NVIDIA Tesla P100-GPUs jetzt auf der ScaleX-Plattform von Rescale verfügbar
Rescale hat gerade NVIDIAs bisher fortschrittlichste GPU hinzugefügt, die Tesla P100, zum ScaleX große Rechenleistung Plattform. Ab heute (13. September 2017) können alle Plattformbenutzer die P100 als Teil unseres Standard-Batch-Workflows auswählen.
Schnellste GPUs, schnellste Verbindung, immer auf Neuskalierung
Die GPU-Plattform von Rescale bietet jetzt einzigartige NVIDIA-GPU-basierte Systeme mit bis zu acht NVLink- und PCIe-angebundenen P8-Knoten. Darüber hinaus sind unsere neuesten P100-Knoten über EDR InfiniBand verbunden, was leistungsstarke Multi-Node-Cluster ermöglicht. Die Spezifikationen der neuen GPU-Kerntypen finden Sie in der folgenden Tabelle:
Die von NVIDIA angekündigte Architektur der nächsten Generation, Volta, wird Anfang 2018 auf Rescale verfügbar sein.
Kürzere Designiterationen für beschleunigte Simulation
Damit Rescale-Benutzer die Vorteile der neuen P100-Kerntypen nutzen können, ist die GPU-beschleunigte Simulationssoftware Sim4Life verfügbar und vorkonfiguriert, um mit flexibler On-Demand-Lizenzierung auf der großen Rechenplattform von Rescale mit ANSYS Mechanisch, ANSYS HFSS, ANSYS Fluent und Abaqus 2017 Standard werden kurz darauf verfügbar sein. Benutzer können auch ihre eigenen vorhandenen Lizenzen auf den neuen P100-GPUs auf Rescale verwenden.
Hochleistungstraining für Deep Learning
Die neuen P100-Kerntypen sind außerdem für die Ausführung der neuesten Versionen CUDA-fähiger Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, Keras, PyTorch und Caffe optimiert. Optimieren Sie Ihre Suche nach den leistungsstärksten Modellen, indem Sie schneller und parallel auf mehreren P100-Systemen trainieren. Unsere neuen NVLinked P100-Systeme bieten eine mit dem DGX-1 vergleichbare Leistung auf Frameworks wie TensorFlow, wie unten gezeigt:
Beginnen Sie noch heute mit dem Laufen auf P100s
Damit Sie noch heute mit NVIDIA P100s loslegen können, finden Sie unten einige Beispieljobs, die Sie klonen und ausführen können, um unsere neue Hardware zu testen. Anweisungen zum Klonen eines Jobs finden Sie unter hier klicken. Dazu benötigen Sie natürlich ein Rescale-Konto. Sie können sich für eines anmelden werden auf dieser Seite erläutert.
TensorFlow InceptionV3-Benchmark
TensorFlow ist bekannt für sein leistungsstarkes Modelltraining. Hier sind einige Benchmark-Ergebnisse, die das NVLinked P100-System von Rescale mit dem Hochleistungs- DGX-1 Deep-Learning-Server. Wir sehen, dass Rescale eine vergleichbare Leistung wie High-End-GPU-Server vor Ort erzielen kann.
Klicken Sie hier, um den InceptionV3 4xP100-Job zu klonen.
PyTorch DCGAN-Beispiel
Der Link unten ist ein Beispiel für die Ausbildung eines Tiefes Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN), Das generiert realistische Fake-Bilder, die den Eingabe-Trainingsbildern ähneln. Dieses Beispiel wird mit Rescales NVLinked P100-Systemen auf dem LSUN-Schlafzimmerbilddatensatz.
Klicken Sie hier, um den PyTorch DCGAN-Job zu klonen.
Deep Learning Kickstart-Programm
Zeitgleich mit der allgemeinen Verfügbarkeit des P100 starten wir das Deep Learning Kickstart-Programm, das zugelassenen Antragstellern Rescale-Hardware-Guthaben im Wert von 1,000 bis 5,000 US-Dollar für die Nutzung des P100 gewährt. Alle Rescale-Nutzer, die ein Unternehmen vertreten, können sich nach der Teilnahme an einem Kickoff-Webinar bewerben. In diesem Webinar erfahren Sie mehr über das Deep Learning Kickstart-Programm von Rescale und erfahren, wie Sie mit den NVIDIA P100s Deep Learning in der Cloud beschleunigen können. Das Webinar findet am 21. September 2017 um 8:00 Uhr PDT / 11:00 Uhr EDT statt.