NVIDIA的Volta的DGX-1超级计算机将400台服务器放入盒子中

如果您有一个带有Volta GPU的高功率NVIDIA DGX-1超级计算机，则需要购买400个服务器的机架。

DGX-1超级计算机 - 看起来像常规机架服务器 - 从八个Tesla V100 GPU获取其大部分计算电源。

基于全新Volta架构的第一款GPU在加利福尼亚州圣何塞的GPU技术会议上介绍了该公司的第一个。周三。

“它出来了盒子里，插入它并上班，”Nvidia的首席执行官Jen-Hsun Huang在主题演讲中说。

但DGX-1带有TESLA V100计算机昂贵。149,000美元，值得一些人的生命储蓄。但黄鼓励人们命令，说这盒子将在第三季度发货。

新超级计算机40,960克鲁达核心，NVIDIA表示等于800 CPU的计算能力。根据NVIDIA的说法，它根据当前的Pascal架构替换了先前的DGX-1，该架构具有250个双插槽服务器的功率。

NVIDIA表示，该系统提供了大约960张TEROPS的半精密 - 16位浮点 - 性能，这意味着单精度和双精度性能降低。数字Weren“T可用，但半精度性能被认为是机器学习任务的有价值。

伴随着GPU是以2.2GHz的时钟速度运行的两个20核英特尔Xeon E5-2698 V4。该系统有四个1.92TB SSD，并在Ubuntu Linux上运行。

该系统绘制了3,200瓦的电力，因此不要让它整天运行，或者它“LL耗尽你的电费。

游戏玩家应该对机器感到兴奋。DGX-1带有TESLA V100，也许是一个巨大的游戏钻机的昂贵;它是设计更多的机器学习。

GPU已经在数据中心电力机器学习任务，NVIDIA超级计算机是GPU如何使应用程序识别和自然语言处理现实的应用程序的示例。

黄说CPU没有提供足够的计算能力，特别是对于人工智能，这是GPU适合的地方。

黄克拉-1中的特斯拉V100比当前的Pascal建筑更快的五倍，黄说。它将具有新技术，如nvlink 2.0，一个新的互连，带宽高达300Gbps（每秒位数）。GPU拥有超过210亿晶体管和5,120核。它还具有900gbps（每秒按字节）HBM2内存带宽。

NVIDIA还包括一个立方体样卷核，它将与正规加工核心合作，以改善深度学习。NVIDIA专注于构建核心来加速矩阵乘法，这是有效的深度学习系统的核心。该结构将有助于对准低级浮点计算，这应该加快深度学习。

Huang吹嘘GPU提供120 Teraflops的深度学习性能，尽管“LL很难验证。标准基准工具Don“T存在于机器或深学习应用程序，尽管在谷歌等公司正在进行中，但是

超级计算机适用于许多高性能计算和深度学习的框架，如CUDA，Tensor和Caffe2。

图形公司还推出了DGX站，这是一个较小的新DGX-1版本。它看起来更像是一个工作站，并且有四个Tesla v100 GPU，DGX-1的一半。它价格为69,000美元，并将在第三季度发货。

NVIDIA没有立即说，如果产品将在全球发货。