Днями компания NVIDIA похвасталась о достижениях ускорителей на GPU-архитектуре Pascal, которые в системе DGX SATURNV из 992 GPU P100 заняли 28 строку в рейтинге 500 мощнейших суперкомпьютеров современности. Но это если говорить об общем применении. С точки зрения ускорения задач в области искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения суперсистема DGX SATURNV и, в частности, её "кирпичики" в виде полочных компьютеров DGX-1, обещают беспрецедентный рост производительности по сравнению с традиционными x86-совместимыми архитектурами (процессорами). Очевидно, NVIDIA должна и будет делать на это акцент при продвижении DGX-1 и, в целом, на ускорители линейки Tesla. Подтверждением этому служит свежий пресс-релиз компании, в котором говорится о сотрудничестве NVIDIA с компанией Microsoft с целью развития искусственного интеллекта (ИИ) в корпоративной сфере.

Специализированный фреймворк (программная платформа) для задач ИИ для запуска на GPU NVIDIA Tesla в облаке Microsoft Azure или локально на базе стоек с 3-юнитовыми полочными компьютерами NVIDIA DGX-1, клиентам компаний становится доступной аппаратно-программная платформа для задач искусственного интеллекта в рамках облака Microsoft и на базе локальных стоек. Учитывая вездесущность компании Microsoft, клиентов на решение будет пруд пруди. Пусть не у всех найдутся деньги на стойки с DGX-1, но с облаками-то можно будет работать за сравнительно небольшую плату. Взамен партнёры обещают "поднять бизнес на новый уровень".

"Мы прикладываем все усилия, чтобы вооружить искусственным интеллектом все компании, чтобы помочь им в создании более умных продуктов и в решении важнейших глобальных задач, — говорит Хэрри Шам (Harry Shum), исполнительный вице-президент группы по ИИ и исследованиям в Microsoft. — В сотрудничестве с NVIDIA и с помощью GPU-ускоренных систем мы создали набор инструментов Cognitive и Microsoft Azure — самую быструю и многофункциональную платформу для задач ИИ. Искусственный интеллект теперь доступен для любого бизнеса".

Если набор инструментов Microsoft Cognitive (ранее CNTK) работает на продуктах Tesla на серверах Azure серии N или на DGX-1, то ускорение работы достигает 170-крат по сравнению с запуском тех же инструментов на x86-совместимых процессорах. Для ИИ и машинного глубокого обучения — это серьёзный прорыв, что поможет быстро, качественно и без прежних демонических усилий добиться новых уровней во всех сферах, где требуется глубокий анализ моделей и массивов данных. "Такие индустрии, как здравоохранение, биология, энергетика, финансы, автомобилестроение и производство, уже выиграли от "более глубокого" взгляда на огромные массивы данных". С распространением платформы NVIDIA/Microsoft работы пойдут живее. За два года, если верить NVIDIA, число компаний, с которыми она работает по технологиям глубокого обучения, возросло в 194 раза — до 19 000. Тут есть, чем гордиться.