各大電腦製造商與一線雲端服務供應商皆 - 3C

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By Una
at 2017-11-17T15:12

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各大電腦製造商與一線雲端服務供應商皆選用 NVIDIA 方案


NVIDIA (輝達) 今天宣布全球各大電腦製造商及一線雲端服務供應商皆已採用基於 NVIDIA Volta 架構的 NVIDIA Tesla V100資料中心 GPU,用於開發人工智慧與高效能運算相關服務。

其中戴爾 EMC、Hewlett Packard Enterprise、華為、IBM、聯想等企業均為其客戶推出 Volta 架構的解決方案。阿里雲、Amazon Web Services、百度雲、Microsoft Azure、Oracle Cloud與騰訊雲等一線業者相繼推出採用 Volta 架構的雲端服務。

承襲其全方位的解決方案,NVIDIA 進一步在 NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器登入服務中推出新軟體與工具,讓科學家能輕易針對運算密集的研究任務部署 NVIDIA 的加速運算平台。NVIDIA於 SC17 超級電腦大會宣布此消息,會中十多家電腦製造商與雲端服務業者也同時發表眾多 Volta 架構產品與服務。

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示:「Volta是全球最強悍的 AI 與 HPC 平台,能讓全球頂尖科技研發人才突破各種領域的極限,包括新藥開發、替代能源與天然災害預測等。隨著全球各地資料中心與雲端環境廣泛採納 Volta,新一波的創新正如火如荼展開,將深切影響我們的社會。 」

NVIDIA GPU Cloud 新增 HPC 容器

目前超過 500 款 HPC 應用程式,當中許多是業界最廣泛採用的程式都已納入 GPU 加速功能。然而對於想要利用這些程式的科學家而言,當前所面臨最艱鉅的挑戰之一就是部署流程極為複雜。

為此 NVIDIA 針對科學運算應用與HPC視覺化工具推出的新容器,能用來執行業界最廣泛使用並具 GPU 優化的 HPC 軟體。NVIDIA 在上個月推出新容器新增,針對 GPU 優化之 AI 框架與深度學習應用提供 NGC 容器登入服務。這些解決方案使研究人員能透過 NGC 單一管道,輕鬆免費取用 AI 框架、HPC程式以及各種視覺化工具等對於科學研究至關重要的資源。

藉由 NGC,科學家與研究人員能專注於科學研發,不必費心設定與部署各種科學運算程式,無須耗費大量時間在安裝程序複雜且耗費大量資源的軟體與程式更新上。NGC 上的 GPU 優化 HPC 容器顛覆這種以往須花費數天甚至數週的繁瑣流程,精簡成只須短短幾分鐘就能完成的簡單作業。

HPC 容器包含多項熱門的科學應用,例如 GAMESS、GROMACS、LAMMPS、NAMD 和 RELION 等。HPC 視覺化容器現已釋出 NGC beta 公測版,內容包含領先業界的視覺化工具,如支援 NVIDIA IndeX 渲染工具的ParaView、NVIDIA Optix 光線追蹤函式庫與具即時互動與高畫質的NVIDIA Holodeck。

使用者只須註冊一個 NGC 帳號即可免費從NGC容器登入服務中,取得建構完整的 GPU 加速深度學習環境和HPC 相關應用與視覺化服務,HPC 容器可在任何 NVIDIA Pascal 與下一代的 NVIDIA GPU 加速系統上運行,其中包括工作站主機、NVIDIA DGX 系統以及 HPC 超級電腦叢集。


https://www.ithome.com.tw/pr/118292

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All Comments

Leila avatar
By Leila
at 2017-11-22T14:41
AMD的客戶都被nV搶光了
Catherine avatar
By Catherine
at 2017-11-23T07:38
是AMD還沒辦法搶到NV生意
Steve avatar
By Steve
at 2017-11-27T15:00
內文八成在講HPC 跟AI差娜摸多
Leila avatar
By Leila
at 2017-11-30T18:19
AMD是在Q4上市運算伺服器產品。
Frederica avatar
By Frederica
at 2017-12-01T09:42
沒看到市場有什麼反應耶 Vega追加生產的部分也是
Steve avatar
By Steve
at 2017-12-02T23:56
英業達Project47,20顆EYPC+80顆Vega
1Pflops(單精度)-2Pflops(半精度)
Selena avatar
By Selena
at 2017-12-04T13:42
有資料嗎?
Robert avatar
By Robert
at 2017-12-05T00:00
HPC方案卡在EYPC與Vega出的晚
今年市場註定是NV的天下。
Mason avatar
By Mason
at 2017-12-07T05:41
等AMD人找齊再說,看起來AMD的職缺越來越多
現在要找 601 個人
Xanthe avatar
By Xanthe
at 2017-12-10T18:33
太多戰要打, EPYC, TR, Ryzen, GPU, SoC, driver
Isla avatar
By Isla
at 2017-12-15T02:59
software, enterprise, 3D Engine, VR, AI ..
Brianna avatar
By Brianna
at 2017-12-16T10:23
Intel: 100,000人, nvidia: 10,000人, AMD:10,000人
Agnes avatar
By Agnes
at 2017-12-16T13:14
樓下好忙好忙!!!!!
Quanna avatar
By Quanna
at 2017-12-17T00:21
Poor Vega, poor Navi
Franklin avatar
By Franklin
at 2017-12-20T15:29
amd Gpu老人又被鬥走幫QQ
Franklin avatar
By Franklin
at 2017-12-22T11:21
AMD動作這麼慢EPYC喊要上市,結果根本還沒全面鋪貨
Freda avatar
By Freda
at 2017-12-24T19:38
東西效能比人差,生產鋪貨比人慢,研發經費比人少
Victoria avatar
By Victoria
at 2017-12-26T17:33
7nm不會惹
Candice avatar
By Candice
at 2017-12-31T09:52
Server 鋪貨給一般消費者看是搞笑膩?
Mia avatar
By Mia
at 2018-01-04T01:17
自己去看國外討論吧,一般人想組EPYC工作站買不到
整個Ramp up的速度比想像中的慢太多了
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2018-01-04T06:00
dell,hp你下定也講不出交期,貨根本少的誇張
牙膏廠推的Skylake都出來了,AMD東西想買還沒有
Eden avatar
By Eden
at 2018-01-07T07:56
EPYC零售給你組工作站 你在說啥啊...?
Emma avatar
By Emma
at 2018-01-08T04:41
大客戶那邊都沒搞定怎麼可能管你零售
Blanche avatar
By Blanche
at 2018-01-11T07:02
我倒覺得大公司驗證周期比較長 早點鋪些零售當Debug
很好啊
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By Elma
at 2018-01-13T01:42
沒驗證玩也不可能鋪大量 現在的產能先丟小量的白老
Carol avatar
By Carol
at 2018-01-17T13:26
下腳料大概都丟到DeskTop和TR去Debug了
Candice avatar
By Candice
at 2018-01-20T12:33
明年才是伺服器開始放量的時候。

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By Kama
at 2017-11-17T13:26
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By Necoo
at 2017-11-17T13:22
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By Oscar
at 2017-11-17T13:09
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Oliver avatar
By Oliver
at 2017-11-17T12:52
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Emily avatar
By Emily
at 2017-11-17T12:26
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