Самая производительная комплексная платформа для задач ИИ.
Огромные наборы данных, большие модели и сложное моделирование требуют нескольких GPU с быстрым межсоединением и ускоренным программным стеком. Суперкомпьютерная платформа NVIDIA HGX™ обеспечивает все возможности GPU NVIDIA, NVIDIA® NVLink®, NVIDIA InfiniBand, а также полностью оптимизированного программного стека NVIDIA для ИИ и HPC из каталога NGC™ для максимальной производительности приложений. Благодаря комплексной производительности и гибкости NVIDIA HGX позволяет исследователям и ученым объединять моделирование, анализ данных и ИИ для успеха научных исследований.
NVIDIA HGX объединяет в себе GPU NVIDIA A100 с тензорными ядрами и высокоскоростное межсоединение, что позволяет строить самые производительные серверы в мире. Благодаря 16 GPU A100, HGX обладает до 1,3 ТБ памяти GPU и более 2 ТБ/с пропускной способности, обеспечивая беспрецедентное ускорение.
Благодаря Tensor Float 32 (TF32) и ускорению высокопроизводительных вычислений до 2,5 раз с FP64 HGX увеличивает производительность ИИ до 20 раз по сравнению с предыдущими поколениями. Конфигурация HGX позволяет достичь невероятных 10 петафлопс, что делает ее самой мощной серверной платформой для ИИ и HPC.
Полностью протестированная, простая в развертывании системная плата HGX интегрируется в серверы партнеров для обеспечения надежной производительности. Платформа HGX поставляется в виде отдельных плат с 4 или 8 GPU и ускорителями SXM. Она также доступна в конфигурации GPU PCIe для модульного развертывания и высочайшей вычислительной производительности основных серверов.
Обучение DLRM
DLRM на фреймвоке HugeCTR, точность = FP16 | NVIDIA A100 80GB размер пакета = 48 | NVIDIA A100 40GB размер пакета = 32 | NVIDIA V100 32GB размер пакета = 32.
Модели глубокого обучения становятся больше и сложнее и требуют систему с большим объемом памяти, вычислительной мощностью и быстрыми соединениями для масштабируемости. Благодаря NVIDIA® NVSwitch для быстрой всесторонней коммуникации между GPU платформа HGX A100 обеспечивает возможности для самых продвинутых моделей ИИ. С GPU A100 80GB память GPU удваивается, обеспечивая до 1,3 ТБ памяти в одном HGX A100. Нагрузки на самых больших моделях, таких как модели глубокого обучения (DLRM) с массивными таблицами данных, ускоряются в 3 раза по сравнению с HGX на GPU A100 40GB.
Бенчмарк анализа больших данных | 30 запросов анализа данных в ритейле, ETL, машинное обучение, обработка естественного языка на наборе данных 10 TБ | DGX-1 V100 32GB, RAPIDS/Dask | A100 40GB и A100 80GB, RAPIDS/Dask/BlazingSQL
Для сбора необходимой информации моделям машинного обучения необходимо загружать, трансформировать и обрабатывать чрезвычайно крупные наборы данных. Благодаря до 1,3 TБ единой памяти и межсоединению NVSwitch платформа HGX на базе GPU A100 80GB может загружать большие наборы данных и производить над ними вычисления, мгновенно получая практические результаты.
Во время бенчмарка анализа больших данных A100 80GB передавал информацию до 2 раз быстрее, чем A100 40GB. Графический процессор идеально подходит для рабочих нагрузок со стремительно растущими размерами наборов данных.
HPC-приложения должны выполнять огромные объемы вычислений в секунду. Повышение вычислительной плотности каждого узла значительно сокращает число требуемых серверов, что приводит к серьезной экономии расходов, электроэнергии и пространства в дата-центре. Перемножение матриц большой размерности для моделирования требует постоянной передачи данных между множеством соседних процессоров, что делает конфигурацию GPU, объединенных интерфейсом NVIDIA NVLink, идеальным решением. Приложения для высокопроизводительных вычислений также могут использовать TF32 в A100 для достижения до 11 раз большей пропускной способности за четыре года для точных операций.
HGX A100 на базе GPU A100 80GB обеспечивает увеличение пропускной способности в 2 раза по сравнению с A100 40GB на Quantum Espresso - симуляторе материалов, ускоряющим передачу данных.
Топ приложение HPC
Среднее геометрическое значение ускорения приложений по сравнению с P100: бенчмарк: Amber [PME-Cellulose_NVE], Chroma [szscl21_24_128], GROMACS [ADH Dodec], MILC [Apex Medium], NAMD [stmv_nve_cuda], PyTorch (BERT Large Fine Tuner], Quantum Espresso [AUSURF112-jR]; Random Forest FP32 [make_blobs (160000 x 64 : 10)], TensorFlow [ResNet-50], VASP 6 [Si Huge], | узел с двумя процессорами, 4 графическими ускорителями NVIDIA P100, V100 или A100.
Quantum Espresso
Quantum Espresso измерен с помощью набора данных CNT10POR8, точность = FP64.
NVIDIA HGX поставляется в виде отдельных плат с 4 или 8 A100 GPUs и конфигурациями памяти GPU 40 или 80 ГБ. В конфигурации с 4 GPU ускорители соединяются интерфейсом NVIDIA NVLink®, а в конфигурации с 8 GPU — коммутатором NVSwitch. Две платы NVIDIA HGX A100 с 8 GPU можно объединить с помощью технологии межсоединения NVSwitch, чтобы создать единый узел с 16 GPU.
Платформа HGX также доступна в форм-факторе PCIe с объемом памяти GPU 40 или 80 ГБ для модульного развертывания и высочайшей вычислительной производительности основных серверов.
Такое программно-аппаратное решение создает основу для мощной суперкомпьютерной платформы.
* С разреженностью
Вы можете использовать сетевые решения NVIDIA на HGX для ускорения и разгрузки передачи данных, не допуская простоев вычислительных ресурсов. Интеллектуальные адаптеры и коммутаторы снижают задержку, повышают эффективность, безопасность и упрощают автоматизацию дата-центра для ускорения работы приложений.
Дата-центр — это новая платформа вычислений, а высокопроизводительные вычислительные сети играют ведущую роль в ускорении работы приложений по всей инфраструктуре. NVIDIA InfiniBand предлагает широкую линейку решений для программно-определяемых сетей, ускорения In-Network Computing, технологии удаленного прямого доступа к памяти (RDMA) и высокой скорости передачи данных.
NVIDIA HGX-1 и HGX-2 — это референсные архитектуры, которые стали стандартом проектирования дата-центров для ускорения ИИ и HPC. Референсные архитектуры HGX основаны на NVIDIA V100 в форм-факторе SXM2, объединенных технологиями NVLink и NVSwitch, и имеют модульную конструкцию, которая оптимально подходит для гипермасштабируемых и гибридных дата-центров. Обеспечивая производительность 2 петафлопса, архитектуры предоставляют простой путь к ускорению ИИ и HPC.
Прочитайте статью и узнайте об инновациях архитектуры NVIDIA Ampere и ее реализации в GPU NVIDIA A100.