NVIDIA dio a conocer hoy la NVIDIA DGX-1, la primera supercomputadora de aprendizaje profundo para satisfacer las demandas de computación ilimitadas de la inteligencia artificial.
NVIDIA DGX-1
La NVIDIA DGX-1 es el primer sistema diseñado específicamente para el aprendizaje profundo. Viene totalmente integrada con hardware, software de aprendizaje profundo y herramientas de desarrollo para una implementación rápida y fácil. Es un sistema llave en mano que contiene una nueva generación de aceleradores de GPU y entregando el rendimiento equivalente de 250 servidores x86.
El sistema DGX-1 de aprendizaje profundo permite que los investigadores y científicos de datos aprovechen fácilmente la potencia de la informática de aceleración de GPU para crear una nueva clase de máquinas inteligentes que aprendan, vean y perciban el mundo como lo hacen los seres humanos. Ofrece niveles sin precedentes de potencia informática para impulsar la próxima generación de aplicaciones de IA, permitiendo a los investigadores reducir dramáticamente el tiempo para entrenar redes neuronales profundas de mayor tamaño y sofisticación.
NVIDIA diseñó la DGX-1 para un nuevo modelo informático para dar potencia a la revolución de IA que se está barriendo a través de la ciencia, a las empresas y, cada vez más, a todos los aspectos de la vida diaria. Las potentes redes neuronales profundas están impulsando un nuevo tipo de software creado con cantidades masivas de datos, que requieren niveles considerablemente más altos de rendimiento informático.
“La inteligencia artificial es el avance tecnológico más trascendental de nuestro tiempo”, dijo Jen-Hsun Huang, CEO y cofundador de NVIDIA. “Modifica todas las industrias, cada empresa, todo. Abrirá mercados para beneficio de todos. Los científicos de datos y los investigadores de la IA hoy dedican demasiado tiempo en soluciones caseras de informática de alto rendimiento. La DGX-1 es fácil de implementar y fue creada con un propósito: para desbloquear la potencia de las capacidades sobrehumanas y aplicarlas a problemas que fueron una vez insolubles”.
Con la tecnología de cinco innovaciones
El sistema de aprendizaje profundo de la NVIDIA DGX-1 está diseñado a partir de GPU NVIDIA Tesla P100, basado en la nueva arquitectura de GPU NVIDIA Pascal. Proporciona el rendimiento de 250 servidores basados en CPU, redes, cables y racks, todo integrado.
La DGX-1 ofrece cuatro tecnologías innovadoras que maximizan el rendimiento y la facilidad de uso. Estas incluyen interconexiones de alta velocidad NVIDIA NVLink para una máxima escalabilidad de aplicaciones; tecnología de fabricación de FinFET de 16 nm para una eficiencia energética sin precedentes; chip sobre oblea sobre sustrato HBM2 para cargas de trabajo de Big Data; y las nuevas instrucciones de semiprecisión para entregar más de 21 teraflops de rendimiento máximo para aprendizaje profundo.
En conjunto, estos importantes avances tecnológicos permiten que los sistemas DGX-1 equipados con GPU Tesla P100 entreguen entrenamiento de 12 veces más rápido que las soluciones basadas en la arquitectura NVIDIA Maxwell de cuatro vías de hace apenas un año.
La arquitectura Pascal cuenta con el sólido soporte del ecosistema de inteligencia artificial.
“La GPU NVIDIA está acelerando el progreso de la IA. A medida que las redes neuronales se vuelven más y más grandes, necesitamos no solo GPU más rápidas y con memoria más grande, sino también comunicación de GPU a GPU más rápida y hardware que pueda aprovechar la aritmética de precisión finita. Esto es precisamente lo que Pascal ofrece”, dijo Yann LeCun, director de investigación de IA en Facebook.
Andrew Ng, científico jefe en Baidu, dijo: “Las computadoras con IA son como cohetes espaciales: cuanto más grandes, mejor. Las interconexiones y la capacidad de Pascal, construirán el cohete más grande que jamás hayamos visto”.
“Microsoft está desarrollando redes neuronales súper profundas con más de 1.000 capas”, dijo Xuedong Huang, jefe científico del habla de Microsoft Research. “La impresionante potencia de NVIDIA Tesla P100 permitirá que Microsoft CNTK acelere los avances en IA”.
Conjunto de software de aprendizaje profundo completo
El sistema NVIDIA DGX-1 incluye un conjunto completo de software de aprendizaje profundo optimizado que permite que los investigadores y los científicos de datos entrenen rápida y fácilmente las redes neuronales profundas.
El software de DGX-1 incluye el sistema de entrenamiento de aprendizaje profundo por GPU NVIDIA (DIGITS), un completo sistema interactivo para el diseño de redes neuronales profundas (DNN). También incluye la nueva biblioteca de redes neuronales profundas NVIDIA CUDA (cuDNN) versión 5, una biblioteca de aceleración de GPU de primitivas para el diseño de DNNs.
También incluye versiones optimizadas de varios marcos de aprendizaje profundo ampliamente utilizados, como Caffe, Theano y Torch. La DGX-1 además proporciona acceso a herramientas de administración en la nube, actualizaciones de software y un repositorio de aplicaciones en contenedores.
Especificaciones del sistema
Las especificaciones del sistema NVIDIA DGX-1 incluyen:
- Hasta 170 teraflops de máximo rendimiento (FP16) de semiprecisión
- Ocho aceleradores de GPU Tesla P100, 16 GB de memoria por GPU
- Cubo de malla híbrida NVLink
- 7 TB de caché SSD DL
- Redes de 100 Gb InfiniBand Quad, Dual de 10 GbE
- 3U: 3200 W
Los servicios de soporte opcionales para NVIDIA DGX-1 mejoran la productividad y reducen el tiempo de inactividad de los sistemas de producción. El soporte de hardware y software proporciona acceso a la experiencia sobre el aprendizaje profundo de NVIDIA, e incluye servicios de administración en la nube, actualizaciones y mejoras de software, y resolución de prioridad para cuestiones críticas. Más información disponible en www.nvidia.com/page/support/dgx1-support.
Disponibilidad
La disponibilidad general para el sistema de aprendizaje profundo NVIDIA DGX-1 en los Estados Unidos es en junio; en otras regiones, a partir del tercer trimestre directamente desde NVIDIA y los integradores de sistemas seleccionados.
¿Qué opinas de esta tecnología que nos pone a un paso mas cerca de Skynet?