Nvidia HGX-2 es una plataforma de servidor en la nube equipada con 16 chips GV100 mediante el uso de interconexiones NVSwitch, que funcionan en conjunto ofreciendo medio terabyte de memoria y dos petaflops de potencia de cómputo, unas cifras espectaculares solo al alcance del gigante verde.
Según una declaración de Nvidia, el Nvidia HGX-2 puede procesar 15.500 imágenes por segundo en la prueba de referencia de capacitación ResNet-50, y puede reemplazar hasta 300 servidores basados en CPU, lo que supone un importante ahorro de dinero. Fabricantes de servidores como Lenovo y otros fabricantes como Foxconn planean lanzar al mercado los primeros sistemas basados en HGX-2 a lo largo de este año. Las mejoras en el hardware y software de la plataforma informática de aprendizaje profundo de Nvidia han llevado a un aumento del rendimiento de 10 veces en las cargas de trabajo de aprendizaje profundo en el lapso de seis meses.
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Un estudio reciente de OpenAI descubrió que la potencia de cálculo necesaria para capacitar sistemas bien conocidos se ha duplicado una vez cada 3,5 meses desde 2012. Esto provoca que las GPU de Nvidia se utilicen cada vez más para el entrenamiento y despliegue de datos no etiquetados como fotos y videos.
«La escala de la CPU se ha desacelerado en un momento en que la demanda de computación se dispara. El Nvidia HGX-2 con Tensor Core brinda a la industria una plataforma de computación potente y versátil que fusiona HPC y AI para resolver los grandes desafíos del mundo».
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La introducción del Nvidia HGX-2 sigue al lanzamiento del HGX-1 el año pasado, que funciona con ocho GPU. La arquitectura de referencia HGX-1 se ha utilizado en servidores de GPU como Big Basin de Facebook y Project Olympus de Microsoft que desean.
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