Nvidia ha annunciato il lunedi che è l’aggiunta del supporto per Arm l’architettura della CPU a GPU piattaforma. Il chipmaker ha detto l’obiettivo è quello di offrire efficienza energetica supercomputing sposando la rapidità di esecuzione di Cpu Arm, Nvidia ottimizzati potenza di elaborazione.
Nvidia ha investito in Braccio per dieci anni, con un focus sulla embedded mercati e la self-driving car di spazio, e disse: supporto per CPU ora porta il resto del accelerated computing stack per la piattaforma Arm. Nvidia si propagandano questa ultima partnership come un modo per fornire un’architettura aperta per il supercalcolo.
Una volta stack di ottimizzazione è completo, Nvidia ha detto che il supporto di tutte le principali architetture di CPU, tra cui x86, POTENZA e Braccio.
“Supercomputer sono strumenti essenziali della scoperta scientifica, e il raggiungimento di exascale supercomputing notevolmente espandere le frontiere della conoscenza umana,” ha detto il CEO di Nvidia Jensen Huang. “Come di calcolo tradizionali scala termina, il potere di limitare tutti i supercomputer. La combinazione di Nvidia CUDA-accelerated computing e Braccio di energia efficiente architettura di CPU darà la comunità HPC una spinta per exascale.”
Le aziende si aspettano di rilascio stack entro la fine di quest’anno.
Nvidia ha presentato anche quello che dice è il 22 supercomputer più veloce, il DGX SuperPOD. Il sistema, costruito con 96 NVIDIA DGX-2H supercomputer e Mellanox di interconnessione in tecnologia, è quello di Nvidia, utilizzata per sviluppare il cervello per il suo veicolo autonomo della piattaforma. Secondo Nvidia, il DGX SuperPOD, con la sua capacità di fornire 9.4 petaflops di capacità di elaborazione, rappresenta la modalità moderna IA deve essere addestrato alla scala, non su un singolo server o GPU.
TechRepublic: 25 supercomputer più veloci
“AI di leadership richieste di leadership nel calcolare le infrastrutture”, ha detto Clemente Farabet, VP di AI infrastruttura di Nvidia. “Pochi AI sfide sono impegnative, come la formazione di veicoli autonomi, che richiede la riqualificazione di reti neurali decine di migliaia di volte per soddisfare precisione estrema necessità”.
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