Nvidia在技術年會上宣布AI基礎架構DGX SuperPOD正式供貨,年底前將於韓國、英國、印度、瑞典等地先行安裝。

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重點新聞(1002~1008)

Nvidia     超級電腦     DGX SuperPOD  

Nvidia AI基礎架構DGX SuperPOD正式上市,數周就能建置Pflops等級超級電腦

Nvidia宣布企業用AI基礎架構DGX SuperPOD正式上市,可在數周內安裝、建置AI超級電腦,有別於過去需要數年才能完成。DGX SuperPOD叢集可由20至140個不等的獨立AI加速系統DGX A100組成,可提供至少100 petaflops運算效能,最高可擴充至700 petaflops,加速龐大複雜的AI運算作業,比如電腦視覺任務、對話式AI服務等;而韓國最大搜尋引擎NAVER,就採用由140個DGX A100系統組成的DGX SuperPOD,來擴大自然語言處理模型和對話式AI服務。

Nvidia也透露,位於瑞典的林雪平大學也正建造由60個DGX A100系統組成的DGX SuperPOD,要以這款超級電腦來推動量子技術和生命科學研究。不只如此,Nvidia也在大會上宣布與英國聯手,要以80個節點的DGX SuperPOD打造一套超級電腦Cambridge-1,運算效能可達400 petaflops,來加速藥物開發和醫療自然語言相關任務。Nvidia指出,今年底前將先於韓國、印度、英國和瑞典等地安裝DGX SuperPOD,其餘銷售將交由各地代理負責。(詳全文)

  RTX A6000     GPU    大容量  

48GB超大容量記憶體,Nvidia新推兩款GPU RTX A6000和RTX A40

有別於遊戲領域,Nvidia這次在技術年會上,瞄準需大量運算資源的專業工作需求,推出兩款基於Ampere架構的GPU:RTX A6000和RTX A40,皆內建48GB記憶體,也具第二代RT Core、第三代Tensor Core和新一代CUDA Core,可加速圖形處理和渲染,也能加快AI運算作業,如新藥開發等。

就性能來說,第二代RT Core吞吐量是前一代的5倍,還能同時執行光影追蹤、著色和運算作業,而第三代Tensor Core則能提供前一代5倍吞吐量,並支援新的資料格式如TF32、BF16;至於新一代CUDA Core,F32吞吐量可達前代的2倍。在記憶體方面,除了一張GPU就具48GB超大容量外,還可用 NVLink連結兩張GPU,把記憶體擴展至96GB。(詳全文)

  精神分裂症     風險評估     美國國衛院  

IBM聯手美國國衛院,要用生物標記開發精神分裂症風險演算法

IBM接下美國國衛院(NIH)專案,要聯手哈佛醫學院、史丹佛大學和西奈山醫學院等機構,以5年的時間來打造一套精神分裂症風險評估器。這項專案是NIH新精神分裂症計畫(AMP SZ)的一部分,該計畫將由兩個資料收集中心和一個資料分析中心組成,形成臨床精神疾病高風險:資料處理、分析和協調中心(DPACC),其中的成員就是IBM研究院、哈佛醫學院、西奈山醫學院和史丹佛大學等機構。

此外,團隊也將與美國精神疾病協會基金會、FDA等組織合作,來收集、分析精神疾病相關數據,同時也將整合現有資料集和AMP SZ中的新資料,來開發生物標記(Biomarker)演算法。而生物標記可用來預測一個人的健康風險軌跡,也可用來產生個人化的健康風險評估器,DPACC的目標就是建立一套風險評估器,來即早找出患者、預防精神分裂症發作。(詳全文)

  自然語言處理   參數       pQRNN PRADO  

機器人入門款新選擇,Nvidia推出60美元有找的開發者套件

想動手製做機器人的使用者有新選擇了!Nvidia日前揭露新一代機器人開發者套件Jetson Nano 2GB,瞄準師生、機器人愛好者,售價僅59美元,比去年發布的上一代套件便宜40美元;與此同時,Nvidia也提供免費的線上訓練課程和認證。

這款開發者套件屬於Nvidia Jetson AI邊緣系列產品,套件包含了Jetson Nano模組和2BG記憶體,搭載128核NVID Maxwell GPU和四核64位元Arm處理器,運算效能達472 Gflops。Nvidia指出,這款新套件預計10月底前,開始在全球供貨。(詳全文)

 

 

  Google     AI加速器     PyTorch  

Google Cloud TPU正式支援PyTorch 1.6版

Google雲端加速器TPU開始正式支援深度學習函式庫PyTorch 1.6版,而PyTorch套件PyTorch/XLA也可正式在Google Cloud TPU上使用,來加速機器學習工作負載。此外,PyTorch/XLA也會生成詳細的報告,幫助使用者找出機器學習工作流程問題。

在這次正式支援的版本中,還有其他新功能,包括層內模型平行運算、額外的XLA op、更好的Kaggle和Colab體驗,以及深度學習VM映像檔的支援。以平行運算來說,開發者可在多個TPU核心上,分散大規模嵌入表;就映像檔支援來說,GCP深度學習虛擬機器(DLVM)映像檔也內建PyTorch等深度學習框架,而 PyTorch/XLA 1.6現已預裝在DLVM中,並已最佳化,供使用者快速啟用。(詳全文)

 

 

太空專案    衛星通訊    程式碼  

IBM開源兩太空AI專案,可預測太空垃圾路徑和強化衛星通訊

IBM日前開源太空情勢感測(SSA)和Kubesat專案,使用者可將這兩個容器化專案,部署到IBM Cloud上的Red Hat OpenShift來執行。首先,太空情勢感測能找出靠近地球的物體,也能預測物體移動的軌道,其中,IBM以機器學習模型來偵測物理模型的誤差,來修正物理模型的預測結果。

而KubeSat專案是一個認知自動化框架,專門為立方衛星群設計,可模擬和最佳化多衛星通訊。KubeSat利用低階太空動力學函式庫Orekit來模擬物體軌道,可最佳化NATS訊息平臺上,衛星對衛星、衛星對地面接收站和衛星對地表感測器間的通訊。(詳全文)

電信業   Azure for Operators     微軟  

電信專用雲端平臺Azure for Operators登場,可整合Azure邊緣AI服務

微軟日前發表為電信業打造的雲端平臺Azure for Operators,整合Azure電信業軟體、邊緣網路產品及既有AI、IoT等雲端服務。其中,邊緣運算來自今年稍早公布的Azure Edge Zones,可將Azure雲端服務如AI、Portal、API和開發及安全管理工具等延伸到邊緣。

微軟Azure部門執行副總裁Jason Zanders也指出,透過Azure for Operators,電信業者不論在Microsoft Azure雲端或邊緣,都可使用AI或機器學習來自動執行工作任務、建立新服務,而Azure混合及高擴充能力的基礎架構,則方便電信業在可程式化網路上實驗新5G服務。(詳全文)

自動測試     Playwright for Python      網頁  

微軟釋出網頁自動化測試工具Playwright for Python

微軟強化自家測試工具Playwright,除了原本可用JavaScript來測試網頁應用程式外,現在還擴增支援了Python,讓Python開發者也能輕鬆對網頁應用程式執行端到端測試。

Playwright專為現代網頁設計,能應付每年不斷更新發展的網頁平臺,可模擬行動裝置視角(ViewPort)、地理位置和網頁權限,還能攔截和修改網路活動,並跨多個頁面自動執行腳本。Playwright支援Chromium、WebKit和Firefox,由於全平臺支援WebKit,因此開發者可在MacOS、Windows和Linux,測試Safari的渲染功能。(詳全文)

圖片來源/Nvidia、IBM、Google Cloud、微軟

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資料來源:iThome整理,2020年10月

 
 
 
 


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