Технология • 11 Мамыр, 2020

Деректерді талдауға арналған алғашқы есептеу стансасы

425 рет
көрсетілді
3 мин
оқу үшін

Назарбаев Университетінде жасанды интеллектінің озық әзірлемелері үшін ең жылдам есептеу стансасы орнатылды. Жұмыс стансасына кіретін NVIDIA DGX-2 екі сервері терең зерттеу (ағылш. deep learning) саласындағы зерттеулерді жеделдету үшін графикалық процессорларда жалпы мақсаттағы есептеулерге маманданған.

Деректерді талдауға арналған алғашқы есептеу стансасы

«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.