英伟达天价AI服务器,12.9万美元能否让运行飞起来


英伟达(Nvidia)最近研发了一套新型AI服务器——“盒子里的超级计算机”(AI supercomputer in a box),它将有助于解决人工智能背后的复杂数据问题。AI公司听到此消息想必会备受鼓舞。


DGX-1配备有机器学习软件及8块顶级GPU(graphics processing units ,图形处理单元)。据Nvidia早期客户介绍,该系统可以使分析模型具有更快的学习能力,在科学、医疗和金融服务方面的表现很突出。


AI技术的关键是让电脑在处理数据时像人脑一样进行深度学习。数据科学家从2012年开始就在尝试通过改善GPU来加速计算机的深度学习进程,但很多人认为目前的计算系统对人工智能有很大限制。DGX-1这类运行速率极快的计算机可以实现超级深度学习算法,科学家可以用它运行前所未有的AI模型。



但DGX-1并不是万能的。售价12.9万美元的DGX-1配备了固定数量的内存和显卡。由于程序以及相关部件都是预装在一个中型手提箱大小的金属外壳内,并且它先进的硬件采用了简易装配系统,Nvidia宣称DGX-1要比之前的GPU系统有更强大的数据解析能力。DGX-1的深度学习系统提高了AI试验效率,所以它在最初发布的几个月广受好评。据悉,Nvidia将在2017年初发布新版本的超级计算机。


自今年秋天DGX-1正式发售以来,其客户虽不过百,但其表现却并没有让人失望。据伦敦人工智能公司BenevolentAI的CEO杰姬·亨特(Jackie Hunter)介绍,公司入手DGX-1仅8周,数据团队就研发出几个鉴别药物分子的大型数据模型。这些模型在DGX-1上的运行速度要比其他公司的GPU系统块3到4倍。“之前,我们要花数周时间来训练智能模型,现在仅需数天甚至几个小时,”亨特补充道。


马萨诸塞州总医院(Massachusetts General Hospital)的数据中心已有一台DGX-1,如今有订购了一台。他们需要DGX-1这样的超级GPU电脑来处理大量不同类型的数据。MGH的临床数据科学中心希望用DGX-1分析病理与放射图像、电子医疗记录、基因组信息等数据,他们正通过合作医疗系统跨越整个波士顿地区来获取DGX-1的使用权限。


“除了X射线,医生还需要整个临床信息、账单信息、社交媒体来分析病人的健康状态,这时就不得不借助于GPU电脑的超级运算能力,”数据中心主任的马克·米哈尔斯基说(Mark Michalski)。


其他一些组织也在部署DGX-1来进行有关大数据的医学研究。作为美国副总统乔?拜登(Joe Biden)的癌症“登月计划”(Cancer Moonshot project)的一部分,阿贡与橡树岭两个国家实验室正在用其研究癌症起源并确定新的治疗方案。


DGX-1在AI研究领域同样引起了积极反响。Nvidia将第一台DGX-1捐给了非盈利人工智能公司OpenAI,并另外捐了9台给纽约大学、斯坦福大学、多伦多大学等在深度学习领域表现突出的高校。


跨国公司也在抢购DGX-1。全球商业软件市场领导者SAP在公司位于德国波茨坦和(Potsdam, Germany)以色列赖阿南纳(Ra’anana, Israel)的两个全球创新中心分别安装了DGX-1,并且有不俗的表现。作为美国富达投资集团(Fidelity Investments)的主要研发机构,富达实验室(Fidelity Labs)也拥有两台DGX-1,并且准备用他们构建神经网络或者模拟人脑的计算机系统。


那些已经拥有DGX-1的公司或机构想进一步创建混合高性能计算系统。他们希望综合云计算和其他一些GPU系统来配合超级电脑一块工作。但也有一些公司暂时不愿意购买DGX-1,因为它价格过高而且配置是固定的。


但还是有很多人认为DGX-1是物有所值的。BenevolentAI估计,如果租用足够的Amazon Web Services服务器来达到与DGX-1相匹配的运算性能,一年的成本要比买一台DGX-1还要高。百度硅谷AI实验室高级研究员格雷格?迪亚摩斯(Greg Diamos)坦言,超级电脑价格确实很高,但它却配得上Nvidia所提供的服务支持。据迪亚摩斯介绍,百度硅谷AI实验室没有DGX-1,但它正在将系统升级到同样的GPU配置,估计升级完成后AI研究进程会提高3.5倍。


“有些公司专注于深度学习研究,又不想在设计软硬件平台上花太多功夫,那么DGX-1对他们而言无疑是雪中送炭”迪亚摩斯说,“但我更希望有大公司站出来自己研发高性能的超级计算机,这样Nvidia就不会漫天要价了。”





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