Nvidia DGX-1: El supercomputador de aprendizaje profundo

Tras Pascal P100 y Pascal GP100, toca hablar del Nvidia DGX-1, el primer supercomputador de aprendizaje profundo que esconderá en su interior nada menos que 8 tarjetas gráficas Tesla P100, lo que le convertirá en el supercomputador de aprendizaje profundo más rápido y eficientemente energético del mundo. Su rendimiento alcanza la nada despreciable cifra de 170 TFLOPs FP16, algo que se traduce en el reconocimiento de 1.330 millones de imágenes al día además de ser el primer equipo en usar la tecnología de interconexión NVLInk que conectará a las ocho tarjetas gráficas Tesla P100. Cada gráfica cuenta con 16 GB de memoria HBM2, arrojan un consumo de 3200W y el equipo esconde 7 TB de almacenamiento en forma de SSD.

Nvidia DGX-1 (2)

Para hacernos una idea de la potencia, cuando se anunció en la GTC de 2015 a Maxwell, un equipo Dual Xeon con cuatro gráficas Maxwell daban una potencia de 3 TFLOPs con un ancho de banda de 76 GB/s que completaba el entrenamiento "Alexnet" en 150 horas. Gracias a los 170 TFLOPs del Nvidia DGX-1 con un ancho de banda de 768 GB/s reduce el tiempo de entrenamiento en sólo 2 horas usando solo un nodo (vs 250 nodos). Respecto al pasado año, se ha conseguido incrementar 12 veces la velocidad.

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