Nvidia ha presentato DGX SuperPOD, il ventiduesimo supercomputer più veloce al mondo, nato per soddisfare le esigenze di sviluppo dei veicoli a guida autonoma. Per realizzare il sistema ci sono volute solo tre settimane e 96 supercomputer DGX-2H, che insieme alla tecnologia di interconnessione di Mellanox, riescono a garantire una capacità di elaborazione di 9,4 petaflops.
Un singolo veicolo a guida autonoma genera infatti 1 terabyte di dati in un’ora di marcia, di conseguenza svolgere test su una flotta di auto che circolano per anni richiede l’elaborazione di petabyte di dati. Tali dati vengono utilizzati per insegnare all'intelligenza artificiale le regole della strada, e trovare potenziali errori nella rete neurale profonda del veicolo, che viene quindi riaddestrata in un loop continuo.
"Avere la leadership nel campo delle IA richiede una leadership anche sul fronte delle infrastrutture di calcolo" ha commentato Clement Farabet, vicepresidente delle infrastrutture IA di Nvidia.
"Sono poche le sfide nell'ambito dell'intelligenza artificiale tanto impegnative quanto lo sviluppo dei veicoli autonomi che richiedono la riprogrammazione delle reti neurali decine di migliaia di volte per soddisfare l'esigenza di estrema precisione. Non c’è niente di meglio del nostro DGX SuperPOD per questi calcoli tanto complessi".
Alimentato da 1536 GPU Nvidia Tesla V100 (144 TB di memoria HBM2, 144 petaFLOPS via Tensor Core) interconnesse grazie a NVSwitch e le soluzioni di rete di Mellanox, la vera novità del DGX SuperPOD risiede nelle dimensioni, contenute rispetto a un supercomputer tradizionale, oltre che nelle prestazioni.
Il nuovo sistema ha impiegato meno di due minuti per istruire ResNet-50. Quando questo modello di IA venne lanciato nel 2015, servivano 25 giorni di allenamento sul miglior sistema dell'epoca, dotato di una singola GPU Nvidia Tesla K80.
Il DGX SuperPOD quindi riesce ad offrire prestazioni 18.000 volte superiori, ma in uno spazio 400 volte più contenuto rispetto ai concorrenti con le stesse capacità.
I supercomputer della serie DGX sono già stati usati per lo sviluppo nel settore della guida autonoma da aziende come BMW, Continental, Ford e Zenuity, e da altre realtà come Facebook, Microsoft e Fujifilm o da società di ricerca come Riken o dai laboratori nazionali statunitensi del Dipartimento dell'Energia statunitense.
Un altro grande vantaggio del nuovo supercomputer di Nvidia è la sua modularità. Il DGX SuperPOD infatti può essere acquistato dai clienti in parti, a seconda delle esigenze, mentre l’infrastruttura completa richiede solo tre settimane per l’installazione a differenza di altri sistemi di tale portata che richiedono tra i 6 ed i 9 mesi.
Inoltre per le realtà che non dispongono di datacenter dedicati all'IA, ma che vogliono fare uso dell’architettura SuperPOD, Nvidia ha pensato ad un’implementazione rapida e semplificata grazie al programma DGX-Ready Data Center.
Da sottolineare infine anche l’efficienza energetica. I sistemi DGX infatti rientrano tra i computer più efficienti al mondo non solo sotto il profilo prestazionale, ma anche dal punto di vista del consumo energetico rientrando nella classifica Green500 in 22 posizioni tra le top 25.