NVIDIA Tesla P100 GPU が Rescale の ScaleX プラットフォームで利用可能に
Rescale は、NVIDIA のこれまでで最も先進的な GPU を追加しました。 テスラP100, ScaleXへ 大きな計算 プラットホーム。 本日 (13 年 2017 月 100 日) より、すべてのプラットフォーム ユーザーが標準バッチ ワークフローの一部として PXNUMX を選択できるようになります。
最速の GPU、最速のインターコネクト、常に Rescale を実行
Rescale の GPU プラットフォームは、最大 8 台の NVLink 接続 P100 と最大 8 台の PCIe 接続 P100 を備えた独自の NVIDIA GPU ベースのシステムを提供します。 さらに、当社の最新の P100 ノードは EDR InfiniBand インターコネクトで接続されており、高性能マルチノード クラスターを促進します。 新しい GPU コア タイプの仕様を以下の表に示します。
NVIDIA が発表した次世代アーキテクチャ Volta は、2018 年初めに Rescale で利用可能になります。
設計の反復を短縮してシミュレーションを高速化
Rescale ユーザーが新しい P100 コア タイプを利用できるようにするために、GPU アクセラレーション シミュレーション ソフトウェア アプリケーション Sim4Life が利用可能であり、Rescale の大規模コンピューティング プラットフォーム上で柔軟なオンデマンド ライセンスで実行するように事前構成されています。 ANSYS 機械、ANSYS HFSS、ANSYS Fluent と Abaqus 2017 Standard が間もなく利用可能になります。 ユーザーは、Rescale の新しい P100 GPU で独自の既存のライセンスを使用することもできます。
深層学習のための高パフォーマンスのトレーニング
新しい P100 コア タイプは、TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe などの CUDA 対応深層学習フレームワークの最新バージョンを実行するように最適化されています。 より多くの P100 でより高速かつ並行してトレーニングすることで、最高のパフォーマンスのモデルの検索を最適化します。 当社の新しい NVLinked P100 システムは、以下に示すように、TensorFlow などのフレームワーク上で DGX-1 に匹敵するパフォーマンスを提供します。
今すぐ P100 でランニングを始めましょう
今すぐ NVIDIA P100 の実行を開始できるように、クローンを作成して実行して新しいハードウェアをテストできるいくつかのサンプル ジョブを以下に示します。 ジョブのクローンを作成する方法については、 ここをクリック。 もちろん、そのためには Rescale アカウントが必要です。アカウントにサインアップできます。 API).
TensorFlow InceptionV3 ベンチマーク
TensorFlow は、高性能モデル トレーニングを提供することで知られています。 Rescale の NVLinked P100 システムと高性能システムを比較したベンチマーク結果をいくつか示します。 DGX-1 深層学習サーバー。 Rescale はハイエンドのオンプレミス GPU サーバーと同等のパフォーマンスを達成できることがわかります。
InceptionV3 4xP100 ジョブのクローンを作成するには、ここをクリックしてください。
PyTorch DCGAN の例
以下のリンクはトレーニングの例です。 深層畳み込み敵対的生成ネットワーク (DCGAN)、 これにより、入力トレーニング画像に似たリアルな偽画像が生成されます。 この例は、Rescale の NVLinked P100 システムを使用してトレーニングされています。 LSUN 寝室画像データセット.
PyTorch DCGAN ジョブのクローンを作成するには、ここをクリックしてください。
ディープラーニング キックスタート プログラム
P100 の一般提供に合わせて、ディープ ラーニング キックスタート プログラムを開始します。このプログラムでは、承認された申請者に P1,000 の使用に対して 5,000 ～ 100 ドルの Rescale ハードウェア クレジットが提供されます。 企業を代表するすべての Rescale ユーザーは、Rescale のディープ ラーニング キックスタート プログラムの詳細を説明し、NVIDIA P100 を使用してクラウド上でディープ ラーニングを加速する方法をデモンストレーションするキックオフ ウェビナーに参加した後に応募資格を得ることができます。 ウェビナーは、21 年 2017 月 8 日午前 00:11 PDT / 午前 00:XNUMX EDT に開催されます。