Supermicroの最新のスケールアップ人工知能、機械学習システムは優れた性能とシステム密度を提供
エンタープライズコンピューティング、ストレージ、ネットワーキングソリューション、グリーンコンピューティング・テクノロジーのグローバルリーダーであるSuper Micro Computer, Inc.（スーパーマイクロ・コンピュータ、NASDAQ: SMCI）は、3月29日までSan Jose McEnery Convention Centerで開催されているGPU Technology Conferenceのブース215で、NVIDIA（R）Tesla（R）V100 PCI-Eおよび V100 SXM2 GPUアクセラレーターをサポートする業界で最も広範な選択肢があるGPUサーバー・プラットフォームを展示している。
人工知能（AI）、ディープラーニング、自動運転自動車、スマートシティー、ヘルスケア、ビッグデータ、HPC、バーチャルリアリティーなどの高度な並行アプリケーションを最大限に加速するために、次世代のNVIDIA NVLink（TM）相互接続テクノロジーを搭載したSupermicroの最新4Uシステムは最大限の性能を発揮するように最適化さている。SuperServer 4029GP-TVRTは、クラスターおよびハイパースケール・アプリケーション向けに最大限のGPU to GPU帯域を備える8基のNVIDIA Tesla V100 32GB SXM2 GPUアクセラレーターをサポートする。最新のNVIDIA NVLinkテクノロジーと5倍以上のPCI-E 3.0帯域を組み合わせたこのシステムは、独立したGPUおよびCPUのサーマルゾーンを搭載し、最も厳しいワークロードの下で妥協のない性能と安定性を実現する。
Supermicroのチャールズ・リアン社長兼最高経営責任者（CEO）は「当初の社内ベンチマークテストで、当社の4029GP-TVRTシステムはRestNet-50で毎秒5188イメージ、Inception V3ワークロードで毎秒3709イメージを達成できた。また、われわれはGPU Direct RDMAを使用するマルチシステムにスケールした際に、極めて優れた、ほぼ線形の性能向上を確認できた。最新のNVIDIA V100 32GB PCI-EおよびV100 32GB SXM2 GPUと次世代NVLinkによって性能が最適化された1Uおよび４Uシステムの2倍のメモリーと組み合わせた当社の最新イノベーションによって、顧客はアプリケーションとイノベーションを加速し世界で最も複雑で困難な問題の解決を促進できる」と語った。
NVIDIAの副社長でアクセラレーテッド・コンピューティング担当ゼネラルマネジャーであるイアン・バック氏は「エンタープライズ顧客は、NVIDIA Tesla V100 32GBデータセンターGPU向けに最適化されたSupermicroの高密度サーバーによって新しいレベルのコンピューティング効率から恩恵を受ける。V100の2倍のメモリーは、複雑なディープラーニングおよび科学アプリケーションで最大50%速い結果をもたらし、メモリーを最適化する必要性を減少させることによって開発者の生産性を向上させる」と語った。
Preferred Networksの奥田遼介・最高技術責任者（CTO）は「われわれPreferred Networksは当社独自のスーパーコンピューターを順調に駆動するために、Supermicroの高性能4U GPUサーバーを活用していく。これらの最先端システムは当社の最新スーパーコンピューター・アプリケーションをすでに駆動しており、われわれは近く導入する新しい独自のスーパーコンピューターを駆動するために、NVIDIA Tesla V100 32GB GPUを搭載したSupermicro最新の最適化4U GPUシステムを展開するプロセスをすでに開始した」と語った。
Supermicroは、性能最適化の4USuperServer 4029GR-TRT-2システムも展示している。これはSupermicroの革新的なGPU最適化のシングルルート・コンプレックスPCI-E設計によって最大10基のPCI-E NVIDIA Tesla V100アクセラレーターをサポートし、GPUピアツーピア通信性能を大幅に向上させる。さらに密度を上げるために、SuperServer 1029GQ-TRは、1Uのラックスペースの中に最大4基のNVIDIA Tesla V100 PCI-E GPUアクセラレーターをサポートするとともに、最新のSuperServer 1029GQ-TVRTは1Uの中で4基のNVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB GPUアクセラレーターをサポートする。
ビッグデータ分析と機械学習、最新のNVIDIA GPUアーキテクチャー、向上した機械学習アルゴリズムを統合することによって、ディープラーニング・アプリケーションは、GPUネットワークを拡大するために効率的かつ効果的な通信に不可欠なマルチGPUのプロセッシング能力を必要とする。NCCL P2PBandwidthTestの測定によると、SupermicroのシングルルートGPUシステムは、マルチNVIDIA GPUが効率的に通信し、レイテンシーを最小限に抑制するとともにスループットを最大化する。
Supermicro NVIDIA GPUシステム製品ラインに関する総合情報は、ウェブサイトwww.supermicro.com/products/nfo/gpu.cfm を参照。