NVIDIA认证系统计划进一步扩展,现已包含50多种面向企业数据中心的NVIDIA认证系统。涵盖了华硕、戴尔科技、技嘉科技、慧与、联想集团、云达科技、超微及其他公司的主力x86服务器。
美国加利福尼亚州圣克拉拉市——COMPUTEX——2021年5月31日——NVIDIA于今日宣布数十款全新服务器已获得认证,可运行NVIDIA AI Enterprise软件,这标志着NVIDIA认证系统TM计划在迅速扩展,目前已经包含来自全球领先制造商的50多种系统。
研华科技、Altos、永擎电子、华硕、戴尔科技、技嘉科技、慧与、联想、云达科技、超微等公司的NVIDIA认证系统数量日益提升,包括一些在主流数据中心使用的主流X86服务器。它们将赋能医疗、制造、零售和金融服务等行业的AI。
凭借NVIDIA认证系统,企业能够支持传统数据中心以及混合云中的各种复杂工作。其中包括在VMware vSphere上运行NVIDIA AI Enterprise和数据分析软件,来部署支持AI的企业级平台,从而实现批量运行AI工作负载;还包括在NVIDIA Omniverse™ Enterprise上实现设计协作、高级模拟以及在红帽OpenShift平台上实现AI部署。 系统还可与 Cloudera 数据工程和机器学习无缝集成,把交付模型的时间从几个小时缩短至几分钟。
NVIDIA企业计算负责人Manuvir Das表示:“每个行业的企业都需要基于传统数据中心基础设施,为自身的AI创新工作提供有力支持。开放的、不断成长的NVIDIA认证系统生态圈在服务器方面为客户提供了前所未有的丰富选择,这些服务器经过NVIDIA验证,具有赋能世界级AI的能力。”
种类丰富的NVIDIA认证系统助力实现加速计算
NVIDIA 认证系统经过严格的测试,在性能、安全性和可扩展性方面延续NVIDIA 的设计最佳实践。这些系统的价格和性能水平各异,采用NVIDIA A100、A40、A30或A10 Tensor Core GPU以及NVIDIA BlueField-2 DPU或NVIDIA ConnectX-6系列网卡。
在高级AI训练和云计算服务领域,戴尔科技,慧与,宁畅和超微率先推出基于NVIDIA HGXTM加速计算平台、经过认证的新服务器。这些产品通过四或八个NVIDIA A100 GPU、NVIDIA NVLink(R) GPU互连技术、NVIDIA InfiniBand网络以及NVIDIA AI和HPC软件栈提供领先的AI性能。
首批NVIDIA认证系统运用BlueField-2 DPU提升安全性
今年下半年,几家全球领先的系统制造商将首次发布多款经过新一类NVIDIA认证系统的服务器。这类新认证系统将通过BlueField-2 DPU(数据处理器)在网络、存储和安全性能上实现突破。
通过卸载CPU的工作任务,单一BlueField-2 DPU可以提供多达125个CPU核才能实现的数据中心服务,从而释放服务器CPU周期以支持各种关键业务应用。
BlueField-2 DPU得到了软件基础设施领导者的广泛支持,包括红帽和VMware。为协助开发者构建支持BlueField-2 DPU的应用程序,红帽免费为开发者提供针对红帽企业版 Linux 操作系统的红帽开发者订阅版。
NVIDIA 认证将于2022年扩展至Arm CPU服务器
为了将Arm生态系统扩展至企业以实现高性能AI计算,技嘉科技和纬颖科技计划将提供新的服务器,其采用基于Arm Neoverse™ 的CPU、 NVIDIA Ampere架构GPU和/或BlueField-2 DPU。这款服务器预计将于明年上市,届时将被提交至NVIDIA进行认证。
技嘉科技正与NVIDIA 合作提供一款Arm HPC开发者套件,为HPC、AI和科学计算应用开发提供硬件和软件一体化的平台。该平台经NVIDIA验证,可满足严苛的HPC应用要求,它包含一个来自Ampere Computing的基于Arm Neoverse™的Ampere® Altra®处理器、两个A100 GPU、两个BlueField-2 DPU以及NVIDIA HPC SDK。
供应情况
采用NVIDIA Ampere架构GPU的NVIDIA认证系统现已上市,采用NVIDIA BlueField-2 DPU的系统和采用Arm CPU的系统将分别于今年晚些时候和2022年上市。
符合条件的开发者可即刻申请使用NVIDIA Arm HPC开发者套件。
好文章,需要你的鼓励
北京大学研究团队开发出基于RRAM芯片的高精度模拟矩阵计算系统,通过将低精度模拟运算与迭代优化结合,突破了模拟计算的精度瓶颈。该系统在大规模MIMO通信测试中仅需2-3次迭代就达到数字处理器性能,吞吐量和能效分别提升10倍和3-5倍,为后摩尔时代计算架构提供了新方向。
普拉大学研究团队开发的BPMN助手系统利用大语言模型技术,通过创新的JSON中间表示方法,实现了自然语言到标准BPMN流程图的自动转换。该系统不仅在生成速度上比传统XML方法快一倍,在流程编辑成功率上也有显著提升,为降低业务流程建模的技术门槛提供了有效解决方案。
谷歌宣布已将约3万个生产软件包移植到Arm架构,计划全面转换以便在自研Axion芯片和x86处理器上运行工作负载。YouTube、Gmail和BigQuery等服务已在x86和Axion Arm CPU上运行。谷歌开发了名为CogniPort的AI工具协助迁移,成功率约30%。公司声称Axion服务器相比x86实例具有65%的性价比优势和60%的能效提升。
北京大学联合团队发布开源统一视频模型UniVid,首次实现AI同时理解和生成视频。该模型采用创新的温度模态对齐技术和金字塔反思机制,在权威测试中超越现有最佳系统,视频生成质量提升2.2%,问答准确率分别提升1.0%和3.3%。这项突破为视频AI应用开辟新前景。