Supermicro und Intel arbeiten gemeinsam an großflächigen verteilten KI-Trainingssystemen

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Nov 18, 2019, 10:35 ET

Validierte Lösung lässt sich über eintausend Intel Nervana NNP-T ASICs in einem einzelnen KI-Cluster vertikal skalieren, mit nahezu linearer Skalierungseffizienz

DENVER, 18. November 2019 /PRNewswire/ -- Super Micro Computer, Inc. (SMCI), ein Weltmarktführer bei Computersystemen für Unternehmen, Speicher- und Netzwerklösungen sowie Green Computing-Technologie, arbeitet gemeinsam mit Intel an KI-Lösungen, die auf dem Intel® Nervana(TM) Neural Network Processor for Training (NNP-T) validiert sind. Intels NNP-T ist eine ASIC für KI-Training, die speziell für die wachsenden Anforderungen an die Rechenleistung von Deep Learning-Trainingsmodellen entwickelt wurde.

„Supermicro begrüßt die Kooperation mit Intel an der Nervana NNP-T-Plattform", sagte Charles Liang, President und CEO von Supermicro. „Die validierten NNP-T ASICs auf Systemen von Supermicro bieten eine ausgewogene Mischung aus Rechen-, Kommunikations- und Speicherleistung. Sie unterstützen das Training weit verzweigter KI-Modelle mit nahezu linearer Skalierungseffizienz über gehäuseinterne und -übergreifende Verknüpfungen."

Intel Nervana NNP-T beseitigt Speicherengpässe und ist darauf ausgelegt, die horizontale Skalierung durch Racksysteme gegenüber bestehenden Lösungen zu vereinfachen. Im Rahmen des Validierungsprozesses hat Supermicro Folgendes integriert: 8 NNP-T-Prozessoren, duale skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren der 2. Generation, bis zu 6 TB DDR4-Speicher pro Knoten mit Unterstützung sowohl für PCIe-Karte als auch für OAM-Formate. Supermicro NNP-T-Systeme sollen Mitte 2020 auf den Markt kommen.

„Supermicro hat unsere Deep Learning-(DL-)Lösung validiert und hilft uns dabei, die Nervana NNP-T-Systemarchitektur zu verifizieren, einschließlich Karten- und Serverdesign, Zusammenschaltung und Rack", sagte Naveen Rao, Corporate Vice President und General Manager, Artificial Intelligence Products Group, Intel Corp.

Das Supermicro NNP-T KI-System zeichnet sich durch hohe Nutzung der Rechenleistung und eine hocheffiziente Speicherarchitektur für komplexe Deep Learning-Modelle aus. Es dient der Validierung von zwei realen Anforderungen: schnelleres Training zunehmend komplexer KI-Modelle, und das innerhalb vorgegebener Leistungsgrenzen. Das System ermöglicht das schnellere Training von KI-Modellen mit Bildern und Sprache, eine effizientere Gas- und Ölexploration, eine präzisere Analyse medizinischer Bilder und die schnellere Entwicklung von Modellen für autonomes Fahren.

„Wir kollaborieren mit Intel und Supermicro, um die Eignung der NNP-T-Systemarchitektur für anspruchsvolle Forschungsaufgaben und die Entwicklung innovativer rechnergestützter und Datenanalysemechanismen für wissenschaftliche und technische Anwendungsbereiche zu untersuchen", sagte Shawn Strande, Deputy Director, San Diego Supercomputer Center, eine Forschungsabteilung der University of California in San Diego.

Supermicro präsentiert sein NNP-T KI-System mit PCIe-Karten auf der SC19 vom 17.-22. November 2019 (Stand 1211) im Colorado Convention Center in Denver (Colorado).

Informationen zu Super Micro Computer, Inc.

Supermicro (SMCI), der führende Wegbereiter im Bereich hochleistungsfähiger und hocheffizienter Servertechnologie, zählt zu den führenden Anbietern fortschrittlicher Server Building Block Solutions^® für Rechenzentren, Cloud Computing, die Unternehmens-IT, Hadoop/Big Data, HPC sowie Embedded-Systeme weltweit. Im Rahmen der „We Keep IT Green^®"-Initiative setzt sich Supermicro engagiert für den Umweltschutz ein und bietet Kunden die energieeffizientesten und umweltfreundlichsten Lösungen auf dem Markt.

Supermicro, Building Block Solutions und We Keep IT Green sind Marken und/oder eingetragene Marken der Super Micro Computer, Inc.

Intel, das Intel Logo sowie andere Intel Marken sind Marken der Intel Corporation oder ihrer Tochtergesellschaften in den USA und/oder anderen Ländern.

Alle weiteren Marken, Namen und Handelsmarken sind Eigentum der jeweiligen Inhaber.

SMCI-F

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