浪潮发布,计算性能达每秒2千万亿次的AI超级服

2019-04-17 20:54栏目:澳门新葡亰手机版登录网址

原标题:每秒计算2千万亿!浪潮推出最新AI超级服务器

原标题:计算性能达每秒2千万亿次的AI超级服务器问世

美国当地时间 3 月 19 日 , 浪潮在 2019 GPU 技术大会 ( GTC2019 ) 上发布 AI 服务器 NF5488M5, 在业界首次实现了 4U 空间内集成 8 颗通过高速 NVSwitch 无阻塞全互联的最新一代 NVIDIA Tesla® V100 Tensor Core 32GB GPUs, 高扩展、高性能、高能效 , 可灵活部署 ,AI 计算性能可达每秒一千万亿次 , 适用于图像视频、语音识别、金融分析、智能客服等典型 AI 应用场景。

智东西(公众号:zhidxcom)

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文 | 心缘

日前在北京举行的2018人工智能计算大会上,浪潮发布了AI计算性能高达每秒2千万亿次的AI超级服务器AGX-5,这是目前全球最强大的AI计算主机之一。

GTC19 浪潮展台

智东西9月12日消息,今天,2018人工智能计算大会(AI Computing Conference 2018)在北京举办。本次大会由中国工程院信息与电子工程学部主办,浪潮集团承办,聚焦AI计算力,数位学术界、产业界AI专家分享AI芯片、AI服务器等计算设备以及量子计算等前沿AI技术。

浪潮AGX-5单机配置16颗目前性能最强的NVIDIA Tesla® V100 Tensor Core 32GB GPUs,会支持下一代更强大的GPU加速器,提供2PFlops的非常强大的单机AI计算性能,与之前同类GPU服务器相比,AGX-5可支持4倍超大规模深度神经网络模型且训练速度提高10倍。浪潮AGX-5采用业界最先进的NVIDIA NVSwitch™互联结构,基于NVIDIA最新的HGX-2平台,可实现48通道、2.4TB/s的全芯片群高速互联以及512GB HBM2 全局共享超高速图形缓存,提供近乎线性的AI计算性能比。此外,浪潮AGX-5配置2颗28核心的强大CPU,提供顶级通用计算性能,6TB持久内存可提供超大数据高速访问,采用对称式均衡设计还可支持升级双物理分区。

随着数据的海量增长与模型更新迭代速度加快 ,AI 科研机构、商业公司亟待提高 AI 计算力来缩短模型训练与开发周期 , 同时也希望更快捷、经济地部署 AI 基础设施 , 实现 AI 基础架构与原有 IT 基础设施的兼容 , 节省数据中心空间并降低成本。

在本次大会上,浪潮发布《AI计算力发展报告》和最新AI超级服务器AGX-5,计算性能高达每秒2千万亿次。浪潮表示,这是目前全球最强大的AI计算主机之一。

浪潮集团副总裁彭震表示:“人工智能是全球面临的巨大的产业机会,而如何实现更加快速高效的AI业务创新是所有智慧化企业追求的核心竞争力。浪潮创新研发设计的AGX-5 AI计算主机,可在单机内支持16颗高速NVSwitch无阻塞互联的Tesla V100 Tensor Core GPUs和新一代GPU加速器,在计算性能、芯片互联、数据吞吐等多方面实现了极大提升,由此带来AI计算能力的革命性的进步,必将为全球致力于领先AI科技的商业公司、科研创新机构提供前所未见的AI创新加速体验。”

浪潮推出 AI 服务器 NF5488M5 就是为了满足客户的这些需求。NF5488M5 采用业界最先进的 NVIDIA NVSwitch 互联结构 , 首次在 4U 空间内实现了 8 颗目前性能最强的 NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs 的高速互联 , 任意两个 GPU 之间可以直接进行数据 P2P 交互 , 可实现每秒一千万亿次的 AI 计算性能 ; 同时配置 2 颗 28 核的顶配 CPU, 配合 3UPI 连接设计 , 提供顶级通用计算性能。4U 尺寸、6KW 供电设计使其适用于更广泛的数据中心部署环境 , 特别适合于功耗受限的机柜上架场景 ; 同时 NF5488M5 使用更加灵活的集群部署方案 , 并能实现从硬件到应用的集成部署。此外 , 系统内采用 54V 供电方案 , 能效更高 ; 分层分区域散热通道设计以及智能 PID 调控策略 , 可获得最佳的散热效率。NF5488M5 能够帮助 AI 用户高效完成 AI 基础设施和开发环境的构建 , 在享受更高计算性能的同时降低部署、运行成本。

此外,浪潮还将在下午AI 创投分论坛中,发布面向AI创业企业的驱动计划。

浪潮是全球专业的AI计算力厂商,从计算平台、管理套件、框架优化、应用加速等四个层次致力于打造敏捷、高效、优化的AI基础设施。浪潮已成为百度、阿里和腾讯的最主要的AI服务器供应商,并与科大讯飞、商汤、旷视、今日头条、滴滴等人工智能领先科技公司保持在系统与应用方面的深入紧密合作,帮助AI客户在语音、图像、视频、搜索、网络等方面取得数量级的应用性能提升。据IDC《2017年中国AI基础架构市场调查报告》显示,浪潮AI服务器市场份额达57%,高居第一。

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一、浪潮发布AI计算力报告和AI超级服务器

(经济日报 记者:杨国民 责编:武亚东)返回搜狐,查看更多

浪潮 AI 服务器 NF5488M5

在主题为“AI计算产业发展与创新”的演讲中,刘军首先介绍到,浪潮联合IDC共同发布《中国AI计算力发展报告》,摘要版在大会官网上可以下载。

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浪潮 AI&HPC 总经理刘军表示 :" 浪潮一直致力于通过创新设计为全球 AI 用户提供顶尖的 AI 计算产品与解决方案。AI 的迅猛发展对 AI 基础架构计算性能、灵活性都提出了更高的要求 ,NF5488M5 将进一步丰富和优化用户的 AI 基础架构选择 , 帮助用户缩短 AI 模型开发周期 , 加速 AI 技术创新与应用落地。"

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NVIDIA 产品营销总监 Paresh Kharya 表示 :"GPU 计算架构给 AI 和 HPC 带来了革命性的变化。浪潮创新地开发了基于最新 NVIDIA GPU 的纵向扩展计算系统 , 全新推出的 NF5488M5 将帮助全球 AI 和 HPC 用户突破计算力瓶颈 , 并节省数据中心空间、成本与能耗。"

该报告从城市、区域、行业场景、主要挑战和发展建议等多维度,评估中国AI计算力发展水平及未来趋势。

浪潮是全球领先的 AI 计算力专业厂商 , 从计算平台、管理套件、框架优化、应用加速等四个层次致力于打造敏捷、高效、优化的 AI 基础设施。据 IDC《2018 上半年中国 AI 基础架构市场调查报告》显示 , 浪潮 AI 服务器市场份额超 50% 高居第一。同时 , 浪潮致力于通过创新设计为世界范围的客户提供领先的计算设备 , 目前已成为全球多家领先公司的合作伙伴。

随后,刘军发布性能强大的AI超级服务器AGX-5。该服务器有2颗28核处理器,6TB持久内存和对称式均衡设计,AI计算性能高达每秒2千万亿次,整体性能较普通服务器提升10倍以上。

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此外,刘军分享了产业发展的三个重要变迁趋势:一是缩短AI应用研发周期,提升创新效率,如AutoML;二是加速AI应用落地,降低运营CAPEX,如定制化计算TPU;三是AI与IT基础设施整合集成运行。

二、AI芯片面临三大挑战

随着计算力的提高,AI芯片产业迅速发展。美国杜克大学终身副教授陈怡然表示,AI的平台性能每年提高一个数量级,但GPU等芯片每年提高不到2倍,目前主要面临三大挑战。

一是大容量存储、高密度计算和I/O性能不足,二是面向特定领域的AI架构设计与芯片的优化匹配,三是终端和“云”平台不同导致的需求差异,云端训练具有高并行、高带宽、高存储的特点,终端则对高安全性、低能耗、低延迟等性能有需求。

陈怡然也提到,很多人问他 ASIC、可编程硬件、通用硬件平台和基于新型器件的可编程设计哪一种方案最好?

对此,陈怡然表示,没有一个方案会在这几种特性达到最优效果,只有了解业务场景、数据类型、预算成本与开销,才能确定最合适的AI芯片方案。

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三、计算力推动AI发展

中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示,在智慧时代,计算是生产力,也是衡量社会经济发展水平非常重要的指标,全球服务器采购量的前八名都在全球市值前十名公司榜单中,全球GDP排名前五的国家也是全球服务器市场容量的前五。

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他认为AI的发展离不开计算力的快速发展,同时AI也给计算带来新的挑战,数据和训练的任务量呈指数级增长,激发了对计算巨大的需求。从2012年至今,AI的计算力六年增长了几十万倍,但按照摩尔定律,18个月芯片性能翻一倍。

美国工程院院士、美国加州大学洛杉矶分校教授丛京生分享了推动AI的发展的两个因素。

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第一,因为互联网的产生,互联网产生之后有了大数据。

第二,计算使AI无所不在。早期计算机每秒钟执行200万到300万指令;AlexNet产生时CPU已发展到多核,每秒有一千亿到两千亿的运算;GPU又把这个能力提高了十倍到上百倍。

四、超导量子计算

除了AI计算之外,量子计算也是近年来备受关注的前沿技术之一。中国科学技术大学教授朱晓波简介了超导量子计算的研究现状和主要挑战。

量子计算有多强大呢?据朱晓波介绍,在局限问题上,有纠错算法加持,量子计算机的计算能力达到指数增加。

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超导是上个世纪发现的自然界第四大物态,原则上,超导没有能量损失,这也是他研究超导量子比特的原因。

除了零损耗外,超导量子方案具有半导体平面印刷工艺、容易耦合和控制的优势,而且暂时没有发现原则性的困难。

“凡是能够成量子比特的系统,或多或少都能做量子计算。”他总个人认为,量子计算机的主要难点在于可扩展性和隔离性之间的矛盾。

量子比特非常脆弱,容易受到外界干扰,最大问题是一方面需要和外界环境有隔离性,另一方面又研究学家又希望把它扩展。

目前走向可扩展超导量子计算的主要挑战是需要超高精度量子模拟芯片,对退相干时间、控制误差和量子态泄露都有较高要求。

最后,朱晓波介绍了中国科学院和阿里巴巴合作建立的一个量子计算云平台,在今年年初上线,感兴趣的读者可以到官网上去亲自感受。

结语:计算力提升正影响AI产业

众所周知,计算力是AI发展三大要素之一。从众多学术大咖的分享中,我们发现AI计算力的变革正在深刻影响AI产业。

很多企业拥有自己的数据和算法,但在计算力上遇到高门槛。就目前来看,AI计算力还会持续快速成长,这个过程中,抓住计算力命脉的企业,很有可能把握了AI发展的先机。返回搜狐,查看更多

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