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部署Tesla V100 的三大理由
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部署Tesla V100的三大理由 從科學(xué)發(fā)現(xiàn)到人工智能，高性能計(jì)算（HPC）都是促進(jìn)人類進(jìn)步的重要中堅(jiān)力量。現(xiàn)代化的 HPC 數(shù)據(jù)中心正攻克當(dāng)今世界所面臨的部分超級(jí)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的 CPU 已不再能提供過去的性能提升，HPC 數(shù)據(jù)中心的出路就是 GPU 加速計(jì)算。 NVIDIA® Tesla® 是加速計(jì)算領(lǐng)域的先進(jìn)平臺(tái)，也是世界部分超大型計(jì)算中心的動(dòng)力源，能夠在提供超高吞吐量的同時(shí)節(jié)約成本。 NVIDIA Tesla V100 采用 NVIDIA Volta™ 架構(gòu)，是科學(xué)計(jì)算和人工智能時(shí)代的理想計(jì)算引擎。為您的數(shù)據(jù)中心部署 NVIDIA Tesla V100 GPU 有三大理由。 理由 1：準(zhǔn)備迎接 AI 革命 AI 革命已近在咫尺，每個(gè)數(shù)據(jù)中心都應(yīng)該做好準(zhǔn)備。 AI 是我們?nèi)粘Ｊ褂玫南M(fèi)者服務(wù)（例如網(wǎng)頁搜索和視頻推薦）背后的引擎。AI 可讓研究人員分析大量數(shù)據(jù)，在僅憑模擬無法完全預(yù)測各專業(yè)領(lǐng)域（如生物信息、藥物發(fā)現(xiàn)和高能物理等）真實(shí)情況下快速獲取見解，從而擴(kuò)展傳統(tǒng)的高性能計(jì)算。 AI 正在幫助研究人員通過聚變反應(yīng)堆生成清潔能源 美國普林斯頓大學(xué)目前在使用 AI 對(duì)托卡馬克反應(yīng)堆（一種磁式聚變反應(yīng)堆裝置）的中斷情況進(jìn)行預(yù)測和響應(yīng) NVIDIA Tesla V100 是能夠推動(dòng) AI 革命和實(shí)現(xiàn) HPC 突破的計(jì)算引擎。例如，佛羅里達(dá)大學(xué)和北卡羅來納大學(xué)的研究人員利用 GPU 深度學(xué)習(xí)開發(fā) ANAKIN-ME（ANI），從而以極高的精度（DFT）再現(xiàn)分子能量曲面，成本僅為當(dāng)前計(jì)算方法的百萬分之一。 AI 加快藥物研發(fā)速度 目前基于 CPU 的各種方法每年可處理多達(dá)兩百萬種候選藥物，不過佛羅里達(dá)大學(xué)和北卡羅來納大學(xué)的研究人員開發(fā)出一種全新方法：使用基于GPU 的深度學(xué)習(xí)，不到兩分鐘便可完成相同工作。 “ “對(duì)分子能量精確且快速的描述，可引發(fā)藥物發(fā)現(xiàn)和材料科學(xué)等許多領(lǐng)域的重大突破。ANI 可能發(fā)起計(jì)算化學(xué)領(lǐng)域的再一次革命�！狈鹆_里達(dá)大學(xué)的化學(xué)研究生 Justin S.Smith 表示。 ” 理由 2：常用應(yīng)用程序都支持 GPU 加速 多個(gè)領(lǐng)域超過 500 款 HPC 應(yīng)用程序已得到 GPU優(yōu)化，包括量子化學(xué)、分子動(dòng)力學(xué)、氣候和氣象學(xué)等。 事實(shí)上，Intersect360 Research 的一份獨(dú)立研究顯示，70% 的超熱門 HPC 應(yīng)用程序，包括前 10 的所有應(yīng)用，都有內(nèi)置對(duì) GPU 的支持。 超熱門 HPC 應(yīng)用程序和所有的深度學(xué)習(xí)框架都支持GPU 加速，因此每位 HPC 客戶都會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心大部分工作負(fù)載均受益于 GPU 加速計(jì)算。 理由 3：提升數(shù)據(jù)中心生產(chǎn)效率和吞吐量 數(shù)據(jù)中心管理者都面臨著同樣的挑戰(zhàn)：如何滿足常常會(huì)超過系統(tǒng)可用周期的計(jì)算資源需求。 NVIDIA Tesla V100 可顯著提升數(shù)據(jù)中心的吞吐量并減少節(jié)點(diǎn)數(shù)量，從而完成更多項(xiàng)任務(wù)和提升數(shù)據(jù)中心效率。 配有 V100 GPU 的單個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)最多可抵 50 個(gè)CPU 節(jié)點(diǎn)。例如，對(duì)于 HOOMD-Blue，配有四塊 V100的單個(gè)節(jié)點(diǎn)可以抵上 43 個(gè)雙插槽 CPU 節(jié)點(diǎn)，而對(duì)于MILC 而言，單個(gè) V100 節(jié)點(diǎn)可抵 14 個(gè) CPU 節(jié)點(diǎn)。在降低網(wǎng)絡(luò)、電力和機(jī)架空間方面開銷而大幅降低成本的同時(shí)，加速節(jié)點(diǎn)還能提供更高的應(yīng)用程序吞吐量。 |
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