Il nuovo supercomputer di Fujitsu ha 24 sistemi Nvidia DGX-1

Il nuovo supercomputer per la ricerca e sviluppo sull'intelligenza artificiale installato in Giappone integrerà 192 schede acceleratrici Nvidia Tesla P100.

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a cura di Manolo De Agostini

La giapponese Fujitsu ha annunciato che realizzerà un nuovo supercomputer dedicato alla ricerca e sviluppo dell'intelligenza artificiale. Il nuovo sistema, che non ha ancora un nome, sarà installato presso il centro di ricerca scientifica RIKEN, ed entrerà in funzione ad aprile.

Alla base di questa macchina ci saranno server Fujitsu PRIMERGY RX2530 M2 e supercomputer Nvidia DGX-1. Secondo l'azienda nipponica il nuovo sistema metterà a disposizione una potenza di 4 petaflops con calcoli half-precision (16-bit floating point), gran parte dei quali saranno assicurati dai sistemi DGX-1.

nvidia dgx 1

Ognuno di questi server è dotato di otto schede acceleratrici Nvidia Tesla P100, con una potenza di picco complessiva in half-precision di 170 teraflops. L'operazione di Fujitsu consisterà nell'integrare 24 sistemi DGX-1 con 32 server PRIMERGY RX2540 M2, insieme a un sistema di archiviazione messo a punto sempre dalla stessa Fujitsu.

Quest'ultimo è costituito da sei server PRIMERGY RX2540 M2, su cui troverà spazio il file system parallelo FEFS creato dall'azienda nipponica. Presenti anche otto unità ETERNUS DX200 S3 e una ETERNUS DX100 S3.

Questo è il terzo supercomputer svelato in Giappone nel giro di sei mesi. Il primo, chiamato AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI), è stato annunciato dal National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) a novembre. Sarà completato entro l'anno e dovrebbe assicurare una potenza di calcolo in half-precision di 130 petaflops.

huang tesla dgx1

Più recentemente il Tokyo Institute of Technology ha svelato i dettagli del supercomputer Tsubame 3.0, con prestazioni di calcolo half precision (16 bit) di 47 petaflops. Entrerà in funzione da questa estate.

A differenza di ABCI e TSUBAME 3.0, due supercomputer "general purpose", ossia destinati anche ad applicazioni HPC tradizionali oltre che carichi di deep learning, il sistema del RIKEN sembra devoto esclusivamente al settore dell'intelligenza artificiale.

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