Szerző: Asztalos Olivér

2015. november 13. 14:56

Két új Tesla az Nvidiától

Új területet próbál becserkészni az Nvidia két új Tesla kártyájával. A két termék a gépi tanulásra fókuszál, melyeket egy szoftveres csomaggal próbál vonzóbbá tenni a vállalat.

Az Nvidia augusztusban, a GRID 2.0-val párhuzamosan jelentette be a szerverekbe szánt Tesla M60, illetve M6 gyorsítókat, melyeket a napokban két új megoldás követett. A nyár végén elrajtolt két modell a VDI (Virtual Desktop Infrastructure) és videokódolás felhasználási területeket célozta meg, míg az aktuális bejelentés tagjai elsősorban a deep learninghez és az adatközpontokhoz készültek.

A most elrajtolt Tesla M40 és M4 kártyák az említett két modellhez hasonlóan már a Maxwell mikroarchitektúrára épülnek. Az Nvidia aktuális legújabb fejlesztése a dizájn sajátossá miatt alacsony dupla pontosságú tempóval rendelkezik, így HPC-re gyakorlatilag alkalmatlan. Ezzel szemben más felhasználási területekre még tökéletesen megfelel a Maxwell, melyek között például ott van a GPU-val jól gyorsítható gépi tanulás is.

Mindent vivő munkahelyek

Mindig voltak olyan informatikai munkahelyek, melyek nagyon jól fekszenek az önéletrajzban.

Mindent vivő munkahelyek Mindig voltak olyan informatikai munkahelyek, melyek nagyon jól fekszenek az önéletrajzban.

Az M40 nevű nagyobbik modell az Nvidia zászlóshajó GPU-jára a GM200-ra épül. A 3072 végrehajtóegységet tartalmazó gigászi lapka egyszeres pontosság (FP32) mellett 7 teraflopsos tempóra képes. A kártyán található GDDR5-ös memória összkapacitása 12 GB, az általa biztosított sávszélesség 288 GB/s-os, míg a kártya TDP értéke 250 watt.

A kisebbik, M4 típusjelzésű termék low profile (alacsony profilú, vagy félmagas) kivitelű. A kártya áramkörén található GPU szerepét a GM206 kapta, melyben 1024 végrehajtó dolgozik, ami 2,2 teraflopsos egyszeres pontosságú számítási teljesítményt nyújt. A 88 GB/s-os sávszélességet biztosító memória kapacitás 4 GB, a TDP pedig 50 és 75 között konfigurálható.

Mindkét kártya a gépi tanulásra fókuszál, amire az Nvidia év eleje óta kiemelt figyelmet fordít. A vállalat szerint ez a következő olyan terület, ahol eljön majd a GPU-k térhódítása, a vállalat pedig egyből két termékkel szeretné itt megvetni a lábát. A kártyák alkalmasak, a többek között már a Google és a Facebook által is használt mély neurális hálózatok egyes művelteinek gyorsítására, melyek teljesítményének skálázása alapvetően nem egyszerű feladat.

A két új Tesla az eltérő specifikációk miatt különböző feladatokra alkalmazható. Az erősebb M40 elsősorban a neurális hálózatok tanításának gyorsítására ajánlott, míg az M4 nevű kisebbik modell különböző gépi tanulási műveleteket végrehajtó sűrű klaszterekbe lehet jó választás. Felmerülhet a kérdés, hogy az ecsetelt feladatokra miért nem az erősebb, két GPU-val operáló Tesla M60-at ajánlja a cég. Ennek oka, hogy a gépi tanulás egyes feladatai, például a különféle tanítási algoritmusok nem skálázódnak jól a GPU-k számával.

A szoftver is fontos

Az Nvidia a két Tesla mellé egy programcsomagot is készített. A Hyperscale Suite névre keresztelt szoftveres pakk legfontosabb része a GPU REST Engine, mely a GPU erőforrásaihoz biztosít a fejlesztők által is kihasználható API-t. A végeredménnyel például keresési műveletek, vagy képek osztályozása is gyorsítható. Utóbbihoz kapcsolódik még a NVIDIA Image Compute Engine, mellyel különféle képfájlok átméretezése végezhető el kevesebb idő alatt. Hab a tortán a cuDNN neurális hálózati szoftver, valamint az FFmpeg GPU-gyorsított verziója, mely utóbbi a GPU-ban található dekódoló és enkódoló blokk segítségével teszi tempósabbá a videók feldolgozását, illetve transzkódolását.

A Tesla M40, illtve a Hyperscale Suite még az idei évben elérhetővé válik, míg a Tesla M4 a következő esztendő első negyedévében kerül piacra.

Kubernetes képzéseinket már közel 300 szakember végezte el. A nagy sikerre való tekintettel a tanfolyamot aktualizált tananyaggal június 18-án újra elindítjuk! A 8 alkalmas, élő képzés képzés órái utólag is visszanézhetők, és munkaidő végén kezdődnek.

a címlapról