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DGX-1
DGX-1 (Bild: Nvidia)

DGX-1: Nvidias Supercomputerchen mit 8x Tesla P100

DGX-1
DGX-1 (Bild: Nvidia)

Zwei Xeon-Prozessoren, acht Tesla-P100-Beschleuniger mit Pascal-Technik und 170 Teraflops bei halber Genauigkeit: Nvidias neuer DGX-1 ist ein Deep-Learning-Supercomputer im kompakten Rack-Format.

Nvidia hat auf der GPU Technology Conference 2016 in San Jose, Kalifornien, den DGX-1 vorgestellt. CEO Jen-Hsun Huang beschreibt diesen als Supercomputer in a Box für Deep Learning, denn genau genommen handelt es sich um ein Rack in einem abgeschlossenen Gehäuse. Im DGX-1 stecken acht der neuen Tesla-P100-Beschleunigerkarten mit Pascal-Technik, weshalb die theoretische Rechenleistung für den kompakten Formfaktor sehr hoch ausfällt.

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  • Nvidias DGX-1 liefert 170 FP16-Teraflops (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Im System stecken acht Tesla P100. (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Der Mini-Supercomputer kostet 129.000 US-Dollar. (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • DGX-1 verglichen mit zwei Haswell-EP (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • DGX-1 gegen vier Titan X (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
Nvidias DGX-1 liefert 170 FP16-Teraflops (Foto: Marc Sauter/Golem.de)

Der DGX-1 basiert auf einem Dual-Sockel-Board mit zwei Xeon E5-2698 v3. Die beiden 16-Kern-Chips nutzen die Haswell-Architektur und takten mit 2,3 bis 3,6 GHz. Unterstützt werden die Prozessoren von 512 GByte DDR4-2133-Arbeitsspeicher und vier PCIe-SSDs mit jeweils 1,92 TByte im Raid-0. Die eigentliche Rechenleistung liefern die acht Tesla P100: Eine Karte erreicht 21,2 Teraflops bei für Deep Learning völlig ausreichender halber Genauigkeit (FP16, Half Precision). Aufaddiert sind das satte rund 170 Teraflops.

Um die Kommunikation zwischen den einzelnen GPUs zu beschleunigen, nutzt Nvidia den proprietären NV-Link mit 160 GByte pro Sekunde anstatt Daten über den mit 16 GByte pro Sekunde vergleichsweise langsamen PCIe-3.0-x16-Bus zu schicken. Die Leistungsaufnahme des DGX-1 beläuft sich auf 3.200 Watt, zwei 10-GBit-Ethernet-Anschlüsse verbinden das System mit der Außenwelt, hinzu kommt ein 100-GBit-Quad-Infiniband.

  • Nvidias DGX-1 liefert 170 FP16-Teraflops (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Im System stecken acht Tesla P100. (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Der Mini-Supercomputer kostet 129.000 US-Dollar. (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • DGX-1 verglichen mit zwei Haswell-EP (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • DGX-1 gegen vier Titan X (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
DGX-1 gegen vier Titan X (Foto: Marc Sauter/Golem.de)

Nvidia vergleicht die Geschwindigkeit des Deep-Learning-Rechners mit zwei Haswell-16-Kern-Xeons und mit der Digits Devbox: Die beiden Prozessoren erreichen wenig überraschend nur 3 Teraflops, die Devbox aufgrund von vier Titan X immerhin knapp 25 Teraflops. Dank architektonischer Verbesserungen sind die acht Tesla P100 aber um den Faktor 12 schneller, wenn es darum geht, einen Bildererkennungsalgorithmus zu berechnen.

Ab Juni 2016 soll der DGX-1 für 129.000 US-Dollar verfügbar sein.


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Poison Nuke 06. Apr 2016

es steht direkt auf der zweiten Folie drauf, also hier bei Golem das zweite Bild. Und...



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