.
Systém NVIDIA DGX-2, který dodala česká společnost M Computers. Národní superpočítačové centrum jej zaintegruje do své infrastruktury, kterou dává k dispozici široké základně uživatelů z akademických, výzkumných i komerčních institucí z ČR i zahraničí. „Naším hlavním posláním je umožnit českým vědcům přístup ke špičkovým technologiím. Tento nový systém jim umožní udržet krok se světem v oblasti umělé inteligence, kterou spolu s digitalizací považujeme za klíčovou pro rozvoj společnosti. Proto jsme se rozhodli pořídit toto unikátní zařízení,“ uvádí Vít Vondrák, ředitel IT4Innovations.
IT4Innovations je vůbec první institucí ve východní Evropě, kde je systém NVIDIA DGX-2 instalován. NVIDIA DGX-2 je osazen šestnácti akcelerátory pro datová centra NVIDIA V100 Tensor Core GPU, které jsou navzájem propojeny pomocí přepínačů NVSwitch o celkové propustnosti 2,4 TB/s. Celková HBM2 paměť činí 512 GB. NVIDIA DGX-2 dále nabízí 30 TB interní kapacity na rychlých NVMe SSD. Připojení do okolní infrastruktury zajišťuje osm 100 GB/s Infiniband/Ethernet adaptérů.
Jeden NVIDIA DGX-2 dokáže svým výkonem nahradit pro trénování hlubokých neuronových sítí (ResNet-50) tři sta dual-socket serverů s Intel Xeon Gold procesory. NVIDIA DGX-2 je dodáván s již připraveným a vyladěným softwarovým prostředním pro provoz nejpoužívanějších frameworků pro strojové i hluboké učení s maximálním výkonem. NVIDIA DGX-2 může být také použit pro tradiční vysoko výkonnostní výpočty (High Performance Computing, HPC), kde dosahuje teoretického výpočetního výkonu 130 TFLOPS.
V současné době provozuje IT4Innovations dva superpočítače – Anselm (instalován v létě 2013) a Salomon (instalován v létě 2015).
