Новые рабочие станции и серверы Fujitsu поддерживают технологии глубинного обучения

Демонстрирующие гораздо более высокую производительность серверы Fujitsu PRIMERGY с графическими картами NVIDIA Tesla® V100 и рабочие станции CELSIUS с GPU NVIDIA Quadro GV100 обеспечивают выдающуюся скорость работы и исключительную масштабируемость систем¹. Они станут идеальным решением для ресурсоемких приложений, которые обрабатывают большие объемы информации. С помощью применения в своих решениях передовых технологий Fujitsu реализует поддержку функций глубокого обучения в настольных ПК и центрах обработки данных. 

Новые серверы PRIMERGY RX2540 M4² и PRIMERGY CX2570 M4³ стандартной архитектуры, стоечные рабочие станции CELSIUS C740, рабочие станции CELSIUS R970 и CELSIUS M770 формата Tower поддерживают новое поколение графических процессоров NVIDIA на базе архитектуры Volta. Расширенные возможности обработки данных позволяют применять технологии искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения в новых областях, включая медицину, биологию, автомобилестроение, сектор финансовых услуг, науку и производство. 

Джозеф Регер (Joseph Reger), технический директор компании Fujitsu в регионе EMEIA, говорит: «Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение  – ключевые технологии цифровой эпохи и основа для проектирования действительно инновационных решений. Глубокое обучение позволяет создавать приложения, которые способны адаптироваться к изменяющимся условиям так же, как и обычные люди, что открывает большие перспективы. Перечисленные технологии помогут предотвратить возникновение заболеваний, прогнозировать природные катаклизмы, разработать беспилотные автомобили и создать «умные» города. Новые серверы и рабочие станции – это гибкие и надежные вычислительные ресурсы для поддержки нового уровня инноваций приложений, высокопроизводительных вычислений и корпоративных аналитических систем наших заказчиков».

Боб Пэтт (Bob Pette), вице-президент подразделения профессиональных технологий визуализации компании NVIDIA, говорит: «Для обработки и анализа постоянно увеличивающихся объемов данных требуется очень много вычислительных ресурсов. В рамках партнерства с Fujitsu мы предоставляем заказчикам доступ к самым современным платформам для GPU-вычислений». 

Стоимость и доступность

Серверы PRIMERGY RX2540 M4 и CX2570 M4, рабочие станции CELSIUS C740, CELSIUS R970 и CELSIUS M770 с интегрированной поддержкой графических карт компании NVIDIA Volta уже доступны для приобретения⁵.Стоимость и наличие зависят от региона.

Примечания

¹ 5120 ядер CUDA и 640 дополнительных ядер Tensor позволяют реализовать поддержку машинного и глубокого обучения. Графическая карта NVIDIA Quadro GV100 обеспечивает ускорение обработки графики до 30% и увеличение скорости рендеринга до 62%.

² Двухпроцессорные стоечные серверы PRIMERGY RX2540 M4 2U поддерживают возможность установки 2-х графических карт NVIDIA Tesla V100 PCIe. Встроенная поддержка графических процессоров NVIDIA реализована через прямое подключение к системной плате для обеспечения высочайшей скорости работы со скоростью передачи данных более 100 терафлопс в секунду.

³ Двухпроцессорные серверы PRIMERGY CX2570 M4 с горизонтальной масштабируемостью поддерживают возможность установки 2 графических карт NVIDIA Tesla V100 с интерфейсом PCIe или 4 графических карт NVIDIA Tesla V100 SXM2 с поддержкой системы жидкостного охлаждения. Поддержка графических процессоров NVIDIA реализована через прямое подключение к системной плате для обеспечения высочайшей скорости работы.

⁴ Каждая из рабочих станций CELSIUS R970 и CELSIUS M770 поддерживает возможность установки до 2 графических карт NVIDIA Quadro GV100 с интерфейсом NVLink.

⁵ Могут действовать ограничения. 

Серверы Fujitsu PRIMERGY и рабочие станции CELSIUS с графическими картами NVIDIA на базе архитектуры Volta поддерживают широко используемые среды глубокогоо обучения, включая Caffe, CNTK, TensorFlow, Theano и Torch. 

Машинное обучение – это метод использования алгоритмов для разбора данных, извлечения из них информации, принятия решений или составления прогнозов. Глубокое обучение – это методика реализации машинного обучения с использованием искусственных нейронных сетей.