В России представлен суперкомпьютер Nvidia DGX-1 для задач ИИ

13 апр 2017 17:05 #55603 от ICT
OCS представляет российскому рынку систему искусственного интеллекта Nvidia DGX-1. Система разработана специально для глубокого обучения (Deep Learning) и GPU-ускоренного анализа данных и сравнима по производительности с 250 серверами x86 архитектуры. Nvidia DGX-1 оснащена всем необходимым аппаратным и программным обеспечением для задач глубокого обучения, набором инструментов разработки и поддерживает популярные аналитические приложения с поддержкой GPU. На территории РФ систему Nvidia DGX-1 поставляет дистрибуторская компания OCS. Многолетнее сотрудничество двух компаний позволило сформировать уникальное предложение для партнерского канала. В продуктовом портфеле дистрибутора представлен самый широкий ассортимент профессиональной графики Nvidia Quadro и вычислительных систем Nvidia Tesla. Партнерский канал OCS имеет такие преимущества как полный ассортимент продукции Nvidia, наличие широкой системы офисов и складов во всех регионах РФ, техническая и информационная поддержка канала продаж, эксклюзивные финансовые условия для партнеров и их больших проектов. Суперкомпьютер Nvidia DGX-1 – это первая в мире система, разработанная специально для задач глубокого обучения и ускоренного анализа данных в области искусственного интеллекта. Суперкомпьютер позволяет обрабатывать и анализировать информацию в 100 раз быстрее по сравнению с традиционными вычислительными системами, что приводит к значительной экономии на формировании и обслуживании ИТ-инфраструктуры. Система построена на ускорителях Tesla P100, высокоскоростное соединение между которыми обеспечивает интерфейс Nvidia NVLink, способный увеличить скорость обмена данными между GPU до 12 раз по сравнению с шиной PCI-E. Комплекс программного обеспечения системы выключает Nvidia DIGITS GPU Training System, Nvidia Deep Learning SDK (CuDNN, NCCL), Nvidia Dockerдля быстрого создания и обучения глубоких нейронных сетей (DNN). Помимо этого, система включает оптимизированные версии широко используемых фреймворков глубокого обучения — Caffe, Theano, Torch и не только. Nvidia DGX-1 также имеет доступ к облачной системе управления, необходимой для создания и развертывания контейнеров, системных обновлений и доступа в хранилище приложений. Сегодня искусственный интеллект активно используется в самых разных областях, таких, как распознавание и синтез речи, распознавание и обработка изображений, создание роботизированных консультационных систем, фармацевтика, персонализированная медицина, разработка самопилотируемых автомобилей и не только. Так, один из медицинских центров США использует специализированный сервис Microsoft ImagineCare, который снабжает врачей данными о состоянии пациентов, контролируя не только изменения их жизненных показателей, но и эмоциональное состояние. В фармацевтике глубокое обучение применяется при разработке лекарств для молекулярно-таргетной терапии при лечении раковых больных, а именно для поиска и идентификации активных молекул, которые воздействуют только на заданную мишень, позволяя минимизировать побочные эффекты. Существуют также технологии, позволяющие применять алгоритмы глубокого обучения и в медицинской диагностике, в том числе для чтения рентген- и МРТ-снимков, флюорографий и прочих форматов, на расшифровку которых оказывает сильное влияние человеческий фактор. В 2016 году швейцарские ученые анонсировали изобретение беспилотного летательного аппарата, способного обнаруживать людей, заблудившихся в лесах. От обычного робота дрон отличается сверхумной навигационной системой, построенной с помощью алгоритмов глубокого обучения и позволяющей беспилотнику передвигаться по сложному лесному ландшафту, не нанося себе повреждений. Робот самостоятельно собирает изображения окружающей среды и по ним выстраивает карту, которая помогает ему ориентироваться на местности и находить правильную дорогу в 85% случаев (в то время как аналогичный показатель для человека составляет лишь 82%). Сферы применения нейронных сетей и алгоритмов глубокого обучения постоянно расширяются, открывая для компаний самого разного профиля новые возможности для развития бизнеса. Ссылка на источник


  • Сообщений: 103416

  • Пол: Не указан
  • Дата рождения: Неизвестно
  • Пожалуйста Войти или Регистрация, чтобы присоединиться к беседе.

    Похожие статьи

    ТемаРелевантностьДата
    Nvidia представила облачную платформу HGX-2 для HPC и задач ИИ14.13Четверг, 31 мая 2018
    Новый суперкомпьютер "МГУ-270" с ИИ-производительностью 400 Пфлопс поможет создать российский аналог ChatGPT и решить массу научных задач13.73Понедельник, 04 сентября 2023
    Nvidia совместно с производителями серверов развивает облачные вычисления для задач ИИ13.68Среда, 31 мая 2017
    Минспорта России и Федерация хоккея России обеспечат интеграцию цифровых данных для задач развития российского хоккея10.18Пятница, 12 февраля 2021
    В Москве заработала первая в России 5G-лаборатория для решения городских задач10.01Понедельник, 26 октября 2020
    В России создан «уникальный мобильный суперкомпьютер». Что в нем особенного?9.89Пятница, 23 ноября 2018
    «Сбербанк» представил самый быстрый суперкомпьютер в России9.89Понедельник, 11 ноября 2019
    Новый графический процессор на базе архитектуры NVIDIA Pascal NVIDIA Titan X [видео]9.79Вторник, 26 июля 2016
    Для исследования Большого взрыва в России построили петафлопсный суперкомпьютер редкой архитектуры9.58Четверг, 15 марта 2018
    NVIDIA отзывает планшеты NVIDIA SHIELD9.48Пятница, 31 июля 2015

    Мы в соц. сетях