今年5月NVIDIA推出Ampere GPU架构的时候,公布了一套名为Selene的新型超级计算机,总性能在全球排名第7。Selene现在成为美国最快的工业系统,也是有史以来第二高能效的系统。Selene采用风冷方式,在标准数据中心内构建完成仅仅用了三周时间,而通常安装一套超级计算机需要9-12个月。如此之快,很可能是因为采用了NVIDIA即插即用的DGX系统,该系统配置了AMD CPU、A100 GPU和Mellanox HDDR网络。不久之后,佛罗里达大学宣布他们也构建了同样是基于DGX A100平台的超级计算机。因此,NVIDIA履行了首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)的承诺,即NVIDIA不仅有GPU业务,还将在端到端数据中心的竞争中脱颖而出。
Selene不是NVIDIA首次涉足基于DGX的超级计算机,NVIDIA最早是在2017年推出Volta GPU的时候公布了SaturnV超级计算机。NVIDIA在构建自有超级计算机的过程中积累了很多经验,从而帮助NVIDIA将这些经验运用于学术界和大型云基础设施,同时为NVIDIA工程师们提供世界一流的产品设计和软件优化计算平台。SaturnV和Selene还可作为参考架构,供潜在客户进行测试,以确定是否可以满足他们的需求,让外界对于NVIDIA作为高性能基础设施的一级厂商充满信心。不仅佛罗里达大学对于NVIDIA系统的表现印象深刻,美国阿贡国家实验室、微软和洛克希德·马丁公司也都拥有了自己的DGX SuperPOD,而且该设计在HGX版本中已经开源,任何数据中心都可以根据需要自行构建。
许多媒体文章中都详细介绍过,这套系统是在疫情期间配置和安装的,为了遵守社交隔离政策,只有两个安装团队。我们在这里想重点谈一谈该系统对NVIDIA业务及其合作伙伴业务的意义和影响。
NVIDIA在DGX和HGX参考体系结构方面拥有丰富的经验,NVIDIA和合作伙伴网络也进行了整体的升级,提供从芯片和模块到包括软件、计算基础设施、网络和存储在内的全套数据中心。现在,客户可以直接找NVIDIA合作伙伴经销商或者DGX就绪数据中心合作伙伴安装DGX、DGX POD和DGX SuperPOD,或者以云的方式获得这些资源。可以肯定的是,DGX A100并不便宜,起价为19.9万美元,但是客户能够在几周之内(而不是几个月)就让系统平稳且低风险地运转起来。
NVIDIA尚未将该系统的收入数据从其他业务中划分出来,但是我预计这个产品系列将会迅速增长,成为NVIDIA的一个重要收入和利润来源。毕竟,NVIDIA到目前为止至少有十几个DGX客户,而Selene本身配置有280个DGX A100,如果有人要购买的话,标价为5600万美元。
最重要的是,NVIDIA一直在价值链上端发展,致力于将以往归于OEM合作伙伴的收入和利润收入自己的囊中。
好文章,需要你的鼓励
Luminary Cloud宣布完成7200万美元B轮融资,专注开发"物理AI"技术。该公司云原生平台可将仿真速度提升100倍,利用物理信息模型实时预测汽车、飞机等产品性能。公司推出针对特定行业的预训练模型,包括与本田合作的汽车设计模型和与Otto航空合作的飞机开发模型。融资由西门子风投领投,将用于扩大研发团队和市场销售。
香港中文大学联合上海AI实验室推出Dispider系统,首次实现AI视频"边看边聊"能力。通过创新的三分式架构设计,将感知、决策、反应功能独立分离,让AI能像人类一样在观看视频过程中进行实时交流,在StreamingBench测试中显著超越现有系统,为教育、娱乐、医疗、安防等领域的视频AI应用开启新可能。
伦敦量子动态科技公司宣布交付业界首台采用传统半导体制造工艺的量子计算机。该系统已安装在英国国家量子计算中心,使用标准化300毫米硅晶圆,是首台自旋量子比特计算机。系统采用CMOS技术,占地约三个19英寸服务器机架,具备数据中心友好特性。公司开发的可扩展瓦片架构支持大规模生产,未来可扩展至每个量子处理单元数百万量子比特,为商业化应用奠定基础。
Atla公司发布Selene Mini,这是一个仅有80亿参数的AI评估模型,却在11个基准测试中全面超越GPT-4o-mini。通过精心的数据筛选和创新训练策略,该模型不仅能准确评判文本质量,还能在医疗、金融等专业领域表现出色。研究团队将模型完全开源,为AI评估技术的普及和发展做出贡献。