NVIDIA DGX SaturnV: nejefektivnější superpočítač v TOP500
16.11.2016, Jan Vítek, aktualita
Společnost NVIDIA se pochlubila, že s využitím vlastních GPU vyvinula superpočítač, který se bude moci zařadit do žebříčku TOP500, v němž nabídne nejvyšší energetickou efektivitu ze všech.
Když se dočítáme o superpočítačích postavených na GPU firmy NVIDIA, ty jsou obvykle výsledkem snahy nějaké jiné firmy, popřípadě si je postaví či nechá postavit nějaká vládní organizace ve spolupráci s partnery jako IBM, Fujitsu, apod. NVIDIA se ale nyní zařadila do seznamu TOP500, a to díky vlastnoručně postavenému počítači bez přispění kohokoliv jiného. To ale pochopitelně neznamená, že nevyužili cizí hardware.
Jedná se konkrétně o systém DGX SaturnV, takže je jasné, že ten bude mít leccos společného se "superpočítačem v krabici" DGX-1 Deep Learning System. Dle základních údajů bude SaturnV obsahovat 60.512 procesorových jader (Intel Xeon E5-2698v4) a pak 63.488 GB operační paměti. Ve skutečnosti jde o klastr 124 systémů DGX-1, jež využívají to nejlepší z generace Pascal, čili GPU GP100. Každý DGX-1 má v sobě osm akcelerátorů Tesla P100 se 16 GB paměti HBM2 a poskytnout má výkon 170 TFLOPS v half-precision (FP16). Pokud tak pouze znásobíme tento výkon počtem systémů v klastru, dospějeme k hodnotě 21 PFLOPS, ale ve skutečnosti to je dle dostupných údajů 19,6 PFLOPS. V žebříčku TOP500 se ale s FP16 nepočítá a v něm se DGX SaturnV umístil na 28. místě s uváděnými 3,3 PFLOPS.
NVIDIA uvádí, že tento superpočítač bude 2,3x efektivnější než systémy založené na akcelerátorech Xeon Phi. V tomto srovnání můžeme vidět odkaz na letošní přestřelku mezi Intelem a NVIDIÍ ohledně toho, zda jsou pro hluboké učení vhodnější akcelerátory Xeon Phi, nebo GPU. NVIDIA také dále uvádí konkrétní údaj, a to efektivitu 9,46 GFLOPS na watt, což má zase znamenat 42% vylepšení než nejlepší další systém v žebříčku superpočítačů (6,67 GFLOPS/W).
A k čemu takový superpočítač NVIDII bude? Sama firma mluví o trénování neuronových sítí k tomu, aby mohli inženýři lépe pochopit a navrhovat design čipů. Jinými slovy, využijí svá GPU pro tvorbu budoucích GPU.
Zdroj: Extremetech, wccftech
Jedná se konkrétně o systém DGX SaturnV, takže je jasné, že ten bude mít leccos společného se "superpočítačem v krabici" DGX-1 Deep Learning System. Dle základních údajů bude SaturnV obsahovat 60.512 procesorových jader (Intel Xeon E5-2698v4) a pak 63.488 GB operační paměti. Ve skutečnosti jde o klastr 124 systémů DGX-1, jež využívají to nejlepší z generace Pascal, čili GPU GP100. Každý DGX-1 má v sobě osm akcelerátorů Tesla P100 se 16 GB paměti HBM2 a poskytnout má výkon 170 TFLOPS v half-precision (FP16). Pokud tak pouze znásobíme tento výkon počtem systémů v klastru, dospějeme k hodnotě 21 PFLOPS, ale ve skutečnosti to je dle dostupných údajů 19,6 PFLOPS. V žebříčku TOP500 se ale s FP16 nepočítá a v něm se DGX SaturnV umístil na 28. místě s uváděnými 3,3 PFLOPS.
NVIDIA uvádí, že tento superpočítač bude 2,3x efektivnější než systémy založené na akcelerátorech Xeon Phi. V tomto srovnání můžeme vidět odkaz na letošní přestřelku mezi Intelem a NVIDIÍ ohledně toho, zda jsou pro hluboké učení vhodnější akcelerátory Xeon Phi, nebo GPU. NVIDIA také dále uvádí konkrétní údaj, a to efektivitu 9,46 GFLOPS na watt, což má zase znamenat 42% vylepšení než nejlepší další systém v žebříčku superpočítačů (6,67 GFLOPS/W).
A k čemu takový superpočítač NVIDII bude? Sama firma mluví o trénování neuronových sítí k tomu, aby mohli inženýři lépe pochopit a navrhovat design čipů. Jinými slovy, využijí svá GPU pro tvorbu budoucích GPU.
Zdroj: Extremetech, wccftech
