Supermicro collabora con Intel nei sistemi IA di training

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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