DGX-2: Bei Nvidia gibt es die Petaflops-Maschinen jetzt von der Stange
Neuer Tesla V100
Diese neuen Rechenmodule bringen nicht nur eine vierfach höhere GPU-Performance mit als die Teslas, die im ersten DGX-System zum Einsatz kamen. Jeder Chip bekommt hier auch satte 32 Gigabyte schnellen HMB2-Arbeitsspeicher zur Seite gestellt. In dieser Kombination lassen sich ziemlich große Datenmengen schnell in dem Prozessor wegarbeiten - was vor allem auch für das Training von KI-Algorithmen von großer Bedeutung ist.
Vorherige Tesla V100-Module waren noch auf die Hälfte der Speicherkapazität beschränkt. Die Aufstockung führt nun aber dazu, dass wesentlich größere Datenmengen vorgehalten und verarbeitet werden können. Immerhin reduziert sich insbesondere beim KI-Training die Latenz erheblich, wenn der Nachschub nicht so schnell aus wesentlich langsameren Speichern geholt werden muss.
Enorm schnelle Kommunikation
Speziell für die neuen Module hat Nvidia auch einen neuen NVSwitch entwickelt, mit dem die Teslas zusammengeflanscht werden können. Statt 8 lassen sich so nun 16 GPUs mit ihren Speichern zu einem Cluster-Knoten zusammenkoppeln. Gegenüber Standard-Interfaces spielt hier ebenso die Performance eine maßgebliche Rolle: Der NVSwitch ist um ein mehrfaches schneller als die derzeit besten PCI Express-Schnittstellen und 16 Tesla-Karten können untereinander bis zu 2,4 Terabyte pro Sekunde austauschen.Im DGX-2 sind 16 Teslas so zusammen mit zwei 28-kernigen Xeon-Prozessoren und 30 Terabyte NVMe-SSD-Kapazität zusammengefasst. Was das dann kosten soll, ist noch unklar. Liefern kann Nividia nach eigenen Angaben ab dem dritten Quartal in größeren Stückzahlen. Dann ist davon auszugehen, dass schon bald erste Supercomputer auf Basis von DGX-2-Knoten konstruiert werden. Infografik: Die Top 10 der Supercomputer
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