- Представлен первый заводской российский... (1878)
- Графеновые мемристоры: будущее... (2386)
- По культовому мультсериалу «Хи-Мен и... (1990)
- Наконец-то флагманы Samsung получили... (2049)
- Новая атака AirSnitch позволяет... (2136)
- Компактный домашний суперкомпьютер Nvidia со... (2236)
- Свежий драйвер Nvidia может вызывать... (2053)
- Ford придумала платный багажник — франк в... (1988)
- Настоящие новые «Москвичи»: назван тираж М70... (2839)
- «Абеляр, лайкни это видео»: Owlcat... (2352)
- Microsoft представила Copilot Tasks —... (2186)
- Samsung подтвердила — в подорожании... (2517)
- Идеально — от старта до посадки: Cargo... (2180)
- ASML заявила о готовности High-NA EUV к... (2119)
- Qualcomm переманила главу полупроводникового... (2661)
- Топовая камера с датчиками 200, 200 и 50 Мп,... (2389)
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