Nvidia dévoile un supercalculateur spécialement étudié pour le deep learning. Ce boîtier qui peut gérer l’apprentissage machine a été baptisé DGX-1 et son coût est de…129 000 dollars.

Nvidia

Nvidia lance le DGX-1, un supercalculateur dédié à l’intelligence artificielle

A l’occasion de la conférence annuel GTC, Nvidia a multiplié les annonces et en profite pour lancer un supercalculateur, baptisé DGX-1, spécialement optimisé pour l’apprentissage-machine, le deep learning, étudié pour répondre aux nombreuses demandes des développeurs qui travaillent dans l’univers de l’intelligence artificielle.

Le DGX-1 est basé sur des cartes Tesla P100, ce qui lui permet de développer une puissance de 170 téraflops en FP16, ce qui correspond, selon Nvidia à 250 serveurs x86, avec l’utilisation de huit cartes Tesla P100. Ce supercalculateur pourra être équipé des cartes Tesla P100 signées Nvidia dès le mois de juin prochain. Il sera commercialisé au prix de 129 000 dollars.

Nvidia DGX-1

La carte Tesla P100 n’est pas une simple carte graphique, mais davantage une carte d’accélération qui sera positionnée sur des serveurs destinés aux calculs parallèles. Cette carte est dotée d’un GPU sous architecture Pascal. Elle est gravée en 16 nm FinFET+ et dispose de 15,3 milliards de transistors avec une surface de 610 mm², ce qui est très important en comparaison de la puce Nvidia la plus haut de gamme actuellement disponible, la GM200, qui dispose de 8 milliards de transistors. Le supercalculateur Nvidia DGX-1 dispose de 8 cartes graphiques Tesla P100 avec 16 Go de mémoire vive chacune et une capacité de stockage de 7 To. Il est doté d’une couche logicielle permettant de gérer l’apprentissage machine, encore appelé le deep learning, avec divers outils dédiés, permettant de proposer une solution pour l’apprentissage profond.

Le supercalculateur DGX-1 de Nvidia est dédié au deep learning. Cette méthode fait partie de ce qui est appelé l’apprentissage-machine et permet d’entraîner les ordinateurs à exécuter des tâches très difficiles à programmer comme comprendre un texte ou reconnaître la parole. Des questions sont posées à la machine, qui avec l’apprentissage profond, s’ajuste automatiquement pour donner la bonne réponse.

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