Nvidia未来将以跨入AI专用伺服器市场为目标,更将锁定进攻中、小型企业AI应用,优先解决企业建立深度学习执行时所需的高门槛
Nvidia为加快AI与深度学习的市场布局,今年罕见推出第一台深度学习专用的超级电脑DGX-1,也使得Nvidia不再像过去一样只单卖GPU卡,而开始也要变成一家能提供整套式GPU专用伺服器的系统设备供应商。所以,Nvidia这次才与广达联手。而广达也因为与Nvidia合作的关系,同时在会场上展示另一款超级电脑原型QuantaPlex T21W-3U,同样可放入最多8张Tesla P100显卡。
今年Nvidia在GTC大会有别于过往只发表新的GPU显卡,反而是跟上火红深度学习与AI热潮而推出了一台深度学习专用的超级电脑DGX-1,虽然这台AI专用伺服器整身只抵一台3U大小的伺服器,却具备有250台x86伺服器组成的运算丛集效能,不只装进了8张Nvidia最新Tesla P100加速卡,还配有一组2路Xeon E5处理器,并经过了软硬体的优化整合,还具备有高速传输能力,Nvidia打算用这台AI电脑助企业开创AI新事业。
变成一家能提供GPU解决方案的伺服器供应商
这台深度学习电脑的出现,对于Nvidia所代表的意义,不仅是一个新尝试,也反应了Nvidia为了要跨入AI与深度学习的特殊伺服器市场,不再像过去一样只单卖GPU卡,而进一步调整既有的GPU产品战略,也开始推出整套式AI专用GPU伺服器,好让自己也变成一家能提供GPU解决方案的伺服器供应商。
尽管,DGX-1今年6月才会在美国推出上市,但已经对于接下来想要跨入深度学习应用的AI新创或传统企业,带了一些新的机会。过去在Nvidia还只单卖GPU卡的时候,企业要进行深度学习训练前,通常得自行将GPU买回后再用多台电脑组成运算丛集,等到将深度学习该有的执行环境都架设好后,才能开始用深度学习来训练运算模型。
然而,企业事先光是要安装和管理这些电脑丛集就相当繁琐,甚至还得动用到专门的人力支援,所以,若是完全没有这类经验和能力的企业要跨入就有很高难度。
但在Nvidia推出这台深度学习电脑以后,则是直接替企业解决了过去不擅长建立深度学习执行环境的难题。企业现在可以选择一台已经帮你组装好的深度学习引擎,买回去安装后就能开始训练神经网路模型。
尽管这样一台深度学机器价值不斐,企业全部得花上将近13万美元,才能将一整套AI专用伺服器买回家,不过再解决了准备深度学习执行环境所需的高门槛后,现在企业可以更专心只作深度学习,而不必担心没有建置的经验或能力不足,甚至靠着机器本身的高度运算能力,企业现在只须用一台深度学习电脑,就能解决得过去得要用多台电脑丛集才能做到的深度学习应用,也有助于让AI变得更普及。
不过光靠Nvidia这家以零组件起家的GPU厂商,未来要变成一家专用伺服器设备商,这并不是一件容易的事,所以,Nvidia也与广达结盟,希望透过双方的合作,来打通跨入专用系统设备市场的重要一步。
这次推出的DGX-1即是双方共同合作展示的最新成果,而广达也因为与Nvidia合作的关系,同时在会场上展示另一台超级电脑原型QuantaPlex T21W-3U,同样可放入最多8张Tesla P100显卡,未来也可用于深度学习与AI方面的用途。
关键字:Nvidia GPU 服务器
引用地址:Nvidia GPU新战略1:结盟广达不只卖显卡变身AI服务器供应商
Nvidia为加快AI与深度学习的市场布局,今年罕见推出第一台深度学习专用的超级电脑DGX-1,也使得Nvidia不再像过去一样只单卖GPU卡,而开始也要变成一家能提供整套式GPU专用伺服器的系统设备供应商。所以,Nvidia这次才与广达联手。而广达也因为与Nvidia合作的关系,同时在会场上展示另一款超级电脑原型QuantaPlex T21W-3U,同样可放入最多8张Tesla P100显卡。
今年Nvidia在GTC大会有别于过往只发表新的GPU显卡,反而是跟上火红深度学习与AI热潮而推出了一台深度学习专用的超级电脑DGX-1,虽然这台AI专用伺服器整身只抵一台3U大小的伺服器,却具备有250台x86伺服器组成的运算丛集效能,不只装进了8张Nvidia最新Tesla P100加速卡,还配有一组2路Xeon E5处理器,并经过了软硬体的优化整合,还具备有高速传输能力,Nvidia打算用这台AI电脑助企业开创AI新事业。
变成一家能提供GPU解决方案的伺服器供应商
这台深度学习电脑的出现,对于Nvidia所代表的意义,不仅是一个新尝试,也反应了Nvidia为了要跨入AI与深度学习的特殊伺服器市场,不再像过去一样只单卖GPU卡,而进一步调整既有的GPU产品战略,也开始推出整套式AI专用GPU伺服器,好让自己也变成一家能提供GPU解决方案的伺服器供应商。
尽管,DGX-1今年6月才会在美国推出上市,但已经对于接下来想要跨入深度学习应用的AI新创或传统企业,带了一些新的机会。过去在Nvidia还只单卖GPU卡的时候,企业要进行深度学习训练前,通常得自行将GPU买回后再用多台电脑组成运算丛集,等到将深度学习该有的执行环境都架设好后,才能开始用深度学习来训练运算模型。
然而,企业事先光是要安装和管理这些电脑丛集就相当繁琐,甚至还得动用到专门的人力支援,所以,若是完全没有这类经验和能力的企业要跨入就有很高难度。
但在Nvidia推出这台深度学习电脑以后,则是直接替企业解决了过去不擅长建立深度学习执行环境的难题。企业现在可以选择一台已经帮你组装好的深度学习引擎,买回去安装后就能开始训练神经网路模型。
尽管这样一台深度学机器价值不斐,企业全部得花上将近13万美元,才能将一整套AI专用伺服器买回家,不过再解决了准备深度学习执行环境所需的高门槛后,现在企业可以更专心只作深度学习,而不必担心没有建置的经验或能力不足,甚至靠着机器本身的高度运算能力,企业现在只须用一台深度学习电脑,就能解决得过去得要用多台电脑丛集才能做到的深度学习应用,也有助于让AI变得更普及。
不过光靠Nvidia这家以零组件起家的GPU厂商,未来要变成一家专用伺服器设备商,这并不是一件容易的事,所以,Nvidia也与广达结盟,希望透过双方的合作,来打通跨入专用系统设备市场的重要一步。
这次推出的DGX-1即是双方共同合作展示的最新成果,而广达也因为与Nvidia合作的关系,同时在会场上展示另一台超级电脑原型QuantaPlex T21W-3U,同样可放入最多8张Tesla P100显卡,未来也可用于深度学习与AI方面的用途。
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