NVIDIA heeft het Tesla Accelerated Computing Platform aangekondigd, een compleet hyperscale datacenterplatform waarmee webdienstenbedrijven hun enorme machine learning-workloads kunnen versnellen. De nieuwe NVIDIA hyperscale acceleratorlijn omvat twee accelerators: de Tesla M40 GPU, waarmee onderzoekers de innovatie en het ontwerp van nieuwe diepe neurale netwerken kunnen versnellen voor elk van de steeds groter wordende toepassingen die ze met AI willen ondersteunen; en de Tesla M4 GPU, een energiezuinige accelerator die is ontworpen om deze netwerken in het hele datacenter te implementeren. De Tesla GPU-lijn is vaak te vinden in serverconfiguraties zoals de onlangs gerecenseerde Dell PowerEdge R730 . De lijn omvat ook NVIDIA's Hyperscale Suite, een reeks softwaretoepassingen die geoptimaliseerd zijn voor machine learning en videoverwerking.
De NVIDIA Tesla M40 GPU-versneller is ontworpen om wetenschappers een aanzienlijke hoeveelheid tijd te besparen terwijl ze hun diepe neurale netwerken trainen tegen enorme hoeveelheden gegevens om de algehele nauwkeurigheid te verbeteren.
De eigenschappen omvatten:
- Geoptimaliseerd voor machinaal leren – verkort de trainingstijd met 8x in vergelijking met CPU's (1.2 dagen vs. 10 dagen voor een typische AlexNet-training).
- Gebouwd voor 24/7 betrouwbaarheid – Ontworpen en getest voor hoge betrouwbaarheid in datacenteromgevingen.
- Uitschaalprestaties - Ondersteuning voor NVIDIA GPUDirect waardoor snelle neurale netwerktraining met meerdere knooppunten mogelijk is.
De NVIDIA Tesla M4-versneller is een energiezuinige GPU die speciaal is ontworpen voor hyperscale-omgevingen. Het is ook geoptimaliseerd voor veeleisende, snelgroeiende webservicetoepassingen, zoals videotranscodering, beeld- en videoverwerking en machine learning-inferentie.
De eigenschappen omvatten:
- Hogere doorvoer: transcodeert, verbetert en analyseert tot 5x zoveel gelijktijdige videostreams in vergelijking met CPU's.
- Laag stroomverbruik: met een door de gebruiker te selecteren stroomprofiel verbruikt de Tesla M4 50-75 watt stroom en levert hij tot 10x betere energie-efficiëntie dan een CPU voor videoverwerking en machine learning-algoritmen.
- Kleine vormfactor: Low-profile PCIe-ontwerp past in behuizingen die nodig zijn voor hyperscale datacentersystemen.
De NVIDIA hyperscale accelerator-lijn is gemaakt om supercomputerkracht te versnellen om het groeiende aantal diepe neurale netwerken te innoveren en te trainen en om de verwerkingskracht te vergroten, zodat deze onmiddellijk kan reageren op de miljarden vragen van consumenten die de services gebruiken.
De nieuwe NVIDIA Hyperscale Suite biedt een uitgebreide set tools voor zowel ontwikkelaars als datacenterbeheerders, die allemaal zijn ontworpen voor implementatie van webservices, zoals:
- cuDNN: Verwerkt diepe convolutionele neurale netwerken die worden gebruikt voor AI-toepassingen.
- GPU-versnelde FFmpeg-multimediasoftware: versnelt videotranscodering en videoverwerking.
- NVIDIA GPU REST Engine: maakt de eenvoudige creatie en implementatie mogelijk van high-throughput, low-latency versnelde webservices die dynamische beeldaanpassing, zoekversnelling, beeldclassificatie en andere taken omvatten.
- NVIDIA Image Compute Engine: GPU-versnelde service met REST API waarmee het formaat van afbeeldingen 5 keer sneller kan worden aangepast in vergelijking met een CPU.
Mesosphere heeft ook aangekondigd dat het een samenwerking aangaat met NVIDIA, waardoor GPU-technologie beschikbaar komt voor hun Apache Mesos en het Mesosphere Datacenter Operating System (DCOS). NVIDIA geeft aan dat dit het voor webdienstenbedrijven gemakkelijker zal maken om versnelde datacenters te bouwen en te implementeren voor hun applicaties van de volgende generatie.
Beschikbaarheid
NVIDIA zal later dit jaar de Tesla M40 GPU-versneller en Hyperscale Suite-software uitbrengen, terwijl de Tesla M4 GPU ergens in het eerste kwartaal van 2016 zal verschijnen.
Amazon