NVIDIA a annoncé la plateforme de calcul accéléré Tesla, une plateforme de centre de données hyperscale complète permettant aux entreprises de services web d'accélérer leurs charges de travail d'apprentissage automatique. La nouvelle gamme d'accélérateurs hyperscale de NVIDIA comprend deux modèles : le GPU Tesla M40, qui permet aux chercheurs d'accélérer l'innovation et la conception de nouveaux réseaux neuronaux profonds pour chacune des applications, toujours plus nombreuses, qu'ils souhaitent alimenter avec l'IA ; et le GPU Tesla M4, un accélérateur écoénergétique conçu pour déployer ces réseaux à l'échelle du centre de données. La gamme de GPU Tesla est souvent intégrée à des serveurs tels que le Dell PowerEdge R730, récemment testé . Cette gamme inclut également la suite Hyperscale de NVIDIA, un ensemble d'applications logicielles optimisées pour l'apprentissage automatique et le traitement vidéo.
L'accélérateur GPU NVIDIA Tesla M40 est conçu pour faire gagner beaucoup de temps aux scientifiques lors de l'entraînement de leurs réseaux de neurones profonds sur des quantités massives de données afin d'améliorer la précision globale.
Les fonctionnalités incluent :
- Optimisé pour l'apprentissage automatique - Réduit le temps de formation de 8 fois par rapport aux processeurs (1.2 jours contre 10 jours pour une formation AlexNet typique).
- Conçu pour une fiabilité 24h/7 et XNUMXj/XNUMX – Conçu et testé pour une haute fiabilité dans les environnements de centres de données.
- Performances évolutives - Prise en charge de NVIDIA GPUDirect permettant une formation rapide du réseau neuronal multi-nœuds.
L'accélérateur NVIDIA Tesla M4 est un GPU économe en énergie spécialement conçu pour les environnements hyperscale. Il est également optimisé pour les applications de services Web exigeantes et à forte croissance, telles que le transcodage vidéo, le traitement d'images et de vidéos et l'inférence d'apprentissage automatique.
Les fonctionnalités incluent :
- Débit supérieur : transcode, améliore et analyse jusqu'à 5 fois plus de flux vidéo simultanés par rapport aux processeurs.
- Faible consommation d'énergie : avec un profil d'alimentation sélectionnable par l'utilisateur, le Tesla M4 consomme 50 à 75 watts d'énergie et offre une efficacité énergétique jusqu'à 10 fois supérieure à celle d'un processeur pour le traitement vidéo et les algorithmes d'apprentissage automatique.
- Petit facteur de forme : la conception PCIe à profil bas s'intègre dans les boîtiers requis pour les systèmes de centre de données à grande échelle.
La gamme d'accélérateurs hyperscale NVIDIA a été créée pour accélérer la puissance de supercalcul afin d'innover et de former le nombre croissant de réseaux de neurones profonds et d'augmenter la puissance de traitement afin qu'il puisse répondre instantanément aux milliards de requêtes des consommateurs utilisant les services.
La nouvelle suite NVIDIA Hyperscale offre un ensemble complet d'outils pour les développeurs et les gestionnaires de centres de données, tous conçus pour les déploiements de services Web, tels que :
- cuDNN : traite les réseaux de neurones à convolution profonde utilisés pour les applications d'IA.
- Logiciel multimédia FFmpeg accéléré par GPU : accélère le transcodage vidéo et le traitement vidéo.
- NVIDIA GPU REST Engine : permet la création et le déploiement faciles de services Web accélérés à haut débit et à faible latence couvrant le redimensionnement dynamique des images, l'accélération de la recherche, la classification des images et d'autres tâches.
- NVIDIA Image Compute Engine : service accéléré par GPU avec API REST qui fournit un redimensionnement d'image 5 fois plus rapide par rapport à un CPU.
Mesosphere a également annoncé un partenariat avec NVIDIA, qui intégrera la technologie GPU à Apache Mesos et au système d'exploitation pour centres de données Mesosphere (DCOS). NVIDIA indique que cela simplifiera la conception et le déploiement de centres de données accélérés pour les applications de nouvelle génération des entreprises de services web.
Disponibilité
NVIDIA lancera l'accélérateur GPU Tesla M40 et le logiciel Hyperscale Suite plus tard cette année, tandis que le GPU Tesla M4 devrait sortir au cours du premier trimestre 2016.
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