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性能再创新高HGX-2平台采用NVIDIANVSwitch,能使所有GPU以2.
4TB/秒的全带宽速度进行相互通信,以此解决一些重大的AI深度学习、机器学习和HPC问题.
重新定义计算的未来HGX-2多精度计算平台可让您采用FP64和FP32进行高精度计算,以实现科学计算和模拟,同时还可采用FP16和INT8精度进行AI深度学习和机器学习.
这种史无前例的通用性可提供特有的灵活性以支持计算的未来发展.
高聚合带宽GPU显存0.
5TB网络复杂性的迅猛扩展从语言翻译到自动驾驶,AI深度学习模型正变得愈加复杂和多样化.
处理这些模型需要具备强大的计算能力、大容量显存以及超快的GPU间连接速度.
GPU之间的带宽是之前的24倍**与基于HGX-1并使用4个IB端口连接的两台服务器相比总计算能力2PFLOPSNVIDIAHGX2为深度学习、机器学习和高性能计算(HPC)领域打造的世界精尖加速服务器平台增强数据中心生态系统功能NVIDIA携手众多合作伙伴,共同打造理想的AI深度学习、AI机器学习和HPC解决方案.
借助HGX-2,他们现可将顶尖平台整合到其服务器中,从而提升数据中心的生态系统功能.
卷积网络序列与注意力网络生成式对抗网络y1y2GPU8GPU3GPU2GPU1y1y3x3x2GPU2GPU2GPU1GPU3GPU8强化学习新类别9X99X9206Wij=[8x16]16DigitalCaps1010||L2||32256ReLUConv1PrimaryCaps8.
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Encoder/DecoderConcatReLuDropoutBatchNormPoolingLSTMWaveNetGRUCTCBeamSearchAttention3D-GANAttentionSpeechEnhancementMedGANConditionalGANDQNSimulationDDPGMixtureofExpertsNeuralCollaborativeFilteringBlockSparseLSTM请参阅HGX2加速处理AI和HPC工作负载的详情.
www.
nvidia.
cn/hgx工作负载:ResNet50、90次数据训练PU服务器:双路英特尔至强金牌6140数据集:ImageNet2012应用程序:hromaPU服务器:双路英特尔至强金牌6140数据集:szscl21_24_128双路CPU1HGX-2双路CPUHGX-2160x300xNVIDIANVSwitch让16块GPU全部实现GPU至GPU直连12块NVIDIATeslaV100GPU0.
5TB显存16块CPUHGX-2544x1PU测量过程是在运行RAPIDS的DX-2上完成PU:20个PU集群对照按比例分配至1块PU(61B内存,8块vPU,64位平台),ApacheSpark数据集:美国房利美和房地美公司2006年至2017年度房屋抵押贷款数据|146亿房屋抵押贷款基准测试200BSV数据集|数据准备包括连接、变量转换