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In einem Supercomputer der Universität Indiana werden ab Sommer Next-Gen-Grafikkarten von Nvidia stecken. Sind es die ersten Ampere-Karten?
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„Big Red 200“ ist ein leistungsstarker Supercomputer, den die Universität Indiana für komplexe wissenschaftliche Berechnungen insbesondere beim KI-Training einsetzen will. Er unterstützt sowohl Hochleistungsrechnen als auch KI-spezifische Rechenprozesse.
Der Supercomputer wird in zwei Phasen gebaut: Die erste Phase ist bereits installiert und läuft auf Basis von 672 AMD-Prozessoren („Rome“ Epyc 7742).
Die interessantere Phase ist die zweite, die im Sommer starten soll: Dann werden dem System Next-Gen-Grafikkarten von Nvidia hinzugefügt. Das bestätigt Brad Wheeler, Technikchef der Universität Indiana, gegenüber NextPlatform.
Erste Nvidia Ampere-Karten für Supercomputer ab Sommer verfügbar?
Der eigentliche Plan sei es gewesen, so Wheeler, den Computer mit bereits verfügbaren Nvidia V100 Tesla GPUs auszurüsten. Das System hätte dann eine Gesamtleistung von circa 5,9 Petaflops erreicht.
Im letzten Moment, so Wheeler, habe sich „glücklicherweise“ die Gelegenheit ergeben, etwas länger zu warten und stattdessen Nvidias nächste Grafikkartengeneration in Big Red 200 einzusetzen.
Die Universität entschied sich, zu warten: Die neuen Karten sollen bis zu 75 Prozent mehr Leistung bieten als die aktuelle Generation. Der fertige Supercomputer soll eine Gesamtleistung von circa acht Petaflops bieten.
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Welche Nvidia-Grafikkarte seine Universität genau eingekauft hat, sagt Wheeler nicht. Sinn ergeben würde eine neue Tesla-GPU basierend auf der Ampere-Architektur.
In den offiziellen Ankündigungen zu Big Red 200 der Universität Indiana und von Nvidia ist von 256 „Tensor Core GPUs“ die Rede, die im Supercomputer verbaut werden. Die für KI entwickelten Recheneinheiten sitzen in besonders großer Stückzahl auf Tesla GPUs.
Laut Wheeler wird Big Red 200 „der schnellste KI-Supercomputer im Besitz einer Universität“ überhaupt. Die Leistung des Rechners soll die des schon entsorgten Vorgängers, Big Red 2, um den Faktor acht übertreffen. Speziell für Künstliche Intelligenz soll der Leistungssprung laut Wheeler „noch viel größer“ ausfallen.
Bekannt ist, dass Nvidia den Fertigungsprozess für Ampere auf 7nm umstellen wird, was mehr Transistoren auf dem Chip und so mehr Leistung ermöglicht bei geringerem Stromverbrauch.
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