NVIDIA DGX — это серия серверов и рабочих станций, разработанная и производимая корпорацией NVIDIA Corporation, которые специализируются на использовании ускорителей GPGPU-вычислений для ускорения приложений глубокого обучения систем искусственного интеллекта.
Модельный ряд
правитьПоколение Pascal — Volta
правитьNvidia DGX-1
правитьПервая модель HPC-сервера Nvidia DGX-1 была анонсированная 6 апреля 2016 года[1]. И имела 8 профессиональных карт расширения NVIDIA Tesla P100 / V100 c графическими процессорами класса Server/Datacenter на базе с микроархитектур Pascal или Volta[2] с общей набортной памятью HBM2 объёмом 128 ГБ, подключенных через высокоскоростную шину NVLink[3].
Серия продуктов предназначена для преодоления разрыва между графическими процессорами и ускорителями искусственного интеллекта, поскольку устройство имеет особые как аппаратные так и программные функции, которые позволяют ему ускорять процессы глубокого обучения (частью методов машинного обучения искусственного интеллекта)[4].
Первоначальный DGX-1 на базе микроархитектуры Pascal обеспечивал 170 терафлопс обработки данных половинной точности[5], а модернизация на базе Volta увеличила эту производительность до 1000 терафлопс[6].
Представленный в мае 2017 года Nvidia DGX-1 второго поколения содержит 2 ЦПУ Intel Xeon E5 и 8 GPU Nvidia Tesla V100 на базе микроархитектуры Volta (5120 тензорных ядер), связанных через быструю шину NVLink[7]. Он имеет специализированную архитектуру памяти[англ.], которая является особенно подходящей для построения сетей глубокого обучения[8][9].
- Технические характеристики
- 2 × ЦПУ Intel Xeon E5;
- 512 ГБ OЗУ DDR4-2133;
- 8 × GPU NVIDIA Tesla P100 / V100 с общим объемом HBM2 памяти 128 ГБ;
- 2 × сетевые карты 10 ГБ Ethernet;
- 4 × твердотельных накопителя по 1,92 ТБ;
- 3200 Вт комбинированной мощности источника питания;
- Стоечный корпус 3U.
Nvidia DGX-2
правитьВ конце марта 2018 года была продемонстрировано новое поколение HPC-серверов Nvidia DGX-2[10][11] с более высокой производительностью до 2 петафлопс и с использованием новых технологий, такими как NVSwitch[англ.][12].
Nvidia DGX Station
правитьNvidia DGX Station — это рабочие станции с профессиональными картами расширения NVIDIA Tesla P100 / V100 на базе микроархитектур Pascal или Volta.
Поколение Ampere
правитьNvidia DGX A100 Server
правитьВ мае 2020 года был анонсирован Nvidia DGX A100 Server[13] — это новое поколение HPC-серверов с профессиональными GPGPU-ускорителями NVIDIA A100 на базе микроархитектуры Ampere[14].
- Технические характеристики
DGX A100 Server содержит:
- 2 x ЦПУ 64-ядерные AMD EPYC;
- 2 Тбайт OЗУ;
- 8 × GPU A100 с общим объемом HBM2e памяти 320 или 640 Гб;
- до 10 × 200 Гбит/с InfiniBand/Ethernet-коммутатор ConnectX-7;
- 6 NVIDIA NVSwitch[англ.] пропускная способность 4,8 ТБ/с, что вдвое выше, чем в предыдущем поколении;
- Высокоскоростное хранилище 30 Тбайт NVMe SSD Gen4.
Nvidia DGX Station A100
правитьNvidia DGX Station A100 — это рабочие станции с профессиональными картами расширения NVIDIA A100 на базе микроархитектуры Ampere.
Поколение Hopper
правитьNvidia DGX H100 Server
правитьВ марте 2022 года был анонсирован Nvidia DGX H100 Server[15] — это очередное поколение HPC-серверов с профессиональными GPGPU-ускорителями NVIDIA H100 на базе микроархитектуры Hopper[16].
- Технические характеристики
DGX H100 Server содержит:
- 2 x ЦПУ Intel Xeon Sapphire Rapids[англ.][17];
- 2 Тбайт OЗУ;
- 8 × GPU H100 с общим объемом HBM3 памяти 640 Гб;
- 2 × DPU[англ.] BlueField[англ.]-3;
- 8 × 400 Гбит/с InfiniBand/Ethernet-коммутатор ConnectX-7;
- Высокоскоростное хранилище 30 Тбайт NVMe SSD.
Nvidia DGX GH200 AI Supercomputer
правитьВ конце мая 2023 года Nvidia анонсировала, что в конце 2023 года корпоративным заказчикам станет доступна новая HPC-платформа DGX GH200 AI Supercomputer, в которой используются 256 суперчипов GH200 Grace Hopper (72-ядерный ARM-процессор + GPGPU-ускоритель H100), объединённых при помощи технологии NVLink Switch System позволяющей всем ускорителям NVIDIA H100 в составе системы функционировать в качестве единого целого. Производительность этой платформы обещана на уровне 1 Эфлопс (~ 9 Пфлопс FP64), а суммарный объём памяти достигает 144 Тбайт — и это почти в 500 раз больше, чем в одной системе предыдущего поколения Nvidia DGX A100[18][19].
Суперкомпьютеры
правитьNvidia DGX SuperPod
правитьВ октябре 2020 года Nvidia анонсировала для корпоративных предприятий решение NVIDIA DGX SuperPOD — суперкомпьютер который имеет размер кластера от 20 до 140 серверов NVIDIA DGX A100 Server[20][21] или NVIDIA DGX H100 Server[22].
Nvidia DGX Helios
правитьВ конце мая 2023 года Nvidia анонсировала построение NVIDIA DGX Helios — суперкомпьютера который с помощью высокоскоростной коммутируемой сети Quantum-2 InfiniBand объединит сразу четыре системы DGX GH200 AI Supercomputer и будет содержать 1024 суперчипа GH200 Grace Hopper (73728 ARM-ядер + 1024 GPGPU-ускорителя H100)[18].
Ускорители
правитьСравнение ускорителей, используемых в DGX:[23][24][25]
Ускоритель |
|---|
| H100 |
| A100 80GB |
| A100 40GB |
| V100 32GB |
| V100 16GB |
| P100 |
| Архитектура | Socket | FP32 CUDA Cores |
FP64 Cores (excl. Tensor) |
Mixed INT32/FP32 Cores |
INT32 Cores |
Максимальная частота |
Частота памяти |
Разрядность шины памяти |
ПСП[англ.] | VRAM | Single Precision (FP32) |
Double Precision (FP64) |
INT8 (non-Tensor) |
INT8 Dense Tensor |
INT32 | FP16 | FP16 Dense Tensor |
bfloat16 Dense Tensor |
TensorFloat-32 (TF32) Dense Tensor |
FP64 Dense Tensor |
Interconnect (NVLink) |
GPU | L1 Cache Size | L2 Cache Size | TDP | Площадь кристалла GPU |
Количество транзисторов |
Техпроцесс |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Hopper | SXM5 | 16896 | 4608 | 16896 | N/A | 1780 MHz | 4,8 Gbit/s HBM3 | 5120-bit | 3072 GB/sec | 80GB | 60 TFLOPs | 30 TFLOPs | N/A | 4000 TOPs | N/A | N/A | 2000 TFLOPs | 2000 TFLOPs | 1000 TFLOPs | 60 TFLOPs | 900 GB/sec | GH100 | 25344KB(192KBx132) | 51200 KB | 700W | 814 мм2 | 80 млрд | TSMC 4 нм N4 |
| Ampere | SXM4 | 6912 | 3456 | 6912 | N/A | 1410 MHz | 3,2 Gbit/s HBM2 | 5120-bit | 2039 GB/sec | 80GB | 19.5 TFLOPs | 9.7 TFLOPs | N/A | 624 TOPs | 19.5 TOPs | 78 TFLOPs | 312 TFLOPs | 312 TFLOPs | 156 TFLOPs | 19.5 TFLOPs | 600 GB/sec | GA100 | 20736KB(192KBx108) | 40960 KB | 400W | 826 мм2 | 54,2 млрд | TSMC 7 нм N7 |
| Ampere | SXM4 | 6912 | 3456 | 6912 | N/A | 1410 MHz | 2,4 Gbit/s HBM2 | 5120-bit | 1555 GB/sec | 40GB | 19.5 TFLOPs | 9.7 TFLOPs | N/A | 624 TOPs | 19.5 TOPs | 78 TFLOPs | 312 TFLOPs | 312 TFLOPs | 156 TFLOPs | 19.5 TFLOPs | 600 GB/sec | GA100 | 20736KB(192KBx108) | 40960 KB | 400W | 826 мм2 | 54,2 млрд | TSMC 7 нм N7 |
| Volta | SXM3 | 5120 | 2560 | N/A | 5120 | 1530 MHz | 1,75 Gbit/s HBM2 | 4096-bit | 900 GB/sec | 32GB | 15.7 TFLOPs | 7.8 TFLOPs | 62 TOPs | N/A | 15.7 TOPs | 31.4 TFLOPs | 125 TFLOPs | N/A | N/A | N/A | 300 GB/sec | GV100 | 10240KB(128KBx80) | 6144 KB | 350W | 815 мм2 | 21,1 млрд | TSMC 12 нм FFN |
| Volta | SXM2 | 5120 | 2560 | N/A | 5120 | 1530 MHz | 1,75 Gbit/s HBM2 | 4096-bit | 900 GB/sec | 16GB | 15.7 TFLOPs | 7.8 TFLOPs | 62 TOPs | N/A | 15.7 TOPs | 31.4 TFLOPs | 125 TFLOPs | N/A | N/A | N/A | 300 GB/sec | GV100 | 10240KB(128KBx80) | 6144 KB | 300W | 815 мм2 | 21,1 млрд | TSMC 12 нм FFN |
| Pascal | SXM/SXM2 | N/A | 1792 | 3584 | N/A | 1480 MHz | 1,4 Gbit/s HBM2 | 4096-bit | 720 GB/sec | 16GB | 10.6 TFLOPs | 5.3 TFLOPs | N/A | N/A | N/A | 21.2 TFLOPs | N/A | N/A | N/A | N/A | 160 GB/sec | GP100 | 1344KB(24KBx56) | 4096 KB | 300W | 610 мм2 | 15,3 млрд | TSMC 16 нм FinFET+ |
Примечания
править- ↑ NVIDIA Unveils the DGX-1 HPC Server: 8 Teslas, 3U, Q2 2016 (англ.). AnandTech. (6 апреля 2016). Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 16 июля 2023 года.
- ↑ The NVIDIA DGX-1 Deep Learning System (англ.). Официальный сайт NVIDIA Corporation. Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 1 июня 2023 года.
- ↑ Inside Pascal: NVIDIA’s Newest Computing Platform (англ.). Официальный сайт NVIDIA Corporation. — «Eight GPU hybrid cube mesh architecture with NVLink». Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 7 мая 2017 года.
- ↑ NVIDIA's insane DGX-1 is a computer tailor-made for deep learning (англ.). Engadget. (19 июля 2019). Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 19 сентября 2023 года.
- ↑ DGX-1 deep learning system. — «NVIDIA DGX-1 Delivers 75X Faster Training...Note: Caffe benchmark with AlexNet, training 1.28M images with 90 epochs». Дата обращения: 22 сентября 2023. Архивировано 19 сентября 2023 года.
- ↑ NVIDIA DGX-1 (рус.). DGX-systems.ru. Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 4 июля 2022 года.
- ↑ Эра NVIDIA Volta началась с ускорителя Tesla V100. Servernews. (11 мая 2017). Дата обращения: 17 ноября 2017. Архивировано 1 декабря 2017 года.
- ↑ GTC Europe 2017: библиотека NVIDIA TensoRT 3 ускоряет работу нейросетей в 18 раз по сравнению с универсальным решением. Servernews. (12 октября 2017). Дата обращения: 17 ноября 2017. Архивировано 17 ноября 2017 года.
- ↑ Новый российский суперкомпьютер предназначен для обучения нейросетей. Servernews. (1 сентября 2017). Дата обращения: 17 ноября 2017. Архивировано 17 ноября 2017 года.
- ↑ NVIDIA’S DGX-2 SYSTEM PACKS AN AI PERFORMANCE PUNCH (англ.). The Next Platform. (28 марта 2018). Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 30 марта 2023 года.
- ↑ NVIDIA DGX-2 (рус.). DGX-systems.ru. Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 4 июля 2022 года.
- ↑ Тайны коммутатора NVIDIA NVSwitch (рус.). ServerNews. (10 апреля 2018). Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 28 мая 2023 года.
- ↑ NVIDIA представила ускорители A100 с архитектурой Ampere и систему DGX A100 на их основе (рус.). ServerNews. (14 мая 2020). Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 5 июля 2023 года.
- ↑ NVIDIA DGX A100. Официальный сайт NVIDIA Corporation. Дата обращения: 18 сентября 2023. Архивировано 21 марта 2023 года.
- ↑ NVIDIA анонсировала 4-нм ускорители Hopper H100 и самый быстрый в мире ИИ-суперкомпьютер EOS на базе DGX H100 (рус.). ServerNews. (22 марта 2022). Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 20 сентября 2023 года.
- ↑ NVIDIA DGX H100. Официальный сайт NVIDIA Corporation. Дата обращения: 18 сентября 2023. Архивировано 24 августа 2023 года.
- ↑ NVIDIA выбрала процессоры Intel Xeon Sapphire Rapids для своих топовых систем DGX H100 (рус.). ServerNews. (8 июня 2022). Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 1 июня 2023 года.
- ↑ 1 2 NVIDIA представила 1-Эфлопс ИИ-суперкомпьютер DGX GH200: 256 суперчипов Grace Hopper и 144 Тбайт памяти. ServerNews. (29 мая 2023). Дата обращения: 18 сентября 2023. Архивировано 30 августа 2023 года.
- ↑ DGX GH200: cуперкомпьютер Nvidia для искусственного интеллекта. «Открытые системы». (5 июня 2023). Дата обращения: 18 сентября 2023. Архивировано 5 июня 2023 года.
- ↑ NVIDIA представляет готовые модули NVIDIA DGX SuperPOD от сертифицированных партнеров. Overclockers.ru (6 октября 2020). Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 27 июля 2021 года.
- ↑ NVIDIA DGX SUPERPOD ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ (рус.). Forsite-company.ru. Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 29 марта 2023 года.
- ↑ NVIDIA DGX SuperPOD. Официальный сайт NVIDIA Corporation. Дата обращения: 21 сентября 2023. Архивировано 13 июля 2023 года.
- ↑ Smith, Ryan (2022-03-22). "NVIDIA Hopper GPU Architecture and H100 Accelerator Announced: Working Smarter and Harder". AnandTech. Архивировано 23 сентября 2023. Дата обращения: 23 сентября 2023.
- ↑ Smith, Ryan (2020-05-14). "NVIDIA Ampere Unleashed: NVIDIA Announces New GPU Architecture, A100 GPU, and Accelerator". AnandTech. Архивировано 24 июля 2023. Дата обращения: 23 сентября 2023.
- ↑ NVIDIA Tesla V100 tested: near unbelievable GPU power. TweakTown (17 сентября 2017). Дата обращения: 23 сентября 2023. Архивировано 6 апреля 2023 года.
Ссылки
править- Системы NVIDIA DGX (англ.). Официальный сайт NVIDIA Corporation. Дата обращения: 21 сентября 2023.
В другом языковом разделе есть более полная статья Nvidia DGX (англ.). |