• "אין עוד הרבה אתגרי AI תובעניים כמו אימון מכוניות אוטונומיות, שמצריך אימון מחדש של הרשת העצבית עשרות אלפי פעמים כדי שתעמוד בדרישות דיוק קיצוניות"
• בעוד שמערכות אחרות עם רמות ביצועים דומות המדורגות ב-TOP500 נבנות עם אלפי שרתים, ה-DGX SuperPOD תופס רק שבריר של נפח זה והינו קטן בערך פי 400 משכניו לרשימה
NVIDIA חשפה היום (ב') את מחשב העל המדורג 22 בעולם במהירות העיבוד ובכך המחישה מדוע מנהיגות בבינה מלאכותית מחייבת את יכולות המחשוב הטובות ביותר. המחשב החדש – DGX SuperPOD – מספק תשתית AI הממלאת את הדרישות המסיביות של תכנית החברה לפריסת מכוניות אוטונומיות.
יכולת האימון של הבינה מלאכותית במכוניות אוטונומיות הוא האתגר האולטימטיבי של מחשוב על. מכונית אוטונומית אחת מחוללת טרה-בייט אחד של נתונים מדי שעה. הכפילו זאת בשנים תמימות של נהיגה של צי רכב שלם ותגיעו במהירות לפיטה-בייט של נתונים.
המערכת נבנתה תוך שלושה שבועות בלבד, עם 96 מחשבי על NVIDIA DGX-2H וטכנולוגיית אינטרקונקט של מלנוקס. המערכת מספקת יכולת עיבוד של 9.4 petaflops ומסוגלת לאמן (train) מספר עצום של רשתות עצביות עמוקות, בהיקף הנדרש לכלי רכב בטוח הנוהג את עצמו.
נתונים אלה משתמשים לאימון אלגוריתמים בכללי הכביש ולזיהוי כשלים פוטנציאליים ברשתות העצביות העמוקות הפועלות בכלי הרכב. כל אימת שכשל כזה מזוהה, יש לאמן מחדש את האלגוריתמים.
"מנהיגות בבינה מלאכותית מחייבת מנהיגות בתשתית מחשוב," אמר קלמנט פאראבה, סגן נשיא לתשתית בינה מלאכותית ב-NVIDIA. "אין עוד הרבה אתגרי AI תובעניים כמו אימון מכוניות אוטונומיות משום שכאן יש צורך באימון מחדש של הרשת העצבית עשרות אלפי פעמים כדי שתעמוד בדרישות הדיוק הקיצוניות. אין תחליף ליכולת העיבוד המסיבית כגון זו של ה-DGX SuperPOD."
מצויד ב-1,536 מעבדים גרפיים מסוגNVIDIA V100 Tensor Core המחוברים באמצעות NVIDIA NVSwitch ופבריק הרשת של מלנוקס, ה-DGX SuperPOD מתמודד עם נתונים באמצעות ביצועים חסרי תקדים למחשב על בגודל זה.
המערכת עובדת ללא לאות מסביב לשעון על אופטימיזציה של תכנת נהיגה אוטונומית ואימון מחדש של רשתות עצביות במהירות הרבה יותר גבוהה ממה שהתאפשר בעבר. לשם המחשה, אימון של ResNet-50 נמשך פחות משתי דקות לעומת 25 ימים ב-2015, השנה שבה יצא דגם זה לשוק ואומן עם מעבד גרפי NVIDIA K80 יחיד.
בעוד שמערכות אחרות עם רמות ביצועים דומות המדורגות ב-TOP500 נבנות עם אלפי שרתים, ה-DGX SuperPOD תופס רק שבריר של נפח זה והינו קטן בערך פי 400 משכניו לרשימה.
את מערכות NVIDIA DGX אימצו כבר ארגונים רבים עם צורכי מחשוב מסיביים, בהם יצרניות הרכב BMW, קונטיננטל, פורד ו-Zenuity וארגונים כדוגמת פייסבוק, מייקרוסופט ופוג'יפילם ומוסדות מחקר כגון Riken ומעבדות מחלקת האנרגיה של ארה"ב.
החדשנות מתחילה בבית
ה-DGX SuperPOD אינו המערכת היחידה של NVIDIA המדורגת ברשימת 500 מחשבי העל המהירים בעולם. קדמו לו NVIDIA’s SATURNV system שהושקה ב-2016 ודורגה בראש רשימת Green500 המכירה במערכות החסכוניות ביותר בעולם ובמקום ב-28 מבין 500 המערכות המובילות.
מערכות נוספות של NVIDIA שזכו להכרה על ביצועיהן המדהימים וצריכת החשמל החסכונית הן SATURNV Volta והתקנים המבוססים על המעבד הגרפי של NVIDIA ומניעים 22 מבין 25 מחשבי העל המובילים ברשימת Green500 האחרונה.
