«Назарбаев Университетінің Ақылды жүйелер және жасанды интеллект институтының (ISSAI) зерттеу тобы Қазақстанда алғашқылардың бірі болып DGX жүйесін енгізді және осы жүйелерді пайдалануда елеулі тәжірибе жинақтады. ISSAI-дың есептеу әлеуеті Назарбаев Университет оқытушылары мен басқа да қазақстандық университеттердің қызметкерлеріне жасанды интеллект саласындағы өз зерттеулерін іске асыруға мүмкіндік береді», дейді Институт директоры профессор Атакан Варол.
Сарапшылардың пікірінше, NVIDIA DGX жүйелері NVIDIA Volta графикалық процессорларының революциялық сәулеті негізінде құрылған. Графикалық процессорлар үшін инновациялық бағдарламалық қамтамасыз ету және оңайлатылған басқару арқылы NVIDIA DGX жоғары өнімділік пен жылдамдықты қамтамасыз етеді. Өйткені жасанды интеллекті саласындағы жұмыс үлкен деректерді өңдеуді білдіреді, жылдамдық маңызды рөл атқарады. Әдеттегі серверлерде графикалық процессор, жедел жады мен қатқыл диск арасындағы қатынау жылдамдығы өте аз, осының салдарынан (деректер, бейне, кескіндер, мәтін және т.б.) ұзақ өңделеді. Ал жаңа жүйе NVLINK және NVSWITCH технологияларын қолданады, олар графикалық процессорлар арасындағы өзара байланысты едәуір жеделдетеді және тиісінше үлкен деректермен жұмыс істеу процесін жеделдетеді.
Бұған қоса, NVIDIA DGX-2 жүйелері ғалымдарға кез келген платформада үстелдік жүйеден бастап деректерді өңдеу орталығына және бұлтты жүйелерге дейін жасанды интеллекті жобаларын әзірлеуге арналған ең қуатты құралдар мен бағдарламалар ұсынады. Әрбір зерттеуші зерттеулер үшін өзіне керекті техникалық бағдарламалар мен құралдарға (мысалы, pytorch, tensorflow және т.б. сияқты бағдарламаларға) қол жеткізе алады. Осылайша ауқымды деректерді өңдеу бойынша ең таңдаулы шешімдер табуға мүмкіндік береді.
Жасанды интеллекті алгоритмдері барған сайын күрделене түсуде және есептеу қуатының теңдессіз деңгейін талап етеді. NVIDIA DGX-2 өзінде жасанды интеллект модельдерінің жаңа типтерін жеделдету үшін әлемдегі ең техникалық ілгерілетілген 16 GPU қуатын біріктіреді және жасанды интеллекті алгоритмдерін масштабтауды оңтайландырады, осылайша есептеу қуатының деңгейін және деректерді өңдеу тиімділігін арттырады.
Мысалы, Nvidia DGX-2 Назарбаев Университетінде ISSAI жобаларын талдау үшін қазірдің өзінде табысты пайдаланылуда. Бұл жобалар адамдарды әдеттегі және термалды түсірілімдерде тануды, адамды даусы бойынша сәйкестендіруді, WiFi сигналдардың көмегімен үй-жайлардың ішінде оқшаулауды, кеуде қуысының рентгендік суреттерін талдауды, МРТ-бейнелерде бас миының ісіктерін автоматты сегменттеуді, қалалық бақылау камераларын оңтайлы орналастыруды қамтиды.
Осы жобалардың әрқайсысында бейнелеу, бейне және аудио жазбалар сияқты деректердің орасан зор саны пайдаланылады. DGX сияқты жоғары есептеу жүйесінсіз осы деректерді өңдеу және тереңдете оқыту модельдерін жаттықтыру әлдеқайда қиындайды және жылдамдығы баяулайды.
