NVIDIA анонсировала платформу для суперкомпьютеров, десктопный процессор на базе ARM и фреймворк для кибербезопасности

Nvidia строит «самый мощный в мире» ИИ-суперкомпьютер

Компания Nvidia объявила о создании новых GPU и CPU для особо высокопроизводительных вычислений и пообещала построить самый производительный суперкомпьютер для решений, связанных с искусственным интеллектом.

Архитектура имени Грейс Хоппер

Компания NVidia анонсировала целый ряд новых технологий, ориентированных на использование в сфере искусственного интеллекта. В первую очередь, это новая кремниевая архитектура Hopper, созданный на её основе GPU H100 и «суперпроцессор» Grace CPU. Анонсированы также планы по созданию «самого производительного ИИ-суперкомпьютера» Eos.

Новая архитектура и суперпроцессор названы в честь контр-адмирала ВМФ США Грейс Хоппер (Grace Hopper), создательницы первого в истории компилятора компьютерного языка программирования и одного из первых высокоуровневых языков программирования COBOL.

Архитектура Hopper и GPU H100 призваны радикально ускорить процесс обучения машинных моделей.

Слишком медленно

На сегодняшний день в ИИ-отрасли высокой популярностью пользуется система обучения Transformer, на основе которой созданы, в частности, языковая модель OpenAI GPT-3 и медицинская модель DeepMind AlphaFold. При этом количество параметров в таких моделях растёт по экспоненте: если в 2019 г. языковая модель GPT-2 насчитывал 1,5 млрд параметров, то через два года сходная модель насчитывала уже 1,6 трлн параметров.

vidia600.jpg

Nvidia объявила о создании новых GPU и CPU для особо высокопроизводительных вычислений и пообещала построить самый производительный суперкомпьютер для работы с искусственным интеллектом

Обучение таких систем может занимать от нескольких недель до нескольких месяцев.

Читать статью  Какая нагрузка будет на видеокарту – различные рабочие нагрузки и защита от износа

Более того, как отметил старший директор по продукции Nvidia Пареш Кхарья (Paresh Kharya), можно пытаться увеличивать количество GPU в центре обработки данных, но с определённого момента прирост производительности останавливается.

Благодаря использованию H100, однако, время обучения может сократиться в шесть раз, по сравнению с процессорами предыдущих поколений.

Высокопроизводительная шина NVLink четвёртого поколения позволяет соединять до 256 GPU H100, обеспечивая девятикратный прирост пропускной способности, по сравнению с предыдущими поколениями.

Сам по себе процессор H100 содержит 80 млрд транзисторов. Это первый графический процессор, поддерживающий PCIe Gen5 и HBM3; благодаря этому пропускная способность памяти достигает 3 терабайт в секунду. В Nvidia утверждают, что H100 в три-шесть раз превосходит процессор предыдущего поколения A100 в вычислениях с плавающей запятой в зависимости от разрядности.

Без вредоносных рассылок: «Азбука вкуса» импортозаместила ИБ-решение
Импортонезависимость

Что касается Grace CPU, то это фактически два процессора, соединённых шиной NVLink-C2C. Grace предназначен для использования в «гипермасштабных высокопроизводительных вычислениях и сфере ИИ» в комплекте с H100 или самостоятельно. Процессор насчитывает 144 ядер Arm, а его пропускная способность составляет 1 терабайт в секунду.

Nvidia также анонсировала обновления к своим программным сервисам, связанным с ИИ, в том числе Maxine, SDK для виртуальных аватаров, и Riva — для обработки текста и речи.

Самый производительный суперкомпьютер

Помимо этого Nvidia планирует создать самый высокопроизводительный ИИ-суперкомпьютер Eos, который будет построен на основе архитектуры Hopper. Для его строительства задействуют 4600 GPU H100, что обеспечит «ИИ-производительность» около 18,4 экзафлопсов.

Система, впрочем, будет использоваться только для собственных исследований внутри Nvidia, но станет образчиком для последующего создания ИИ-систем для сторонних заказчиков.

«Новые модели машинного обучения с триллионами параметров требуют принципиально новых мощностей, чтобы оставаться практичными, а следовательно необходимы новые вычислительные архитектуры и оборудование, — указывает Дмитрий Гвоздев, генеральный директор компании «Информационные технологии будущего». — Nvidia разрабатывает новые процессоры с прицелом на одну из самых популярных и востребованных систем машинного обучения — Transformer; это для неё, возможно, наименее рисковый путь развития, обеспечивающий ей сохранение лидерства в сфере технологий, связанных с высокопроизводительными вычислениями и ИИ».

Читать статью  Amd fx 8300 видеокарта

NVIDIA анонсировала платформу для суперкомпьютеров, десктопный процессор на базе ARM и фреймворк для кибербезопасности

NVIDIA Grace

Привет, Хабр! На конференции NVIDIA GTC состоялась презентация новинок компании. Главный её итог заключается в том, что производитель видеокарт не только настроен укреплять позиции по части искусственного интеллекта, но и захватывать рынок процессоров. Под катом — самое интересное и горячее из показанного сегодня.

ARM-процессор для ИИ и высокопроизводительных вычислений

Как сообщает компания, в этих задачах новый чип NVIDIA Grace обеспечит 10-кратный прирост к производительности большинства самых быстрых серверов. ЦП рассчитан на NLP, рекомендательные системы и построение суперкомпьютерных центров для ИИ. Все эти задачи связаны с анализом огромных массивов данных. Для этого нужны сверхбыстрые вычисления и большой объем памяти.

В компании говорят, что в NVIDIA Grace есть не только энергоэффективные ядра ARM, но и новая подсистема памяти с низким энергопотреблением. Благодаря этому удалось добиться высокой производительности и малого энергопотребления.

Первыми владельцами процессора станут Швейцарский национальный суперкомпьютерный центр (CSCS) и Лос-Аламосская национальная лаборатория. Они запустят мейнфреймы на Grace, построенные Hewlett Packard Enterprise, в 2023 году.

«Самый мощный в мире суперкомпьютер с поддержкой искусственного интеллекта»

Швейцарский компьютер ALPS будет использоваться для исследований климата и погоды, физики и естественных наук. Ещё среди его потенциальных задач материаловедение, астрофизика, вычислительная гидродинамика, молекулярная динамика, квантовая химия, физика элементарных частиц, экономика и социальные науки.

Создатели обещают, что в сравнении с нынешним лидером в области ИИ — системой MLPerf — этот мейнфрейм обеспечит 7-кратное расширение возможностей. ALPS заработает к 2023 году и заменит суперкомпьютер Piz Daint. Доступ к мощностям системы откроют для исследователей со всего мира.

Читать статью  Оптимальные настройки для лучшего качества стрима

DPU Bluefield-3 для работы с инфраструктурой ЦОД

NVIDIA анонсировала свой новый DPU (Data Processing Unit, используется для ускорения операций в сети, хранении и безопасности). Компания сделала акцент на том, что это первый чип в своём классе, спроектированный специально для искусственного интеллекта и ускоренных вычислений.

В NVIDIA говорят, что применение чипа поможет разворачивать приложения в любом масштабе и улучшать безопасность ЦОД. Bluefield-3 оптимизировали для многопользовательских облачных сред. Один такой DPU по производительности эквивалентен 300 ядрам CPU и поможет освободить ресурсы процессора для других задач.

ARM-платформа для ПК, облачных, высокопроизводительных и edge-вычислений

Эту платформу разрабатывают, чтобы поддержать разработку научных приложений и искусственного интеллекта. По плану, её использование должно улучшить функции видеоаналитики и безопасности в edge-системах и создать новый класс ПК на базе ARM с видеокартами NVIDIA RTX.

Вдобавок к анонсу платформы NVIDIA представила комплект разработчика ARM HPC. В него входит:

  • процессор Ampere Altra с 80 ядрами ARM Neoverse на частоте до 3,3 ГГц;
  • два GPU NVIDIA A100 с производительностью в глубоком обучении FP16 в 312 терафлопс у каждого;
  • два DPU NVIDIA BlueField-2, для ускорения операций в сети, хранении и безопасности.

Разработчики уже могут подать заявку на ранний доступ к новому железу. Его начнут рассылать в третьем квартале 2021 года.

NVIDIA Morpheus — решение для внедрения ИИ в индустрию кибербезопасности

Morpheus — фреймворк на базе GPU NVIDIA и DPU BlueField. Компания обещает, что внедрение этого решения позволит специалистам по кибербезопасности разрабатывать системы, способные «мгновенно» обнаруживать уязвимости.

В основе фреймворка — машинное обучение. Оно позволяет находить и предотвращать угрозы и аномалии. Среди них — утечки конфиденциальных данных, фишинговые атаки и вредоносное ПО.

NVIDIA обещает, что Morpheus в паре с чипами BlueField превращает каждый вычислительный узел в сети в датчик киберзащиты. Это позволяет анализировать все пакеты со скоростью линии без репликации данных. Оставить заявку на ранний доступ к платформе можно уже сейчас.

  • Производство и разработка электроники
  • Компьютерное железо
  • Искусственный интеллект
  • Суперкомпьютеры
  • IT-компании

Источник https://www.cnews.ru/news/top/2022-03-25_nvidia_stroit_samyj_moshchnyj

Источник https://habr.com/ru/news/552066/

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *