9月13日,全球视觉计算领域领导厂商英伟达(NVIDIA)在北京举行了GTC China(GPU技术大会)。中国和全球开发者、研究人员和技术专家等汇集于此,围绕深度学习、大数据、高性能计算、人工智能、虚拟现实以及自动驾驶等技术话题展开讨论,并展示各行业中运用 GPU 技术最重要的创新成果。作为NVIDIA重要的战略合作伙伴,曙光公司携其深度学习最新产品XMachine Pascal深度学习系统亮相本届GTC大会。

NVIDIA是加速深度学习发展方面的先行者,多年来一直致力于开发深度学习软件、库和工具。曙光公司作为国内最早从事异构计算技术研究的机构,从2009年开始交付国内第一台异构计算平台至今,已然成为国内异构计算的领军企业,并在国内率先推出了适用于深度学习的XSystem系统,从软件XSharp、硬件XMachine两个方面为用户提供深度学习的硬件支撑和软件优化。2015年,曙光公司在IDIC大会上宣布联合NVIDIA成立"ICT-SUGON-NVIDIA深度学习联合实验室".依托于"ICT-SUGON-NVIDIA深度学习联合实验室"平台,曙光公司第一时间设计开发XMachine Pascal系统,结合曙光XSharp深度学习开发框架,为国内市场提供更高性价比的深度学习一体化解决方案。

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NVIDIA Tesla P100 GPU(SXM2接口)

全新一代XMachine Pascal深度学习系统,在4U空间中放置4颗板载P100芯片,单机提供84.8T以上单精度计算能力,板载nvlink高速连接,采用和NVIDIA DGX-1完全相同的拓扑结构,既可以自身进行多机扩容,又可以很好的兼容DGX-1系统。

13XMachine Pascal深度学习系统

基本参数

CPU

最大2颗2698V4,135W

GPU

NVIDIA P100 *4(SXM2)

IB

2个 PCIE X16 EDR 100G

网络

I350千兆,带BMC管理

电源

2个1600W

 

 

 

 

 

 

从计算的角度看,深度学习是在大数据时代背景下一种新兴数据处理方式。通过对大量科学数据的分析,可以获取更多的深层次信息以供参考,而这一过程则需要强有力的计算平台来支撑各种维度的数据分析。今年4月,曙光公司发布"数据中国加速计划",重点部署"四大数据"——即科学大数据、政府大数据、安全大数据、工业大数据,并将"科学大数据"与自身传统优势高性能计算进行有效整合,为深度学习的再升级提供了全方位保障。

"高性能计算是推动深度学习发展的动力。随着深度学习产业化时代的开启,计算需求将被迅速激发。曙光作为NVIDIA在中国区最重要的战略合作伙伴,将为中国用户提供基于GPU的深度学习软硬件一体化解决方案。"曙光公司副总裁沙超群表示,"曙光和NVIDIA在本次大会上联合发布的XMachine Pascal深度学习服务器就是我们为中国用户量身定做的深度学习硬件产品。"曙光XMachine Pascal深度学习系统和DGX-1的形成,必将为深度学习带来全新的实现方式;半精度浮点运算能力的支持,也将为深度学习建立大模型提供坚实的硬件基础。

据了解,曙光在深度学习领域正逐渐从科研向应用进行迁移。目前的生物医学领域,高通量成像数据分析算法的时间复杂度为O(year),以"大数据+HPC"为理论基础的曙光XSharp软件成为生命科学大数据处理和分析的利器。曙光科学家通过交互式和高精度的GPU并行计算平台,在胰岛素图像处理等试验中,成功将时间复杂度降低为O(day),效果十分明显。未来,曙光将进一步推动深度学习的应用,帮助用户快速进入深度学习领域,实现大数据向生产力的转化。同时,曙光还将进一步加深与产业内外伙伴的交流合作,创造更完善的产业环境,真正让深度学习这项科技造福社会。

 

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