Nvidia e l'Università della Florida insieme per creare il supercomputer IA più potente in un ateneo

Nvidia e l'Università della Florida insieme per creare il supercomputer IA più potente in un ateneo

Nvidia ha annunciato una stretta collaborazione con l'Università della Florida per installare un supercomputer senza rivali destinato ai calcoli legati all'intelligenza artificiale. Si punta a una potenza di ben 700 petaflops.

di pubblicata il , alle 20:01 nel canale Server e Workstation
NVIDIA
 

L'Università della Florida e Nvidia hanno annunciato che uniranno le forze per costruire il supercomputer più veloce al mondo per applicazioni di intelligenza artificiale installato in un istituto accademico, capace di sprigionare prestazioni di ben 700 petaflops con calcoli di intelligenza artificiale.

L'impegno è accompagnato da quello che Nvidia definisce un "regalo da 50 milioni": 25 milioni dall'ex studente e cofondatore di Nvidia Chris Malachowsky e 25 milioni di dollari in hardware, software e servizi da parte della stessa Nvidia. A questi si aggiungono ulteriori 20 milioni di dollari stanziati dall'ateneo per creare un centro per il supercalcolo. Questa partnership pubblico-privato da 70 milioni di dollari complessivi renderà l'Università della Florida una delle realtà accademiche di punta in fatto di intelligenza artificiale negli Stati Uniti, con l'obiettivo di creare 30.000 diplomati in intelligenza artificiale entro il 2030.

Lavorando insieme a Nvidia, l'ateneo incrementerà le capacità di calcolo del supercomputer esistente, chiamato HiPerGator, adottando i sistemi Nvidia DGX A100 dotati di GPU Ampere GA100, alla base dell'architettura modulare DGX SuperPOD. Il supercomputer HiPerGator 3 integrerà 140 Nvidia DGX A100 per un totale di 1120 GPU Nvidia A100, accanto a 4 petabyte di archiviazione ad alta velocità. La rete Nvidia Mellanox HDR InfiniBand da 200 Gb/s fornirà un throughput elevato e una connettività a bassissima latenza.

Nvidia A100 è l'acceleratore presentato a metà maggio basato su GPU GA100 "Ampere". Il chip è realizzato con processo produttivo a 7 nanometri, occupa un'area di 826 mm2, conta 54,2 miliardi di transistor e in determinati scenari arriva a offrire prestazioni fino a 20 volte maggiori rispetto al predecessore Tesla V100, risalente al 2017.

1 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - info
joe4th24 Luglio 2020, 11:19 #1
togliendo l'hardware donato come sponsorizzazione, rimangono 45 milioni di dollari, diviso per 30000 studenti, totale 1500 dollari a studente, per formarli in 10 anni, 150 dollari l'anno a studente...

Devi effettuare il login per poter commentare
Se non sei ancora registrato, puoi farlo attraverso questo form.
Se sei già registrato e loggato nel sito, puoi inserire il tuo commento.
Si tenga presente quanto letto nel regolamento, nel rispetto del "quieto vivere".

La discussione è consultabile anche qui, sul forum.
 
^