- Starship нового поколения заправляют —... (2190)
- Представлена новая версия Xiaomi 17 Ultra... (2276)
- Отчёт TSMC показал, что теперь Nvidia... (2273)
- Акции Nvidia за неделю подешевели на 7 %,... (2095)
- Появилось сравнение камер Samsung Galaxy S26... (2155)
- Пар 180°C, до 500 кв. м. и давление... (2088)
- Пар 180°C, до 500 кв. м. и давление... (2307)
- Заказы на выпуск 2-нм чипов у компании TSMC... (1997)
- Компактный флагман с экраном 6,32 дюйма и... (2309)
- Место, где людям возвращают будущее: первые... (2113)
- Первое в 2026 году полное затмение Луны... (2240)
- Камеры Samsung Galaxy S26 Ultra и Oppo Find... (2175)
- Полноприводный аналог Toyota Alphard от... (2213)
- Huawei продемонстрирует суперкомпьютерные... (1912)
- Японская ракета Kairos всё никак не... (2171)
- Теперь все машины в такси в России должны... (2358)
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