211service.com
Pintes izmēra superdators, ko uzņēmumi cenšas iegūt
Nvidia DGX-1 superdators ir izstrādāts, lai apmācītu padziļinātas apmācības modeļus ātrāk nekā parastās skaitļošanas sistēmas.
Uzņēmumiem, kas cīnās ar sarežģītiem datu projektiem, ko darbina mākslīgais intelekts, sistēma, ko Nvidia sauc par AI superdatoru kastē, ir apsveicama attīstība.
Pirmie Nvidia klienti DGX-1 , kas apvieno mašīnmācības programmatūru ar astoņām mikroshēmu ražotāja augstākās klases grafikas apstrādes vienībām (GPU), saka, ka sistēma ļauj tiem ātrāk apmācīt analītiskos modeļus, ļauj veikt plašākus eksperimentus un veicināt sasniegumus zinātnes, veselības aprūpes un finanšu jomā. pakalpojumus.
Datu zinātnieki ir izmantojuši GPU, lai paātrinātu dziļu mācīšanos — AI paņēmienu, kas atdarina veidu, kā cilvēka smadzenes apstrādā datus. kopš 2012. gada , taču daudzi saka, ka pašreizējās skaitļošanas sistēmas ierobežo viņu darbu. Ātrāki datori, piemēram, DGX-1, sola padarīt dziļās mācīšanās algoritmus jaudīgākus un ļaut datu zinātniekiem palaist padziļinātas mācīšanās modeļus, kas iepriekš nebija iespējami.
DGX-1 nav maģisks risinājums katram uzņēmumam. Tas maksā 129 000 USD, kas ir vairāk nekā sistēmas, kuras uzņēmumi varētu montēt paši no atsevišķām sastāvdaļām. Tam ir arī fiksēts sistēmas atmiņas apjoms un GPU kartes. Taču, tā kā attiecīgās daļas un programmas ir iepriekš instalētas metāla korpusā, kas ir aptuveni vidēja čemodāna lielumā, un tā kā tas savieno modernu aparatūru ar ātru savienojamību, Nvidia apgalvo, ka DGX-1 ir vieglāk iestatīt un ātrāk analizēt datus nekā iepriekšējais GPU. sistēmas. Turklāt DGX-1 pozitīvā uzņemšana pirmajos dažos pieejamības mēnešos liecina, ka līdzīgas visaptverošas padziļinātas apmācības sistēmas varētu palīdzēt organizācijām veikt vairāk AI eksperimentu un tos pilnveidot ātrāk. Lai gan DGX-1 šodien ir vienīgā šāda veida sistēma, Nvidia ražošanas partneri 2017. gada sākumā izlaidīs jaunas superdatora versijas.
Mazāk nekā 100 uzņēmumu un organizāciju ir iegādājušies DGX-1 kopš to piegādes uzsākšanas rudenī, taču agrīnie lietotāji saka, ka Nvidia apgalvojumi par sistēmu, šķiet, ir spēkā. Džekijs Hanters, Londonas uzņēmuma izpilddirektors Labvēlīgs AI Dzīvības zinātņu nodaļa BenevolentBio saka, ka viņas datu zinātnes komandai bija modeļu apmācība DGX-1 tajā pašā dienā, kad tā tika instalēta. Viņa saka, ka komanda varēja izstrādāt vairākus liela mēroga modeļus, kas izstrādāti, lai astoņu nedēļu laikā identificētu piemērotas molekulas zālēm. Saskaņā ar Hantera teikto, šie modeļi DGX-1 trenējas trīs līdz četras reizes ātrāk nekā citās starta GPU sistēmās. Mums bija vairāki modeļi, kuru apmācība sākotnēji prasīja nedēļas, taču tagad mēs to varam izdarīt dienās un stundās, viņa piebilst.
Masačūsetsas vispārējā slimnīcā ir DGX-1 vienā no datu centriem, un vēl viens ir pasūtīts. Tajā teikts, ka ir nepieciešami GPU superdatori, piemēram, DGX-1, lai apstrādātu lielu daudzumu atšķirīgu datu. MGH Klīnisko datu zinātnes centrs , kas koordinē piekļuvi slimnīcas DGX-1 visā Bostonas apgabalā Partneri Veselības aprūpes sistēma , saka, ka projekti, kuros izmanto superdatoru, ietvers patoloģijas un radioloģijas attēlu, elektronisko veselības karšu un genoma informācijas analīzi.
Ja kā pacienta veselības rādītājus iekļaujat ne tikai rentgenstarus, bet arī veselu virkni klīniskās informācijas, norēķinu informācijas un sociālo mediju plūsmas, jums patiešām ir nepieciešams liels GPU skaitļošanas jaudas apjoms, lai to iznīcinātu, saka centra direktors. Marks Mihalskis.
Vairākas citas organizācijas izvieto DGX-1, lai saprastu milzīgu datu daudzumu, kas saistīts ar veselības aprūpi un medicīnisko izpēti. Argonne un Oak Ridge nacionālās laboratorijas izmanto savas laboratorijas, lai pētītu vēža izcelsmi un noteiktu jaunas terapijas Džo Baidena Cancer Moonshot projekta ietvaros.
DGX-1 aktīvi tiek izmantoti arī AI pētniecības aprindās. Nvidia pirmo DGX-1, ko tā ražoja, ziedoja bezpeļņas AI pētniecības uzņēmumam OpenAI un piešķīra deviņas citas sistēmas universitātēm ar ievērojamām padziļinātas apmācības nodaļām, tostarp Ņujorkas universitātei, Stenfordas universitātei un Toronto universitātei.
Sistēmas pārvērš arī daudznacionālas korporācijas. SAP, kas ražo programmatūru, lai palīdzētu uzņēmumiem pārvaldīt to darbību un attiecības ar klientiem, ir instalējis DGX-1 divos globālajos inovāciju centri , viens Potsdamā, Vācijā un otrs Ra’ananā, Izraēlā, un īsteno sistēmu koncepcijas pārbaudes projektus, lai noteiktu labākos veidus, kā izmantot to mērogu un ātrumu, saka viceprezidents Markus Noga. Fidelity Labs , Fidelity Investments pētniecības un izstrādes nodaļai, arī pieder divi DGX-1, un tā plāno tos izmantot, lai izveidotu neironu tīklus vai datorsistēmas, kas veidotas pēc cilvēka smadzenēm, saka laboratorijas direktors Šons Belka.
Pat tie, kuriem jau pieder DGX-1, visticamāk, turpinās izmantot augstas veiktspējas skaitļošanas sistēmas, tostarp mākoņdatošanu un citas uz GPU balstītas sistēmas, nevis pārcels visu savu dziļo mācību darbu uz superdatoru. Citi uzņēmumi, iespējams, to neiegādāsies tā augsto sākotnējo izmaksu un fiksētās konfigurācijas dēļ.
Taču daudzi domā, ka cena ir tā vērta. BenevolentAI lēš, ka izmaksas par pietiekami daudz serveru nomu pakalpojumā Amazon Web Services, kas atbilstu DGX-1 veiktspējai, gada laikā pārsniegs sistēmas cenu 129 000 USD. Gregs Diamoss, vecākais pētnieks Baidu Silīcija ielejas AI laboratorija , kurš ir eksperts augstas veiktspējas skaitļošanas jomā, atzīst, ka superdators ir dārgs, taču saka, ka cena atspoguļo konfigurācijas darbu un Nvidia sniegto atbalstu. Baidu AI laboratorijai nav DGX-1, taču notiek sistēmas jaunināšanas process uz tām pašām GPU kartēm, un saskaņā ar Diamos teikto, jaunā tehnoloģija paātrinās mākslīgā intelekta izpēti aptuveni 3,5 reizes.
Uzņēmumi, kas koncentrējas uz padziļinātas apmācības lietojumprogrammu izveidi un nevēlas uztraukties par aparatūras un programmatūras platformas izstrādi, kurā tie darbojas, droši vien apsvērs DGX-1, saka Diamos. Taču es sagaidu, ka lielāki klienti, kuri visu šo darbu veic iekšēji, iegādāsies atsevišķus GPU un paši tos integrēs pielāgotos HPC klasteros, nevis maksās piemaksu par DGX-1.