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AIRI von Nvidia und Pure Storage

Komplettlösung für AI-Aufgaben

| Autor: Klaus Länger

Ein AIRI-System kombiniert vier DGX-1-Rechner von Nvidia, eine Flashblade von Pure Storage sowie 100-GbE-Switches von Arista für die Verbindung zwischen den Komponenten.
Ein AIRI-System kombiniert vier DGX-1-Rechner von Nvidia, eine Flashblade von Pure Storage sowie 100-GbE-Switches von Arista für die Verbindung zwischen den Komponenten. (Bild: Pure Storage, Nvidia)

Mit der DGX-1 hat Nvidia einen schnell einsetzbaren KI-Rechner geschaffen. AIRI macht aus vier DGX1-Einheiten und dem schnellen All-Flash-Array Flashblade von Pure Storage die erste komplette „AI-Ready“-Infrastruktur, mit der KI-Projekte binnen weniger Stunden gestartet werden können.

Die Künstliche Intelligenz (KI) gilt als eine der Schlüsseltechnologien für die kommenden Jahre. Anwendungsbereiche für KI-Verfahren wie maschinellem Lernen gibt es in der beispielsweise in der Industrie mit Predictive Maintenance, in der Medizin mit der automatisierten Auswertung von Tomografie-Daten per Mustererkennung, der Forschung oder auch in der Finanzwelt. Laut Gartner wollen 80 Prozent aller Unternehmen bis zum Jahr 2020 Künstliche Intelligenz einsetzen. Ein Problem war dabei bisher die komplexe Infrastruktur skalierbarer KI-Systeme, die vor allem Unternehmen bei deren Einsatz zögern lässt. Sie benötigen eine KI-Infrastruktur, die sich schnell einsetzen lässt.

Die soll nun mit AIRI zur Verfügung stehen. Ein AIRI-System besteht aus vier mit Tesla-V100-GPUs bestückten DGX-1-Supercomputern, einer Flashblade von Pure Storage als zentralem Speichersystem und zwei Arista-100GbE-Switches in einem Rack. Das AIRI-System ist vorkonfiguriert und soll binnen kürzester Zeit einsetzbar sein. Laut Güner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe bei Pure Storage, haben schon etliche Firmen aus dem KI-Umfeld DGX-1-Rechner zusammen mit der Flashblade von Pure Storage eingesetzt. Dieser Umstand hat beide Firmen dazu bewogen, eine komplette AI-Infrastruktur mit beiden Komponenten zu schaffen. Als Vertriebspartner für den deutschen Markt ist PNY mit von der Partie.

Nvidia DGX-1

Die in einem AIRI-System eingesetzten vier DGX-1-Rechner liefern jeweils bis zu einem Petaflop beim Machine Learning. Jeder der Rechner ist mit acht Tesla-V100-GPUs bestückt, die zusammen über 40.960 Cuda-Cores und 5.120 Tensor-Recheneinheiten verfügen. Sie sind über PCIe-Switches mit einem Mainboard verbunden, das mit zwei Intel Xeon E5-2698 v4 bestückt ist. Jeder der beiden Prozessoren verfügt über 20 Cores. Jede der GPUs kann auf 16 GB HBM2-Speicher zugreifen, dazu kommen noch 512 GB RAM. Als Massenspeicher dienen vier 1,92-TB-SSDs in RAID-0-Konfiguration. Auf dem Linux-Host-OS sitzen eine Nvidia-Treiber-Schicht, Docker für die Containervirtualisierung und Deep-Learning-Libraries von Nvidia. Der Hersteller unterstützt mit der DGX-1 die wichtigsten Deep-Learning-Frameworks und AI-Lösungen. Ein AIRI-Scaling-Toolkit sorgt für die optimale Zusammenarbeit der Komponenten.

Pure Storage Flashblade

Die Flashblade dient als zentraler Hochgeschwindigkeits-Datenspeicher. Sie ist das Spitzenmodell von Pure Storage und für Datenalalysen optimiert. Jede der 15 Blades in der Appliance ist mit einem Low-Power-Xeon-CPU, einem FPGA-ARM-Prozessor und 17 TB Flash-Speicher bestückt. Zusammen sollen sie laut Pure Storage bis zu 1,5 Millionen IOPS ermöglichen. Die einzelnen Blades sind über eine redundate Scale-Out-Fabric verbunden, die mit 40-GBit-Ethernet arbeitet. Die gesamte Bandbreite liegt bei 320 GBit/s.

Hilfe zur Selbsthilfe

Nvidia will mit AIRI nicht nur ein schnell einsetzbares AI-System bieten, sondern Firmen auch bei der Implementierung von KI-Technologien unterstützen. Auke Kuiper, Sales Director Central Europe bei Nvidia, merkt dazu an, dass es derzeit weltweit etwa 22.000 AI-Spezialisten gibt, zu wenige für alle derzeit geplanten Projekte. Nvidia unterstütze daher nicht nur die internationale AI-Startup-Szene, sondern bemühe sich auch, den Systemhauspartnern bei KI-Projekten unter die Arme zu greifen. Hier betreibe die Firma ein Deep-Learning-Institute mit Online-Schulungen und Hands-on-Workshops. Zudem kann ein eigenes Team von Spezialisten in Santa Clara bei Probleme helfen. Für große Projekte stehen laut Kuiper zudem Solution-Architects zur Verfügung.

DGX-2 und Tesla V100 mit mehr Speicher

Die nächsten Schritte von Nvidia bei der Weiterentwicklung der KI-Technologie hat CEO Jensen Huang auf der GPU Technology Conference (GTC) in San José vorgestellt. Eine neue GPU-Verbindungsstruktur namens NVSwitch soll eine extrem schnelle Kommunikation zwischen bis zu 16 Tesla-V100-GPUs ermöglichen, die so bis zu 2,4 Terabyte an Daten pro Sekunde austauschen können. Zudem werden V100-GPUs mit auf 32 GB verdoppeltem HBM2-Speicher auf den Markt kommen. Beide Entwicklungen kommen in dem Supercomputer DGX-2 zum Einsatz, der mit 16 Tesla-V100-GPUs und insgesamt 512 GB HBM2 bestückt sein wird. Als CPUs verwendet Nvidia zwei Intel-Xeon-Platinum-Prozessoren.

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