DeepLearning専用スーパーコンピュータ (NVIDIA®DGX-1™)

株式会社GDEPアドバンス｜最終更新日：2018/08/31

基本情報

TESLA P100(Pascal）を8機搭載した世界初のDeepLearning専用スーパーコンピュータです

待望のPASCAL世代GPU。Pascal は、無限の計算需要に満ちたこの世界を認識し、理解し、シミュレートするコンピュータエンジンとして開発されました。

型番: NVIDIA®DGX-1™

価格: お問合せ下さい

発売日: 発売中

DeepLearning専用スーパーコンピュータの特長

NVIDIA®DGX-1™はNVIDIA自社設計のNVLink™対応マザーボードに、TESLA P100(Pascal）を8機搭載した世界初のDeepLearning専用スーパーコンピュータです。TESLA P100は倍精度で5.3TFLOPS、単精度で10.6TFLOPS、半精度で21.2TFLOPSの演算性能を実現。8枚の Tesla P100を搭載している DGX-1™ は半精度（FP16）で実に170TFOPSの性能を誇るワンボックススーパーコンピューターです。

NVIDIA®DGX-1™は、NVIDIA®Pascal 世代のGPUを搭載する初めてのシステムです。NVIDIA DGX-1 は、画期的な NVIDIA Pascal™ 搭載の Tesla® P100 アクセラレータで構築され、NVIDIA NVLink™ による相互接続を実装した最初のシステムです。 Pascal は、無限の計算需要に満ちたこの世界を認識し、理解し、シミュレートするコンピュータエンジンとして開発されました

NVIDIA®DGX-1™はには一般的なフレームワークに加えて NVIDIA®ディープラーニングGPUトレーニングシステムDIGITS™をはじめCUDA®（DNN）およびNVIDIAディープラーニングSDK、ドライバーとともにニューラルネットワーク構築のためのソフトウェアが含まれています。この強力なシステムは、コンテナの作成と展開、システムの更新、そしてアプリケーションリポジトリ用のクラウド管理サービスへのアクセス機能が含まれています。Pascal を採用したTesla GPU上で実行されるこれらのソフトウェア機能の組み合わせは、以前のGPUアクセラレーションソリューションと比較して12倍の高速化が実現可能です。

Xeon®E5-2697v3プロセッサを2基搭載したノードと比較すると、DGX-1は37倍の性能差となっています。
Xeon®E5-2697v3プロセッサで150時間かかる学習がDGX-1では僅か2時間という驚異的なパフォーマンスを実現します。

GDEPアドバンスはNVIDIA認定パートナー制度(NPN)の最上級であるエリートパートナーとして、NVIDIAと製版一体のサポートを提供します。導入コンサルからセットアップ、保守メンテナンスはもちろん、日本で最初のディープラーニングワークステーション「DeepLearning BOX®」を開発販売したGDEPアドバンスの豊富な実績と、各種フレームワークの操作方法を習得するハンズオンプライベートセミナーや、テーマを絞った共同開発など,私共の幅広いビジネスパートナーの強力なアライアンスでDGX-1の導入を力強くサポートします。

GPUs	8 x Tesla P100
TFLOPS(GPU FP16 / CPU FP32)	170
GPU Memory	16GB per GPU
CPU	Dual 20-core Intel Xeon E5-2698 v4 2.2GHz
NVIDIA CUDA Cores	28672
System Memory	512GB 2133MHz DDR4 LRDIMM
Storage	4 x 1.92TB SSD RAID 0
Network	Dual 10 GbE, 　4 InfiniBand EDR
Software	Ubuntu Server Linux OS
	DGX-1 Recommended GPU Driver
重量	60.7kg
大きさ	866 D x 444 W x 131 H (3U) [mm]
最大電気容量	3200W
動作温度	10-35 ℃

　お見積り・ご質問等、お気軽にお問合せ下さい。

DeepLearning専用スーパーコンピュータの動画

DeepLearning専用スーパーコンピュータに関するお問合せ

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出展企業情報

企業名: 株式会社GDEPアドバンス
企業PR: 「その仕事にアドバンテージを」　私達はGPGPUをはじめとするアクセラレーターや、昨今海外でも需要の高いISV認定オーバークロックワークステーション、Omni-Pathやinfinibandなど高速なインターコネクトを利用したクラスターシステム、NVMeなどデータ転送ボトルネックを解消する高速ストレージ、そして、それらを便利に且つ容易に使いこなすための環境構築、ライブラリやコンパイラ、ソースコード解析から受託開発に至るまで、仕事や研究を加速するための手段を総合的に提供することを目的としています。