近日，英偉達(dá)（NVIDIA）發(fā)布了其最新研發(fā)成果——超級計算機(jī)DGX SuperPOD。其強(qiáng)大的運算能力名列全球運算速度最快排行榜第22名，意欲加快自動駕駛汽車相關(guān)技術(shù)的開發(fā)及部署。

據(jù)悉，該超級計算機(jī)系統(tǒng)的搭建僅用時3個星期，采用了96臺NVIDIA DGX-2H超級計算機(jī)與Mellanox互聯(lián)技術(shù)。其處理能力高達(dá)9.4 petaflops，用于訓(xùn)練安全自動駕駛汽車所需要的海量深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

自動駕駛汽車的人工智能訓(xùn)練可以說得上是密集型計算的終極挑戰(zhàn)。

一臺數(shù)據(jù)收集車輛每小時能生成1TB數(shù)據(jù)。整個車隊經(jīng)過數(shù)年行駛后，其數(shù)據(jù)量將會很快達(dá)到幾PB（千兆兆字節(jié)）量級。這些數(shù)據(jù)會被用來根據(jù)道路規(guī)則對算法進(jìn)行訓(xùn)練，并且還會被用來找出車輛內(nèi)運行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛在故障。

英偉達(dá)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施副總裁Clement Farabet表示：“若要保持人工智能領(lǐng)先地位，需要在計算基礎(chǔ)設(shè)施方面保持領(lǐng)先。很少有像訓(xùn)練自動駕駛汽車這樣對人工智能有如此之高的需求，其需要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)萬次的反復(fù)訓(xùn)練，以滿足極高精度。對于如此大規(guī)模的處理能，DGX SuperPOD無可替代?！?/p>

DGX SuperPOD內(nèi)含1,536顆NVIDIA V100 Tensor Core GPU，由NVIDIA NVSwitch及 Mellanox網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相聯(lián)接，為其提供強(qiáng)力支持，使其以同等大小的超級計算機(jī)所無可匹敵的性能處理數(shù)據(jù)。該套系統(tǒng)能夠不間斷運行，優(yōu)化自動駕駛軟件，并以前所未有的周轉(zhuǎn)時間反復(fù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

例如，DGX SuperPOD軟硬件平臺能夠在不到2分鐘的時間之內(nèi)完成人工智能模型ResNet-50的訓(xùn)練，而在2015年，即便采用當(dāng)時最先進(jìn)的單顆NVIDIA K80 GPU，也需要25天才能完成訓(xùn)練任務(wù)，如今DGX SuperPOD生成結(jié)果的速度較之前加快了18,000倍。

值得一提的是

具備同等性能的其他TOP500超級計算機(jī)系統(tǒng)都由數(shù)千臺服務(wù)器構(gòu)建而成，而DGX SuperPOD占地面積更少，其體積比這些同等系統(tǒng)小400倍左右。

通過構(gòu)建類似DGX SuperPOD這樣的超級計算機(jī)，使英偉達(dá)學(xué)會如何設(shè)計面向大規(guī)模人工智能機(jī)器的系統(tǒng)。這是超級計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的一大進(jìn)步，讓大規(guī)模計算能力得以跨出學(xué)術(shù)界，為那些想要使用高性能計算加快其各種計劃的交通運輸公司及其他行業(yè)所用。