NVIDIA 首款深度学习与人工智能专用超级计算机问世

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谷歌的 Deep Dream 固然是一个非常有趣的实验项目,不过它的底层是由一些非常复杂的神经网络驱动的,而这些神经网络又需要巨大的计算能力。NVIDIA 现在准备将这样的计算能力全部装进一个盒子里面,做出一台专门用于满足人工智能研究人员需求的超级计算机。

NVIDIA 之前已经推出了一些 专为深度学习应用而设的 GPU,所以它接下来开发超级计算机也是顺理成章的事情。这台叫做 DGX-1 的计算机基本上就是一个装有 8-GPU 超级计算集群的盒子。它里面有 8 张 Tesla P100 显卡,每张显卡各有 16GB 显存。它还配有 7 TB 的储存容量,用于储存神经网络训练的大量原始数据,另外它还支持一项叫做 NVLink 混合立方网格(NVLink Hybrid Cube Mesh)的技术,不过我相信这只是一个花哨的名称。

DGX-1 内置了一套神经网络训练软件,不过大多数研究人员和企业应该都会选择使用自己的解决方案。采用这样的标准化平台可以免除自行开发系统的工作,而且还有 NVIDIA 这样的大品牌提供支持和日常升级服务,这是说服财务人员拨款购置的一个很好的理由。大家可能还不太了解什么是深度学习系统和神经网络。简单来说,这些程序会深入分析海量的数据,并从多个组织层次找出数据中相似和不同的地方,从而达到模仿人类思维过程的目的。

深度学习系统很多时候都会用于识别图片中的狗。

深度学习系统很多时候都会用于识别图片中的狗。

由这些程序组成的系统可以快速和高效地执行图像分析和对象或模式识别之类的任务。这些技术即使对于人工智能和计算机科学领域的人员来说还是非常陌生的,所以如果你不了解或者是我解释得不够好,请不要在意。

Deep Dream 这样的系统当然可以在普通的 CPU 上运行,不过对于大部分数据密集型的计算任务来说,并行处理肯定会优于串行处理。GPU 本来就是一种高度并行的处理元件,因为它们需要在极端有限的时间内处理大量的数据,所以它们非常适合用于组装超级计算设备。毕竟 8 路 Tesla 并行可不是开玩笑的(它们可以实现每秒 170 万亿次浮点运算),虽然你可以选择租用性能更高的云端计算集群,但是使用企业内部的硬件会有更大的自由度。(只是你可能需要依赖 NVIDIA 提供故障排解和后续维护的服务。)

不过接下来的数字可能会让你目瞪口呆:这款 DGX-1 的定价为 129000 美元。要通往未来肯定需要付出沉重的代价!

题图来自:NVIDIA

翻译:关嘉伟(@consideRay

NVIDIA announces a supercomputer aimed at deep learning and AI