Supermicro und Intel arbeiten gemeinsam an großflächigen verteilten KI-Trainingssystemen

Super Micro Computer, Inc. (SMCI), ein
Weltmarktführer bei Computersystemen für Unternehmen, Speicher- und
Netzwerklösungen sowie Green Computing-Technologie, arbeitet
gemeinsam mit Intel an KI-Lösungen, die auf dem Intel® Nervana(TM)
Neural Network Processor for Training (NNP-T) validiert sind. Intels
NNP-T ist eine ASIC für KI-Training, die speziell für die wachsenden
Anforderungen an die Rechenleistung von Deep
Learning-Trainingsmodellen entwickelt wurde.

“Supermicro begrüßt die Kooperation mit Intel an der Nervana
NNP-T-Plattform”, sagte Charles Liang, President und CEO von
Supermicro. “Die validierten NNP-T ASICs auf Systemen von Supermicro
bieten eine ausgewogene Mischung aus Rechen-, Kommunikations- und
Speicherleistung. Sie unterstützen das Training weit verzweigter
KI-Modelle mit nahezu linearer Skalierungseffizienz über
gehäuseinterne und -übergreifende Verknüpfungen.”

Intel Nervana NNP-T beseitigt Speicherengpässe und ist darauf
ausgelegt, die horizontale Skalierung durch Racksysteme gegenüber
bestehenden Lösungen zu vereinfachen. Im Rahmen des
Validierungsprozesses hat Supermicro Folgendes integriert: 8
NNP-T-Prozessoren, duale skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren der 2.
Generation, bis zu 6 TB DDR4-Speicher pro Knoten mit Unterstützung
sowohl für PCIe-Karte als auch für OAM-Formate. Supermicro
NNP-T-Systeme sollen Mitte 2020 auf den Markt kommen.

“Supermicro hat unsere Deep Learning-(DL-)Lösung validiert und
hilft uns dabei, die Nervana NNP-T-Systemarchitektur zu verifizieren,
einschließlich Karten- und Serverdesign, Zusammenschaltung und Rack”,
sagte Naveen Rao, Corporate Vice President und General Manager,
Artificial Intelligence Products Group, Intel Corp.

Das Supermicro NNP-T KI-System zeichnet sich durch hohe Nutzung
der Rechenleistung und eine hocheffiziente Speicherarchitektur für
komplexe Deep Learning-Modelle aus. Es dient der Validierung von zwei
realen Anforderungen: schnelleres Training zunehmend komplexer
KI-Modelle, und das innerhalb vorgegebener Leistungsgrenzen. Das
System ermöglicht das schnellere Training von KI-Modellen mit Bildern
und Sprache, eine effizientere Gas- und Ölexploration, eine präzisere
Analyse medizinischer Bilder und die schnellere Entwicklung von
Modellen für autonomes Fahren.

“Wir kollaborieren mit Intel und Supermicro, um die Eignung der
NNP-T-Systemarchitektur für anspruchsvolle Forschungsaufgaben und die
Entwicklung innovativer rechnergestützter und Datenanalysemechanismen
für wissenschaftliche und technische Anwendungsbereiche zu
untersuchen”, sagte Shawn Strande, Deputy Director, San Diego
Supercomputer Center, eine Forschungsabteilung der University of
California in San Diego.

Supermicro präsentiert sein NNP-T KI-System mit PCIe-Karten auf
der SC19 vom 17.-22. November 2019 (Stand 1211) im Colorado
Convention Center in Denver (Colorado).

Informationen zu Super Micro Computer, Inc.

Supermicro (SMCI), der führende Wegbereiter im Bereich
hochleistungsfähiger und hocheffizienter Servertechnologie, zählt zu
den führenden Anbietern fortschrittlicher Server Building Block
Solutions® für Rechenzentren, Cloud Computing, die Unternehmens-IT,
Hadoop/Big Data, HPC sowie Embedded-Systeme weltweit. Im Rahmen der
“We Keep IT Green®”-Initiative setzt sich Supermicro engagiert für
den Umweltschutz ein und bietet Kunden die energieeffizientesten und
umweltfreundlichsten Lösungen auf dem Markt.

Supermicro, Building Block Solutions und We Keep IT Green sind
Marken und/oder eingetragene Marken der Super Micro Computer, Inc.

Intel, das Intel Logo sowie andere Intel Marken sind Marken der
Intel Corporation oder ihrer Tochtergesellschaften in den USA
und/oder anderen Ländern.

Alle weiteren Marken, Namen und Handelsmarken sind Eigentum der
jeweiligen Inhaber.

SMCI-F

Foto –
https://mma.prnewswire.com/media/1030496/super_micro_computer.jpg

Pressekontakt:
Greg Kaufman
Super Micro Computer, Inc.
pr@supermicro.com

Original-Content von: Super Micro Computer, Inc., übermittelt durch news aktuell

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