Nvidia DGX-1 — первый в мире компьютер, специально разработанный для задач глубокого обучения и нейронных сетей. С помощью нового оборудования специалисты российского ИТ-вуза разработают алгоритмы движения беспилотного Камаза, научат антропоморфного робота ходить по пересечённой местности и обработают массив данных при разработке 4D-геоинформационной платформы. Студенты получат доступ к компьютеру для работ над учебными и собственными проектами.
В компьютере 8 графических процессоров Tesla V100: 5120 ядер и 21 млрд транзисторов внутри. Они помогают машине достичь производительности в 960 терафлопса (960 триллионов операций в секунду) при выполнении вычислений с плавающей запятой. Исследования производителя показали, что в работе с алгоритмами Deep Learning это устройство в 96 раз быстрее серверного компьютера на базе центрального процессора.
В системе 40 960 ядер CUDA — архитектура параллельных вычислений, увеличивающая производительность за счёт использования графических процессоров. По словам разработчиков, этой технологией уже пользуются 6 000 исследователей в академической среде, фармацевтические компании сокращают сроки создания новых лекарств. На финансовом рынке компании Numerix и CompatibL, используя CUDA в новом приложении анализа риска контрагентов, достигли ускорения работы в 18 раз.
Айрат Салахов, руководитель отдела информационных технологий Университета Иннополис: «Компьютер доступен и студентам для выполнения курсовых и дипломных проектов в области искусственного интеллекта, глубокого обучения и параллельных вычислений. В первый же день к нам поступило 20 заявок с запросами по задачам, связанным с анализом данных и в области глубокого обучения».
Размер суперкомпьютера равен обычному серверному. Внутри устройства также два 20-ядерных процессора Intel Xeon E5-2698 v4 с частотой 2,2 ГГц, операционная система Ubuntu Linux и доступ к Nvidia Gpu Cloud — каталогу ПО для глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений, оптимизированному под графические процессоры.
Руководитель центра развития робототехники Университета Иннополис Александр Климчик рассказал, как конкретно ИТ-вуз применит новое оборудование: «Суперкомпьютер будет задействован в решении задач машинного обучения для автономного вождения — проекта вуза по созданию беспилотной системы для Камаза с аэроразведкой территории дроном и для конкурса “Зимний город”, для которого мы создаём беспилотный автомобиль, адаптированный к движению зимой без разметки в разное время суток», — рассказал учёный и добавил, что также компьютер используют для гранта с партнёром вуза «Андроидная техника» для вычислений алгоритмов ходьбы антропоморфных роботов.
Так же Климчик отметил, что машина обладает колоссальным вычислительным ресурсом: «Nvidia DGX-1 способен сократить время необходимое на расчёты и обучение нейронных сетей с дней и недель до часов. Это позволит использовать больше входных данных, быстрее проверять гипотезы, ускорить исследования, получить новые прорывные результаты, которые раньше оставались за бортом из-за ограниченных вычислительных ресурсов».
«В проекте "Цифровая модель Республики Татарстан" Университета Иннополис наши специалисты также используют методы машинного обучения мониторинга и распознавания объектов, находящихся в охранных зонах. Для Министерства экологии и природных ресурсов РТ сервис на основе обучения нейронных сетей позволяет находить незаконные объекты в водоохраной зоне, — говорит Константин Игудесман, руководитель Центра геоинформационных технологий Университета Иннополис. — Суперкомпьютер ускорит обучение алгоритмов машинного обучения для нашей платформы в десятки раз».
Смотрите таймлапс-видео установки компьютера:
