CS-Storm 500GT/500NX: Crays Cluster nutzen FPGAs und Teslas

Gedacht zur Entwicklung von künstlicher Intelligenz: Die beiden CS-Storm-Cluster von Cray basieren auf Intels aktuellen Xeons und Nvidias Tesla P100 mit Pascal-Technik. Kunden haben Zugriff auf Broadwell- oder Skylake-CPUs und auf FPGAs.

Artikel veröffentlicht am 15. Mai 2017, 13:20 Uhr, Marc Sauter

CS-Storm 500GT/500NX (Bild: Cray)

Cray hat zwei sogenannte Supercomputer-Cluster vorgestellt. Der CS-Storm 500GT und der CS-Storm 500NX sind unterschiedlich aufgebaut, die Racks sind jedoch beide für Berechnungen ausgelegt, um eine künstliche Intelligenz zu entwickeln. Die verbaute Hardware und der mitgelieferte Software-Stack eignen sich für Algorithmen für Deep Learning und Machine Learning.

Der CS-Storm 500NX basiert auf Blades mit zwei Broadwell-EP-basierten Xeon E5-2600 v4 und kann mit bis zu acht Tesla P100 ausgestattet werden. Dabei handelt es sich allerdings nicht um PCIe-Steckkarten, sondern um SXM2-Module mit Mezzanine-Anschlüssen. Es ist daher anzunehmen, dass eine Aufrüstung auf die neueren Tesla V100 möglich sein wird. Die acht Module kommunizieren durch Nvidias NV-Link, als Interconnects können Infiniband oder Omni Path verwendet werden. Storage-seitig sind bis zu zwölf 2,5-Zoll-SSDs vorgesehen, vier davon optional per NVMe. Die Hardware befindet sich in einem 4U-Blade.

Tesla P40 oder FPGAs für mehr Flexibiliät

Beim CS-Storm 500GT handelt es sich um eine weniger konventionelle Konfiguration. Cray verwendet zwei der neuen Skylake-SP-Xeons und kombiniert diese mit bis zu zehn Beschleunigern. Das können Tesla P100, wenn auch in der PCIe-Variante, oder Tesla P40 oder FPGAs von Nallatech sein. Letztere gibt es zum Beispiel als 510T mit zwei Arria 10 1150 GX und 2,8 Teraflops. Hinzu kommen bis zu 16 Drives in einem 3U- oder 4U-Blade.

Während sich der CS-Storm 500NX neben Training dank hoher FP64-Leistung auch für HPC eignet, zielt der CS-Storm 500GT eher auf Inferencing (FP16 oder INT8) ab. Cray spricht von bis zu 2,62 Teraops und bis zu 658 Teraflops (FP64) pro Rack. Die rechnerische Basis sind offensichtlich Tesla P100.