- Для того, чтобы проект Lada Azimut был... (3834)
- Металлический корпус, яркий интерфейс Glyph,... (3972)
- GeForce RTX 5060 переведут на процессор от... (3723)
- TCL представила 27P2A Ultra — первый в мире... (3269)
- Тим Суини согласился не критиковать Google... (2930)
- Новый провал японской космической программы:... (3134)
- Марс под ударом: мощнейшая вспышка Солнца... (4113)
- Nvidia прокачает бюджетную GeForce RTX 5050... (3275)
- «МегаФон»: обнаружен встроенный троян в... (3331)
- В Китае вышел Kia Sportage 2026:... (3083)
- AMOLED 1,5К, 5080 мА·ч, IP64, недорого:... (3526)
- Дефицит памяти поможет Broadcom... (2855)
- Nothing представила накладные наушники... (3586)
- Nothing представила смартфоны Phone (4a) и... (3550)
- Регистрация в российском мессенджере Max... (3032)
- 600 л.с., полный привод и королевский... (3352)
Компания Nvidia представила масштабируемый суперкомпьютер с GPU-ускорением в облаке Microsoft Azure
Дата: 2019-11-19 12:17
Компания Nvidia сегодня анонсировала доступность в облаке Microsoft Azure нового типа суперкомпьютера, в котором используется ускорение средствами GPU. Уточним, что пока инстансы NDv2 доступны для предварительного просмотра, но их уже можно объединять в кластеры.
По словам Nvidia, новое решение, предназначенное для требовательных суперкомпьютерных вычислений, задач искусственного интеллекта и машинного обучения, значительно превосходит традиционные решения на базе CPU по производительности и цене.
Как утверждается, всего один инстанс NDv2 обеспечивает производительность на порядок выше по сравнению с традиционным суперкомпьютерным узлом без ускорения средствами GPU в таких приложениях, как глубокое обучение. Производительность можно линейно наращивать, объединяя сотни инстансов.
Заказчики могут быстро развернуть несколько инстансов и обучить сложные модели ИИ за считанные часы. Им доступно до 800 GPU Nvidia V100 с тензорными ядрами, которые связаны в единую сеть соединениями Mellanox InfiniBand. По сути, впервые у разработчиков появляется возможность, не покидая рабочее место, арендовать суперкомпьютер, сопоставимый с громоздкой локальной системой, сборка которой может занять месяцы.
Для NDv2 характерна оптимизация под ПО для машинного обучения и фреймворки глубокого обучения, включая TensorFlow, PyTorch и MxNet из репозитария контейнеров Nvidia NGC и Azure Marketplace. Репозитарий также поддерживает пакеты Helm для установки программ ИИ на кластерах Kubernetes.
КомментироватьПодробнее на iXBT
Предыдущие новости
Motorola Razr — единственный гибкий смартфон, у которого не видно складку на экране
Возможно, когда появились первые слухи про реинкарнацию Motorola Razr в виде гибкого смартфона, многие не верили, что такое устройство выйдет. Однако оно вышло. Смартфон получился дешевле Samsung Galaxy Fold или Huawei Mate X, но при этом и намного менее оснащённым. Однако журналист Phone Arena утверждает, что это не имеет никакого значения, потому что новый Motorola Razr...
с обновила «старые» умные часы и они стали не хуже новейших Galaxy Watch Active 2
В последние несколько лет умные часы Samsung оснащались вращающимся физическим безелем, который использовался для управления интерфейсом. К сожалению, он пропал в моделях Galaxy Watch Active и Galaxy Watch Active 2 текущего года. Впрочем, в Galaxy Watch Active 2 корейский производитель представил новый сенсорный безель, имитирующий работу вращающегося аппаратного безеля. В...
Представлена профессиональная видеокарта Radeon Pro W5700 — мощнее и дешевле, чем Nvidia Quadro RTX 4000
Только мы успели узнать о том, что AMD готовит профессиональную 3D-карту Radeon Pro W5700, как адаптер уже анонсировали. Итак, Radeon Pro W5700 — первый профессиональный графический ускоритель AMD с GPU поколения Navi, не считая мобильных карт в новом MacBook Pro, но это совершенно разные продукты. Radeon Pro W5700 основана на GPU Navi 10 с 2304 активными потоковыми...
Sony раскрыла функции картриджей в PlayStation 5
Напомним, что выход пятого поколения консоли ожидается в конце 2020 года. Что касается цены, то предполагается, что PlayStation 5 будет стоить порядка 500 евро или около 35 000