מחשבים וטכנולוגיה

אנבידיה חושפת: מחשב על להאצת פיתוח המכוניות האוטונומיות

בעוד שמערכות אחרות עם רמות ביצועים דומות המדורגות ב-TOP500 נבנות עם אלפי שרתים, ה-DGX SuperPOD תופס רק שבריר של נפח זה והינו קטן בערך פי 400 משכניו לרשימה

מערכת ספונסר 17/06/2019 14:46

א+א-

NVIDIA חשפה היום (ב’) את מחשב העל המדורג 22 בעולם במהירות העיבוד. המחשב החדש – DGX SuperPOD – מספק תשתית AI הממלאת את הדרישות המסיביות של תכנית החברה לפריסת מכוניות אוטונומיות.

 

יכולת האימון של הבינה מלאכותית במכוניות אוטונומיות הוא האתגר האולטימטיבי של מחשוב על. מכונית אוטונומית אחת מחוללת טרה-בייט אחד של נתונים מדי שעה. הכפילו זאת בשנים תמימות של נהיגה של צי רכב שלם ותגיעו במהירות לפיטה-בייט של נתונים.

 

המערכת נבנתה תוך שלושה שבועות בלבד, עם 96 מחשבי על NVIDIA DGX-2H וטכנולוגיית אינטרקונקט של מלנוקס. המערכת מספקת יכולת עיבוד של 9.4 petaflops ומסוגלת לאמן (train) מספר עצום של רשתות עצביות עמוקות, בהיקף הנדרש לכלי רכב בטוח הנוהג את עצמו.

 

נתונים אלה משתמשים לאימון אלגוריתמים בכללי הכביש ולזיהוי כשלים פוטנציאליים ברשתות העצביות העמוקות הפועלות בכלי הרכב. כל אימת שכשל כזה מזוהה, יש לאמן מחדש את האלגוריתמים.

 

"מנהיגות בבינה מלאכותית מחייבת מנהיגות בתשתית מחשוב," אמר קלמנט פאראבה, סגן נשיא לתשתית בינה מלאכותית ב-NVIDIA. "אין עוד הרבה אתגרי AI תובעניים כמו אימון מכוניות אוטונומיות משום שכאן יש צורך באימון מחדש של הרשת העצבית עשרות אלפי פעמים כדי שתעמוד בדרישות הדיוק הקיצוניות. אין תחליף ליכולת העיבוד המסיבית כגון זו של ה-DGX SuperPOD."

 

מצויד ב-1,536 מעבדים גרפיים מסוגNVIDIA V100 Tensor Core המחוברים באמצעות NVIDIA NVSwitch ופבריק הרשת של מלנוקס, ה-DGX SuperPOD מתמודד עם נתונים באמצעות ביצועים חסרי תקדים למחשב על בגודל זה.

 

המערכת עובדת ללא לאות מסביב לשעון על אופטימיזציה של תכנת נהיגה אוטונומית ואימון מחדש של רשתות עצביות במהירות הרבה יותר גבוהה ממה שהתאפשר בעבר. לשם המחשה, אימון של ResNet-50 נמשך פחות משתי דקות לעומת 25 ימים ב-2015, השנה שבה יצא דגם זה לשוק ואומן עם מעבד גרפי NVIDIA K80 יחיד. בעוד שמערכות אחרות עם רמות ביצועים דומות המדורגות ב-TOP500 נבנות עם אלפי שרתים, ה-DGX SuperPOD תופס רק שבריר של נפח זה והינו קטן בערך פי 400 משכניו לרשימה.

 

את מערכות NVIDIA DGX אימצו כבר ארגונים רבים עם צורכי מחשוב מסיביים, בהם יצרניות הרכב BMW, קונטיננטל, פורד ו-Zenuity וארגונים כדוגמת פייסבוק, מייקרוסופט ופוג’יפילם ומוסדות מחקר כגון Riken ומעבדות מחלקת האנרגיה של ארה"ב.

 

עוד מדווחת היום אנבידיה על תמיכה במעבדי Arm הפותחים בפני תעשיית המחשוב עתיר הביצועים נתיב חדש לבניית מחשבי-על חסכוניים באנרגיה ובעלי יכולות בינה מלאכותית (AI) ומהירים ברמת האקסה (exa- - 1018 חישובים לשנייה).

 

NVIDIA מעמידה לרשות האקוסיסטם של Arm® את כל מבני הנתונים שלה (full stack) לתכנות בינה מלאכותית ומחשוב-על (HPC). משמעות הדבר האצה של יותר מ-600 יישומי HPC ושל כל מסגרות ה-AI עד סוף השנה. מבני הנתונים כוללים את NVIDIA CUDA-X AI™ וספריות HPC, מסגרות בינה מלאכותית המואצות באמצעות מעבדים גרפיים (GPU) וכלי פיתוח תכנה כגון מהדרי PGI עם תמיכה ב-OpenACC ופרופיילינג.

 

עם השלמת האופטימיזציה של מבני הנתונים, NVIDIA תאיץ את כל ארכיטקטורות המעבדים החשובות, לרבות x86, POWER ו-Arm.

 

"מחשבי על הם כלי העבודה החיוניים של תגליות מדעיות. השגת מחשוב ברמת אקסה תרחיב באופן דרמטי את גבולות הידע האנושי," אמר ג’נסן הואנג, מייסד ומנכ"ל NVIDIA. "כאשר נגיע לקץ יכולת ההתרחבות של המחשוב המסורתי, מגבלות אנרגיה יבלמו את ביצועי מחשבי העל. השילוב של מחשוב המואץ עם CUDA של NVIDIA לבין ארכיטקטורת המעבדים החסכונית בחשמל של Arm יאפשר לקהילת מחשוב העל לעלות דרגה למחשוב ברמת אקסה."

 

תמיכתה של NVIDIA במערכות HPC המבוססות על Arm נשענת על יותר מ-10 שנות שיתוף פעולה בעין החברות. NVIDIA משתמשת ב-Arm עבור כמה ממוצרי המערכת-על-שבב שלה הזמינים לגיימינג במערכות ניידות, כלי רכב אוטונומיים, רובוטיקה ומחשוב AI משובץ.

 

"כמובילה ברשתות HPC, טכנולוגיות ה-InfiniBand והאת’רנט שלנו מחברות רבים ממחשבי העל הגדולים בעולם, לרבות הדור הראשון של המערכות המבוססות על Arm. אנו מצפים להמשך העבודה המשותפת עם NVIDIA על פריסת טכנולוגיות לקצבי נתונים מתקדמים של 200 ג"ב לשנייה וטכנולוגיות רישות מחשוביות שיטייבו את מחשוב העל ועומסי העבודה של הבינה המלאכותית וגם יחברו את הדור הבא של מחשבי על המבוססים על Arm," אמר אייל ולדמן, מייסד ומנכ"ל מלנוקס טכנולוגיות.

 

כתבות נוספות

אין תגובות

בשליחת תגובה אני מסכים/ה לתנאי האתר

שלח תגובה