Nvidia und Uni Florida bauen KI-Supercomputer für 70 Millionen USD

Nvidia und Uni Florida bauen KI-Supercomputer für 70 Millionen USD

Der KI-Supercomputer von Nvidia und der Universität Florida soll der leistungsfähigste seiner Art im akademischen Umfeld werden.

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Nvidia und die Universität Florida wollen den weltweit schnellsten KI-Supercomputer im akademischen Bereich bauen. Das Projekt wird mehr als 70 Millionen US-Dollar kosten.

UF-Alumni und Nvidia-Mitgründer Chris Malachowsky stellt 25 Millionen US-Dollar zur Verfügung, weitere 25 Millionen US-Dollar für Hardware, Software, Schulungen und andere Dienstleistungen kommen direkt von Nvidia. Die Universität Florida will außerdem deutlich mehr als 20 Millionen US-Dollar für die Integration des Supercomputers in das eigene Campus-Datencenter investieren.

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Der neue Supercomputer kommt als Upgrade des existierenden Supercomputers „HiPerGator“ der Uni Florida. Der „HiPerGator 3“ läuft nach dem Umbau auf Nvidias DGX SuperPOD-Architektur. Der neue Supercomputer soll laut Nvidia „700 Petaflop KI-Leistung“ bieten und Anfang 2021 an den Start gehen.

Das System ist mit 140 DGX A100-Systemen ausgerüstet, die von 1.120 A100 Tensor Core-GPUs angetrieben werden bei vier Petabyte Hochleistungsspeicher. Ein Nvidia Mellanox HDR 200Gb/s InfiniBand Netzwerk soll für einen hohen Datendurchsatz bei niedriger Netzwerklatenz sorgen.

30.000 Nachwuchs-KI-Forscher sollen die großen Probleme lösen

Mit dem Supercomputer sollen die KI-Forscher der Universität Florida die großen Herausforderungen angehen, die auf die Welt warten: Künstliche Intelligenz soll neue Ansätze und Lösungen finden bei Themen wie Klimaschutz, dem steigenden Meeresspiegel, der Bevölkerungsalterung, Datensicherheit, personalisierte Medizin, dem städtischen Nahverkehr oder der Nahrungsmittelversorgung.

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Bis 2030 will die Universität Florida 30.000 Absolventen mit KI-Know-how ausgebildet haben. Der Supercomputer erfüllt bei diesem Unterfangen eine wichtige Rolle: Er dient als Leuchtturm, der talentierten Nachwuchs mit großen KI-Projekten lockt. OpenAIs neue Text-KI GPT-3 beispielsweise beweist, dass beim KI-Training mehr Rechenleistung zu besseren Ergebnissen führen kann – und die Performanceschwelle ist noch nicht erreicht.

Auch Nvidia profitiert von der Kooperation: Die Nachwuchsforscher lernen schon während ihrer Zeit an der Universität den Umgang mit Nvidia Hard- und Software.

Quelle: Nvidia

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