2017年5月30日--NVIDIA (輝達) 今天宣布啟動全球頂尖 ODM 夥伴合作計畫, 包括富士康、英業達、廣達以及緯創等,加速因應 AI 雲端運算的各種需求。
透過 NVIDIA HGX 合作夥伴計畫,提供所有 ODM 代工廠早期使用 NVIDIA HGX 參考架構、NVIDIA GPU 運算技術以及設計準則等資源。HGX 與微軟 Project Olympus、臉書 Big Basin 系統以及 NVIDIA DGX-1™ AI 超級電腦採相同的資料中心設計。
利用 HGX 作為此領域的切入點,ODM 夥伴廠商能與 NVIDIA 合作加快設計,並針對超大規模資料中心推出各種類型的認證 GPU 加速系統。NVIDIA 工程師將透過此計畫與 ODM 廠商密切合作,協助縮短從設計到產品部署上市的時程。
隨著過去一年各界對 AI 運算資源的需求急速攀升,NVIDIA GPU 運算平台的效能以及市場採納度也跟著水漲船高。目前全球前十大超大規模企業資料中心皆採用 NVIDIA GPU 加速器。
透過全新 NVIDIA® Volta 架構 GPU 所帶來比前一代產品高 3 倍的效能,ODM 廠商能藉由採用最新 NVIDIA 技術產品來滿足市場的需求。
NVIDIA 加速運算部門總經理 Ian Buck 表示:「加速運算正快速演化,NVIDIA Tesla GPU 在短短一年就讓深度學習效能提高 3 倍,也因此對系統設計產生顯著的影響。透過我們的 HGX 夥伴計畫,各製造商能確保為持續成長的雲端運算業者提供最新的 AI 技術。」
高彈性且可升級的設計
NVIDIA 打造 HGX 參考設計以因應超大規模雲端環境獨特的高效能、效率以及廣大規模的需求。HGX 除了能基於作業負載需求靈活進行調整外,還能針對高效能運算、深度學習訓練和推論的需要,自由搭配各種 GPU 與 CPU 的組合。
標準的 HGX 設計架構包含 8 個 SXM2 封裝的 NVIDIA Tesla® GPU 加速器,透過 NVIDIA NVLink™ 高速互連與優化的 PCIe 技術串接成立方網格(cube mesh)。透過模組化設計,HGX 機組適合部署在全球各地現有資料中心機架,並可隨時依照需求採用超大規模 CPU 節點。
NVIDIA Tesla P100 與 V100 GPU 加速器皆與 HGX 相容,因此當 V100 GPU 在今年稍後問市時,所有 HGX 架構的產品就能立即升級。
對於想採用 NVIDIA GPU 雲端平台的雲端服務供應商而言,HGX 是一款理想的參考架構。NVIDIA GPU 雲端平台能針對各種深度學習框架容器進行全面的整合以與最佳化,其中包括 Caffe2、Cognitive Toolkit、MXNet 以及 TensorFlow。
富士康總經理暨鴻佰科技執行長周泰裕表示:「透過與 NVIDIA 的新合作計畫,我們將能更快因應客戶持續成長的需求,其中有許多公司正在經營全球規模首屈一指的資料中心。早期使用 NVIDIA GPU 技術與設計準則將協助我們更快針對客戶日漸攀升的 AI 運算需求推出各種創新產品。 」
英業達中國營運中心主管簡嘉南 (Evan Chien) 表示:「與 NVIDIA 更緊密的合作將幫助我們推動全球資料中心基礎設施的新一波創新。透過雙方的密切合作,我們將能更有效率強化運算密集的 AI 需求,協助企業管理超大規模雲端環境。」
廣達電腦資深副總裁暨雲達總裁楊晴華 (Mike Yang)表示:「擷取 NVIDIA 的 AI 運算專業,將讓我們立即在市場推出顛覆局勢的解決方案,滿足 AI 時代各種新興的運算需求。 」
緯創技術長暨企業產品事業群總經理黃俊東(Donald Hwang)表示:「作為 NVIDIA 長期夥伴,我們期盼深化彼此的合作關係以迎合我們超大規模資料中心客戶持續成長的運算需求。我們的客戶渴求更強大的 GPU 運算能力以處理各種類型的 AI 作業負載,這項新結盟將讓我們能更快推出新的解決方案。」
微軟 Azure 硬體基礎設備總經理暨傑出工程師 Kushagra Vaid 表示:「我們持續與鴻佰科技和 NVIDIA 合作開拓業界最新設計標準,進而因應現今 AI 世代持續成長的需求。 HGX-1 AI 加速器已被研發並運用在微軟 Project Olympus 中,透過高頻寬互聯效能,連結高達 32 個 GPU 以達到極致的效能擴展。」
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關於NVIDIA (輝達)
NVIDIA (輝達) 為人工智慧運算公司,自1999年發明GPU起,成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品,掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧,透過GPU以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等,來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊,請瀏覽www.nvidia.com.tw/object/newsroom_tw.html 以及 blogs.nvidia.com.tw。