Продолжая просмотр сайта и(или) нажимая , я соглашаюсь с использованием файлов cookie владельцем сайта в соответствии с Политикой в отношении файлов cookie в том числе на передачу данных, указанных в Политике, третьим лицам (статистическим службам сети Интернет), в соответствии с Пользовательским соглашением

Выберите страну или регион

ИИ-кластер Huawei Atlas 900 получил награду GSMA GLOMO «Технология будущего»

27 февраля 2020

Лондон, Великобритания, 27 февраля 2020 г.  Сегодня GSMA выдала ИИ-кластеру Huawei Atlas 900 награду на церемонии Global Mobile Awards 2020 (GLOMO Awards) в категории «Технология будущего». Atlas 900 отличается самой высокой в мире производительностью ИИ, совершенной системой рассеивания тепла и лучшей в своем классе кластерной сетью. Atlas 900 позволяет ускорить фундаментальные исследования ИИ и быстро внедрять ИИ-приложения в производство. Непревзойденная вычислительная мощность кластера приближает эпоху ИИ. 

  

ИИ-кластер Huawei Atlas 900 получил награду GSMA GLOMO «Технология будущего»

Huawei Atlas 900 получает награду GSMA GLOMO «Технология будущего» 

Инновационные технологии позволили индустрии мобильной связи превзойти даже самые смелые ожидания начинателей технологической отрасли. GLOMO Award проводится GSMA, а награда в категории «Технология будущего» выдается технологиям, которые опережают свое время и способны изменить мир. Эта награда говорит о признании ИИ-кластера Huawei Atlas 900 как продукта, который открывает новые горизонты в области ИИ. 

Atlas 900 — самый быстродействующий в мире обучающий кластер искусственного интеллекта. Это мощная система, объединяющая тысячи ИИ-процессоров Huawei Ascend 910, позволяя достигнуть производительности 256–1024 петаФЛОПС (PFLOPS) для операций с плавающей запятой (FP16), что равносильно 500 000 ПК. Во время тестирования производительности с помощью модели ResNet-50 Atlas 900 побил мировой рекорд, пройдя обучение всего за 59,8 секунды. Это единственный в мире продукт, способный пройти подобное обучение менее чем за минуту. 

Atlas 900 может применяться в самых различных областях, в том числе для научных исследований и инноваций в бизнесе, позволяя быстрее обучать модели искусственного интеллекта с помощью изображений и видео. Он может не только принести пользу в области научных исследований для более эффективного и точного прогнозирования в астрономии, нефтехимии и метеорологии, но и представляет пользу для бизнес-пользователей, в том числе для более быстрого вывода продуктов на рынок и поддержки автономного вождения. 

ИИ-кластер Atlas 900 имеет три режима высокоскоростного сетевого соединения: Huawei Cache Coherent System (HCCS), PCIe 4.0 и 100GE. В Atlas 900 используются коммутаторы центров обработки данных серии Huawei CloudEngine для создания полноячеистой сети синхронизации параметров для обучения модели ИИ со скоростью более 100 ТБ (10^12) в секунду. Это уменьшает задержку при синхронизации на 10-70%, что является огромным увеличением эффективности обучения. 

Однако огромная вычислительная мощность может привести к перегреву системы. ИИ-кластер Atlas 900 оснащен самой совершенной в отрасли системой рассеивания тепла для решения этой проблемы. Это гибридное решение с жидкостным охлаждением достигает более 95% эффективности жидкостного охлаждения, сохраняя размер внутришкафового адиабатического решения. Идеальный коэффициент энергоэффективности (PUE) для центра обработки данных составляет 1,0. Один шкаф с Atlas 900 обеспечивает отвод тепла до 50 кВт, позволяя поддерживать PUE ниже 1,1. Кроме того, Atlas 900 намного экономичнее, чем шкаф с воздушным охлаждением мощностью 8 кВт, что сокращает площадь, занимаемую оборудованием, на 79%. Инновационная система жидкостного охлаждения значительно снижает совокупную стоимость владения для клиента благодаря высокой производительности, плотности и низкому коэффициенту энергоэффективности. 

Комментарии судей: «Этот продукт позволяет создать платформу для прогресса в широком спектре областей, в мобильной индустрии и за ее пределами. Новейшие технологии обеспечивают невероятную скорость и производительность при минимальном выделении парниковых газов».


Вверх