Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Нейросети на Физтехе станут глубже с новым суперкомпьютером

2, сентябрь 2017  —  Глубже сети - выше интеллект. На Физтехе установили суперкомпьютер для исследований в области искусственного интеллекта

В основе суперкомпьютера DGX-1 от компании NVIDIA лежит новое поколение графических процессоров, которые обеспечивают скорость обработки данных в задачах искусственного интеллекта, сравнимую с 250 серверами x86 архитектуры. Это первый в мире суперкомпьютер, спроектированный специально для обучения искусственных нейронных сетей. 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.

« Вычислительная мощность принципиально важна для глубокого обучения. Чем более мощное железо есть в нашем распоряжении, тем с более сложными нейросетевыми архитектурами мы сможем работать. Сложность модели зачастую позволяет совершить революционный скачок в решении практических задач. Так, например, текущая революция в компьютерном зрении и распознавании речи связана, в том числе, с ростом вычислительных возможностей. Хорошее оборудование позволит решать практические задачи, за которые без него мы бы даже взяться не смогли », — рассказывает заведующий Лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Михаил Бурцев .

Мощности суперкомпьютера будут в основном использованы в работе над проектом по созданию разговорного искусственного интеллекта iPavlov . Исследователи из МФТИ занимаются разработкой « разговорного » машинного интеллекта, который будет способен вести содержательный диалог с человеком. Алгоритм сможет не только отвечать на вопросы собеседника, но и запрашивать информацию, необходимую для того, чтобы решить поставленную в диалоге цель. Для этого нейронная сеть будет « обучаться » на больших массивах документов и текстовых записей диалогов между людьми.

« Nvidia DGX-1 - это очень мощная платформа. Его, например, использует одна из ведущих команд по искусственному интеллекту в мире - OpenAI. Мощностей системы достаточно для того, чтобы войти Топ-50 самых высокопроизводительных компьютеров России. Мы будем использовать DGX для экспериментов со сложными моделями диалоговых агентов », - добавляет Бурцев.

« В современном мире искусственный интеллект используется в самых разных областях, начиная от задач распознавания и синтеза речи и заканчивая созданием роботизированных систем, решениями для финансового сектора и здравоохранения. Значительно сокращая время на создание и обучение больших и сложных нейронный сетей, система DGX-1 позволяет исследователям с легкостью создавать новые классы умных приложений и машин, способных учиться, видеть и воспринимать мир как человек, — говорит Антон Джораев , ведущий специалист по решениям NVIDIA для систем ИИ. — Мы рады, что технологические инновации NVIDIA позволят исследователям Физтеха ускорить текущие проекты и начать работать с задачами, решение которых раньше считалось невозможным ».

Помимо лаборатории Михаила Бурцева на суперкомпьютерах смогут работать и другие научные коллективы института, которые также занимаются исследованиями, использующими искусственные нейронные сети для разработки новых лекарств.

Проект iPavlov реализуется в рамках дорожной карты Национальной технологической инициативы при поддержке Отраслевого союза « Нейронет ».

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости rusneuro.net

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.