NVIDIA は、Web サービス企業が巨大な機械学習ワークロードを高速化できるエンドツーエンドのハイパースケール データセンター プラットフォームである Tesla Accelerated Computing Platform を発表しました。新しい NVIDIA ハイパースケール アクセラレータ ラインには、40 つのアクセラレータが含まれています。Tesla M4 GPU により、研究者は、AI で強化したいアプリケーションの数が増加するたびに、新しいディープ ニューラル ネットワークのイノベーションと設計を加速できます。 Tesla MXNUMX GPU は、データセンター全体にこれらのネットワークを展開するように設計された電力効率の高いアクセラレータです。 Tesla GPU ラインは、次のようなサーバー ビルドでよく使用されます。 最近レビューしたDell PowerEdge R730。この製品ラインには、機械学習とビデオ処理用に最適化された一連のソフトウェア アプリケーションである NVIDIA の Hyperscale Suite も含まれています。
NVIDIA は、Web サービス企業が巨大な機械学習ワークロードを高速化できるエンドツーエンドのハイパースケール データセンター プラットフォームである Tesla Accelerated Computing Platform を発表しました。新しい NVIDIA ハイパースケール アクセラレータ ラインには、40 つのアクセラレータが含まれています。Tesla M4 GPU により、研究者は、AI で強化したいアプリケーションの数が増加するたびに、新しいディープ ニューラル ネットワークのイノベーションと設計を加速できます。 Tesla MXNUMX GPU は、データセンター全体にこれらのネットワークを展開するように設計された電力効率の高いアクセラレータです。 Tesla GPU ラインは、次のようなサーバー ビルドでよく使用されます。 最近レビューしたDell PowerEdge R730。この製品ラインには、機械学習とビデオ処理用に最適化された一連のソフトウェア アプリケーションである NVIDIA の Hyperscale Suite も含まれています。
NVIDIA Tesla M40 GPU アクセラレータは、全体的な精度を向上させるために大量のデータに対してディープ ニューラル ネットワークをトレーニングする際に、科学者が大幅に時間を節約できるように設計されています。
機能は次のとおりです。
- 機械学習用に最適化 – CPU と比較してトレーニング時間を 8 分の 1.2 に短縮します (通常の AlexNet トレーニングでは 10 日であるのに対し、XNUMX 日)。
- 24 時間 7 日の信頼性を実現するために構築 – データセンター環境で高い信頼性を実現するように設計およびテストされています。
- スケールアウト パフォーマンス – NVIDIA GPUDirect のサポートにより、高速なマルチノード ニューラル ネットワーク トレーニングが可能になります。
NVIDIA Tesla M4 アクセラレータは、ハイパースケール環境向けに特別に設計された電力効率の高い GPU です。また、ビデオトランスコーディング、画像とビデオの処理、機械学習推論など、要求が厳しく成長が著しい Web サービス アプリケーション向けにも最適化されています。
機能は次のとおりです。
- より高いスループット: CPU と比較して最大 5 倍の同時ビデオ ストリームをトランスコード、強化、分析します。
- 低消費電力: ユーザーが選択可能な電力プロファイルを備えた Tesla M4 は、50 ～ 75 ワットの電力を消費し、ビデオ処理および機械学習アルゴリズム用の CPU よりも最大 10 倍優れたエネルギー効率を実現します。
- 小型フォームファクタ: ロープロファイル PCIe 設計は、ハイパースケール データセンター システムに必要なエンクロージャに適合します。
NVIDIA ハイパースケール アクセラレータ ラインは、増え続けるディープ ニューラル ネットワークを革新してトレーニングするためのスーパーコンピューティング能力を加速し、サービスを使用する消費者からの数十億のクエリに即座に応答できるように処理能力を向上させるために作成されました。
新しい NVIDIA Hyperscale Suite は、開発者とデータセンター管理者の両方に広範なツール セットを提供します。これらのツールはすべて、Web サービスの展開向けに設計されています。
- cuDNN: AI アプリケーションに使用されるディープ畳み込みニューラル ネットワークを処理します。
- GPU で高速化された FFmpeg マルチメディア ソフトウェア: ビデオのトランスコーディングとビデオ処理を高速化します。
- NVIDIA GPU REST エンジン: 動的画像サイズ変更、検索高速化、画像分類、その他のタスクにわたる、高スループット、低遅延の高速 Web サービスの簡単な作成と展開を可能にします。
- NVIDIA Image Compute Engine: REST API を使用した GPU 高速化サービスで、CPU と比較して 5 倍の速さで画像のサイズ変更を実現します。
中間圏 は、NVIDIA と提携することも発表しました。NVIDIA は、GPU テクノロジを同社の Apache Mesos および Mesosphere データセンター オペレーティング システム (DCOS) に提供します。 NVIDIA は、これにより、Web サービス企業が次世代アプリケーション向けに高速化されたデータセンターを構築および展開する際の作業が容易になると述べています。
利用状況
NVIDIA は、Tesla M40 GPU アクセラレータと Hyperscale Suite ソフトウェアを今年後半にリリースする予定であり、Tesla M4 GPU は 2016 年の第 XNUMX 四半期中にリリースされる予定です。
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