世界领先的高性能计算、数据中心端到端互连方案提供商Mellanox宣布, 在最新发布的全球超级计算机Top500榜单中,InfiniBand解决方案为上期榜单(2017年6月-11月)以来77%新近部署的高性能计算系统提供了加速,数量比其他私有网络产品高6倍,比以太网系统高15倍。InfiniBand加速了TOP500榜单中60%的HPC系统,以及前五名超级计算机中的两台。这充分表明InfiniBand现已被业界大规模应用,并且在高性能计算和人工智能领域占据了领先的市场份额。
除了高性能计算和机器学习系统,TOP500榜单同样还覆盖了超大规模、云计算、Web 2.0 和企业级平台。此外,25Gb以太网系统首度亮相TOP500榜单,来自中国的超大规模企业已在多个数据中心内部署了25Gb以太网。Mellanox以太网解决方案连接了榜单中所有的25Gb、40Gb和100Gb以太网系统,为超大规模计算、云和企业级数据中心提供高效网络,助力其实现最高的性能和效率。
“基于智能加速和网络卸载优势,InfiniBand解决方案连接了TOP500中过去6个月内新近部署的大多数高性能计算和深度学习系统。此外,InfiniBand还为中国乃至全球顶级超级计算机提供了互连,加速了日本最快的超级计算机,并且已被加拿大和美国选中作为其最快超级计算机的互连方案。通过提供最高的应用性能、可扩展性和稳健性,InfiniBand能够帮助用户实现数据中心投资回报率的最大化、并将总体拥有成本降低50%”,Mellanox公司总裁兼CEO Eyal Waldman表示。“我们也很高兴看到来自Mellanox的25Gb及以上速率的以太网解决方案出现在TOP500榜单中,这表明Mellanox以太网网卡、交换机和线缆在超大规模和云计算企业已被大规模部署,为这些平台提供了业界最高的效率。最后,我们很荣幸能够在SC17全球超级计算大会上展示我们的HDR 200Gb/s交换机产品系列,我们计划在明年上半年发售全新一代200Gb/s HDR InfiniBand解决方案,这将进一步提升 Mellanox 在高性能计算、云计算、Web2.0、数据库、深度学习领域以及计算与存储平台的技术优势。”
全球超级计算机TOP500排行榜以Linpack基准测试系统为评定标准,该榜单每年发布两次,公布于www.Top500.org 网站。
2017年11月榜单的亮点包括:
· InfiniBand连接了TOP 5中的两大系统
· InfiniBand所连接的新近HPC系统(2017年6月-11月)数量比其他专有互连产品高6倍
· InfiniBand所连接的新近HPC系统(2017年6月-11月)数量比以太网高15倍
· InfiniBand 为77%新部署的HPC系统(2017 年 6 月 - 11 月)提供了互连
· Mellanox InfiniBand 和以太网解决方案共加速了TOP500 榜单上的192套系统,占比39%
· InfiniBand 连接了TOP500全部系统中的 33%(164套系统)
· InfiniBand 连接了TOP500中60%的HPC系统
· 25Gb以太网系统首度亮相TOP500榜单(17年11月),部署于中国的超大规模企业(19套系统)
· 本期榜单中所有的25G、40G、100G以太网系统均由Mellanox提供互连
· 在TOP500榜单中,InfiniBand是应用最多的高速网络互连方案
· InfiniBand 是人工智能和深度学习系统的首选互连方案
· Mellanox 解决方案能够为机器学习、高性能计算、云、存储、大数据和更多应用提供最高的投资回报率
关于TOP500榜单的详细PPT请访问:链接
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。