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Nvidia annonce le DGX-2, un superordinateur clé-en-main de 2 pétaflops pour le deep learning

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Nvidia poursuit ses efforts pour s'imposer dans les data centers. Il vient de dévoiler le DGX-2, nouvelle version survoltée de son "superordinateur clé-en-main". Ce petit serveur dispose d'une vitesse de 2000 téraflops pour le deep learning et est capable d'entraîner un réseau de neurones jusqu'à 10 fois plus vite que son prédécesseur.

Nvidia annonce le DGX-2, un superordinateur clé-en-main de 2 pétaflops pour le deep learning
Nvidia annonce le DGX-2, un superordinateur clé-en-main de 2 pétaflops pour le deep learning © Nvidia

A l'occasion de sa GPU Technology Conference 2018, Nvidia a présenté la nouvelle version du DGX, son superordinateur clé-en-main dédié au deep learning. Et le moins que l'on puisse dire est que ses performances ont fait un sacré bon en avant. Le DGX-2 dispose en effet d'une vitesse de calcul de 2 pétaFLOPS, et peut entraîner le réseau de neurones Fairseq de Facebook en 1,5 jour, contre 15 jours pour le DGX premier du nom.

 

Les cartes Tesla V100 passent à 32 GB de RAM

Ce gain de performance a été rendu possible par plusieurs améliorations. D'abord l'augmentation de la mémoire vive présente sur les 16 cartes Tesla V100 que comporte le DGX, qui a doublé en passant de 16 Go à 32 Go de mémoire HBM2. Une mise à jour dont bénéficie également la dernière carte professionnelle Quadro GV100 de Nvidia.

 

20 fois plus de bande passante qu'en PCIe

L'autre changement déterminant est la présence de 12 interconnecteurs NVSwitch, que l'entreprise a également dévoilé pour la première fois durant la conférence. NVSwitch possède une bande passante 20 fois supérieure à celle du standard PCIe utilisé jusqu'ici. Combinés au sein du DGX-2, ces switchs permettent à chacun des 16 GPU d'être connecté aux 15 autres avec une bande passante de 300 Go par seconde. Au total, la bande passante simultanée du système est de 2,4 To par seconde.

 

Cette meilleure interconnexion augmente grandement les capacités du système pour les applications qui dépendent du calcul parallèle comme le deep learning. Lors de la conférence, Jensen Huang a même qualifié (de façon un peu abusive) ce système de "plus grand GPU au monde". Evidemment, NVSwitch n'est pas réservé qu'au DGX-2 et sera aussi mis à disposition de clients aux besoins plus spécifiques en matière de calcul haute performance.

 

 

399 000 dollars

Outre ces caractéristiques, le DGX-2 dispose de 30 To de stockage sur SSD NVME, de 1,5 To de mémoire système et de deux processeurs Intel Xeon Platinum. Il pèse 160 kg et consomme 10 kilowatts d'électricité. Quant à son prix, il est de 399 000 dollars, contre 149 000 dollars pour le DGX-1. Il sera commercialiser au troisième trimestre 2018.

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