Supermicro collabora con Intel nei sistemi IA di training - Elettronica Plus

Supermicro collabora con Intel nei sistemi IA di training

Pubblicato il 20 novembre 2019

Super Micro Computer, azienda specializzata in soluzioni informatiche aziendali per lo storage, il collegamento in rete e per soluzioni tecnologiche rispettose dell’ambiente, sta collaborando con Intel su soluzioni IA che sono convalidate sull‘Intel Nervana Neural Network Processor for Training. L’NNP-T di Intel è un ASIC di training per l’IA appositamente costruito per supportare le crescenti esigenze di calcolo dei modelli di training per l’apprendimento profondo.

“Supermicro è entusiasta di poter collaborare con Intel per la piattaforma Nervana NNP-T,” ha affermato Charles Liang, presidente e ad  di Supermicro. “Trovando un equilibrio tra calcolo, comunicazione e memoria, gli ASIC NNP-T convalidati sui sistemi Supermicro possono allenare grandi modelli IA con efficienza di scalabilità quasi lineare tramite collegamenti intra- e inter-telaio.”

L’Intel Nervana NNP-T risolve i vincoli di memoria ed è progettato per scalare attraverso sistemi con rack più semplici delle soluzioni odierne. Come parte del processo di convalida, Supermicro ha integrato 8 processori NNP-T, due processori scalabili Intel Xeon di seconda generazione, fino a 6 TB di memoria DDR4 per nodo che supporta sia schede PCIe che fattori di forma OAM. I sistemi Supermicro NNP-T saranno disponibili a partire da metà anno 2020.

“Supermicro ha convalidato la nostra soluzione di apprendimento profondo (DL) e ci sta aiutando a dimostrare l’architettura di sistema Nervana NNP-T, compresa la progettazione di schede e server, interconnessioni e rack,” ha affermato Naveen Rao, vice presidente aziendale e direttore generale di Artificial Intelligence Products Group, Intel Corp.

Con un elevato utilizzo di calcolo e un’architettura di memoria ad alta efficienza per modelli complessi di apprendimento profondo, il sistema di IA Supermicro NNP-T è costruito per convalidare due considerazioni chiave del mondo reale: accelerare il tempo di allenare i modelli IA sempre più complessi e farlo entro un dato bilancio energetico. Il sistema consente un training più veloce dei modelli IA con immagini e parlato, una più efficiente esplorazione di gas e petrolio, un’analisi più accurata delle immagini mediche e una più rapida generazione autonoma di modelli di guida.

“Stiamo collaborando con Intel e Supermicro sfruttando l’architettura di sistema NNP-T per migliorare la ricerca e la scoperta di capacità innovative di calcolo e analisi dei dati per applicazioni scientifiche e di ingegneria,” ha dichiarato Shawn Strande, direttore aggiunto, San Diego Supercomputer Center, unità di ricerca dell’Università della California, San Diego.



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