Dem Tesla P100 HPC-Accelerator folgend hat Nvidia das neue Deep Learning-System DGX-1 enthüllt. Dieses enthält wiederum acht Tesla P100 HPC-Beschleuniger und soll der erste Deep-Learning-Supercomputer in einer Box sein.

Der Supercomputer DGX-1 basiert auf acht Tesla P100 HPC-Beschleunigern, die per Nvidia NVLink miteinander verbunden sind. Dem Hersteller zufolge ist dieses System bei Deep-Learning-Aufgaben bis zu 75 Mal besser als ein Dual-Sockel Xeon E5-2697 v3-Rechner.

Die Nvidia DGX-1 Deep Learning-Maschine stellt bis zu 170 TFLOPS an Rechenleistung bereit und ist im Vergleich zu einem Server mit vier Maxwell-GPUs bis zu 12 Mal schneller im Bereich des Neural-Trainings.

Die restlichen Spezifikationen des Nvidia DGX-1 führen unter anderem zwei 16-Kern Xeon E5-2698 v3-CPUs, 512GB DDR4-RAM, vier 1.92TB-SSDs im RAID-0-Array, Dual 10Gb Ethernet-Ports sowie einen Stromverbrauch von 3‘200W auf.

Ein solches System kostet natürlich auch entsprechend viel Geld. So soll das Deep-Learning-System DGX-1 im Juni für 129‘000$ zum Kauf bereitstehen.








Quelle: Nvidia.com.