NVIDIA DGX-2 объединяет в себе мощность 16 графических процессоров NVIDIA V100 с тензорными ядрами, что позволяет тренировать модели на самых больших наборах данных.
NVIDIA DGX-2
Устраните ограничения на пути к скорости и масштабируемости ИИ
Сервер для сложных задач ИИ
Оцените производительность NVIDIA DGX-2™ в задачах ИИ, первой в мире двухпетафлопсной системой с 16 ускорителями NVIDIA V100 с тензорными ядрами для масштабных проектов ИИ. DGX-2 построена на базе ПО NVIDIA DGX и масштабируемой архитектуре с технологией NVIDIA® NVSwitch™ и позволяет выполнять сложные задачи ИИ.
Преимущества DGX-2
Исключительная вычислительная мощность
Высокоскоростной коммутатор
Коммутатор NVSwitch обеспечивает параллельную тренировку моделей благодаря пропускной способности 2,4 Тбит/с, что в 24 раза быстрее технологии предыдущего поколения.
Новый уровень масштабируемости ИИ
Создайте корпоративную облачную платформу ИИ с поддержкой виртуализации и специально разработанной архитектурой для масштабирования.
Эксперты NVIDIA по DGX: интегрированный доступ к знаниям экспертов в области ИИ
Эксперты NVIDIA по DGX — это более специалистов в области ИИ которые за десять лет накопили богатый опыт и готовы помочь вам максимизировать окупаемость вложений в систему DGX
РЕКОРДЫ В БЕНЧМАРКАХ ИИ
NVIDIA DGX-2 ускоряет тренировку алгоритмов глубокого обучения в 195 раз
Передовые компоненты системы DGX-2
16 GPU TESLA V100 32 ГБ, СОЕДИНЕННЫХ МЕЖДУ СОБОЙ
0,5 ТБ памяти с высокой пропускной способностью для тренировки более сложных моделей глубокого обучения
0,5 ТБ памяти с высокой пропускной способностью для тренировки более сложных моделей глубокого обучения
12 ЧИПОВ NVSWITCH
Общая пропускная способность 2,4 ТБ/с
Общая пропускная способность 2,4 ТБ/с
8 КОММУТАТОРОВ EDR INFINIBAND/100 GigE
Низкие задержки и пропускная способность 1600 ГБ/с для двунаправленного канала
Низкие задержки и пропускная способность 1600 ГБ/с для двунаправленного канала
БАЗОВАЯ ПЛАТА NVLINK
Инновационная технология межчипового соединения двух базовых плат для GPU
Инновационная технология межчипового соединения двух базовых плат для GPU
2 CPU XEON PLATINUM
CPU последнего поколения, обеспечивающий более быстрое и надежное управление загрузкой и памятью
CPU последнего поколения, обеспечивающий более быстрое и надежное управление загрузкой и памятью
1,5 ТБ СИСТЕМНОЙ ПАМЯТИ
Больший объем системной памяти для работы с более тяжелыми задачами глубокого обучения
Больший объем системной памяти для работы с более тяжелыми задачами глубокого обучения
ДВЕ ВЫСОКОСКОРОСТНЫЕ СЕТЕВЫЕ КАРТЫ ETHERNET
Высокая пропускная способность для работы с массивами данных искусственного интеллекта
Высокая пропускная способность для работы с массивами данных искусственного интеллекта
NVME-НАКОПИТЕЛИ ОБЪЕМОМ 30 ТБ
Скоростная передача данных большого объема в кэш
Скоростная передача данных большого объема в кэш
ОС Red Hat Enterprise Linux на системах NVIDIA DGX.
Ознакомьтесь с примерами использования NVIDIA DGX-2
DFKI использует ИИ для антикризисного управления
Немецкий исследовательский центр по искусственному интеллекту (DFKI) использует увеличенный объем памяти и полностью связанные GPU с помощью архитектуры NVSwitch в NVIDIA DGX-2, чтобы анализировать множество спутниковых и аэрофотоснимков и своевременно отправлять ресурсы в чрезвычайных ситуациях
Университет штата Орегон ускоряет научные исследования и обучение
Университет штата Орегон ускоряет работу с ИИ, робототехнику, беспилотные транспортные средства, медицинскую визуализацию и другие исследования с помощью NVIDIA DGX-2.
Королевский колледж Лондона разрабатывает первую в Великобритании платформу ИИ для больниц
Объем памяти и вычислительная мощность NVIDIA DGX-2 позволяют тренировать нейросети, используя большие наборы 3D-изображений за считанные минуты, обеспечивая безопасность данных с помощью инфраструктуры федеративного обучения.
IIAI основывает центр развития исследований в области ИИ
Институт искусственного интеллекта Inception (IIAI) использует NVIDIA DGX-2, чтобы помочь исследователям и разработчикам ускорить изучение ИИ для умных городов и медицинской визуализации.
