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Nvidia DGX-2, supercomputador personal orientado a inteligencia artificial

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Utiliza la GPU más grande del mundo: 2 petaFLOPS por sólo 400.000 dólares.

En el marco de la GPU Technology Conference (GTC), Nvidia ha anunciado una nueva versión de sus sistema DGX, que es una especie de supercomputador personal centrado en tareas de inteligencia artificial.

De hecho, el primer modelo, el DGX-1, le fue obsequiado a Elon Musk en 2016 para las labores de OpenAI.

El Nvidia DGX-2 es aproximadamente 10 veces más rápido que la primera versión, además de que ahora es capaz de ofrecer hasta 2 petaFLOPS de potencia, lo cual se debe principalmente a la renovada GPU Tesla V100, con arquitectura Volta, que ahora integra 32GB de memoria.

Este supercomputador basado en GPU nos presenta un nuevo NVSwitch de NVIDIA, lo que permitirá conexiones de hasta 300 GB/s, es decir, hasta ​​12 veces la velocidad de PCIe.

En su interior tenemos 16 GPUs Tesla V100 agrupadas en un solo sistema, para así tener un ancho de banda que supera los 14 TB/s.

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Este monstruo tiene un consumo de 110 kW y un peso de casi 160 kilogramos.

La clave de este sistema es su capacidad de procesamiento y rapidez, ya que las 16 GPUs están agrupadas en un espacio de memoria unificado, lo que permite mantener cargas de trabajo de manera constante sin mucho sufrimiento.

Por ejemplo, Nvidia asegura que el DGX-2 puede completar un modelo de red neuronal para la traducción de idiomas hasta 10 veces más rápido que un sistema DGX-1, lo que se traduce en una reducción a menos de dos días, mientras que el DGX-1 necesitaba 15 días en total.

El Nvidia DGX-2 está dirigido al segmento profesional del mercado de deep learning, por lo que su precio se ha fijado en 399.000 dólares, con una fecha de lanzamiento programada para el tercer trimestre de este año.

Mientras tanto, para aquellos que deseen hacerse de un sistema potente pero que no requiera grandes cargas de trabajo, el DGX-1 estará disponible a partir de 150.000 dólares.

Fuentes: Xataca, Engadget, Mashable

Editor PDM

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