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Nvidia lance un supercalculateur pour le Deep-learning et l’Intelligence artificielle

7 Avr. 2016 • 10:12
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Nvidia est décidément très investi dans les technologies relatives à l’Intelligence artificielle. Après l’annonce de sa participation au projet futuriste Roboracer (Nvidia fournira les « cerveaux » des voitures-robots) , le fabricant américain dévoile un Supercalculateur « clef en main » spécialisé pour le Deep-learning (apprentissage profond) et l’intelligence artificielle.

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Le DGX-1 se présente sous la forme d’un gros rack dans lequel on trouve un cluster de 8 GPU Tesla P100 surpuissants, chacun de ces GPU étant accompagnés de 16 GB de RAM. Pour la partie stockage, le super-serveur peut s’appuyer sur 7 TB, de quoi voir venir. La puissance de calcul de ce monstre est estimée par Nvidia à 170 teraflops, ce qui est tout bonnement colossal. Cette capacité de traitement intensif permettra au DGX-1 de faire de l’analyse d’image en temps réel, ou bien de traiter de très gros volumes de données sans fléchir.

Cette plateforme de calcul intensif se rapproche du DPX-1 qui avait été présenté au CES en début d’année et que l’on retrouvera au Roborace; avec le DGX-1, Nvidia a encore augmenté la puissance de calcul d’un système largement orienté vers le deep-learning et les traitements big-datas, deux points d’ancrage de l’informatique avancée actuelle. Le tarif du DGX-1 est presqu’aussi impressionnant que sa fiche technique; à 129 000 dollars, le supercalculateur se destine donc essentiellement au secteur professionnel.

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3 commentaires pour cet article :

  • CocaCola2.0(via l'app )
    7 Avr. 2016 • 14:07
    D’un autre côté on m’aurait dit un supercalculateur destiné au grand public j’aurais trouvé ça surprenant x)
  • Untitled
    7 Avr. 2016 • 14:43
    Ce que je trouve étrange c’est que normalement quand on veut faire quelque chose de spécifique on construit les outils (spécifiques dont on a besoin) je me demande si un ordi « de supermarché » arrive à répondre à des besoins tellements divers et spéciaux que le deep learning

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