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    作者:鲁畅

    GPU加速!浪潮服务器为企业未来定制

         [ 中关村在线 原创 ] 暂无评论

      随着GPU技术的发展,其性能逐渐开始稳定,开始越来越多的应用的企业级服务器加速中。满足面向未来的企业级应用需求,作为国内服务器领导厂商浪潮在四路服务器的研发过程中,提高了服务器系统性能:浪潮四路旗舰产品NF8480M3,系统提供14个 PCI-E 3.0扩展插槽并支持热插拔,PCI-E数据传输带宽提升100%,最大支持2块MIC或GPU协处理卡。

    GPU加速!浪潮服务器为企业未来定制

    GPU加速

      早在2011年8月5日,摩根大通与NVIDIA就展示了在服务器中增加GPU的好处。摩根大通为了提高计算速度,将英伟达的GPU整合到服务器中,充当CPU的加速器。所得到的结果让人大吃一惊在执行某些任务时,峰值性能可以达到只使用CPU的100倍。在更为典型的案例中,摩根大通的速度提升了40倍,而由于所需的服务器数量减少,使其成本降低了80%。

      GPU(Graphic Processing Unit),中文译名图形处理器,又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上图像运算工作的微处理器相当于CPU在电脑中的作用,GPU是显卡的“心脏”,它决定了该显卡的档次和大部分性能,为人所熟知的是作用是三维图像和特效处理功能,今天,GPU已经不再局限于3D图形处理了,GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注。

      北京航空航天大学教授钱德沛表示:“人工智能从过去基于模型的方法,变成现在基于数据、基于统计的方法,主要得益于GPU高度并行的结构、高效快速的连接能力。事实证明GPU很适合深度学习”;GPU相当于CPU在电脑中的作用,GPU是显卡的“心脏”,它决定了该显卡的档次和大部分性能,为人所熟知的是作用是三维图像和特效处理功能,今天,GPU已经不再局限于3D图形处理了,GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注。

      作为国际领先服务器厂商,去年浪潮和国内某知名公司合作,通过GPU加速方案实现了该模型的运算效率的提升,使其能更接近人脑的运算能耗比,从而为该公司的智能语音技术带来突破。

      双方联合设计了针对DNN算法特点的GPU集群并行计算框架,采用了每个计算节点配置双路CPU和4块NVIDIA Tesla K20m GPU,以及一块HCA卡的方案,通过GPU提高计算能力、通过IB网络提速节点之间的通信速度,最终完成GPU集群版的DNN并行算法,大幅减低了DNN的计算时间,从而为该公司下一步的智能语音计划提供助力。

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