<del id="aymay"></del> 近日，浪潮中標華中師范大學，將為其設計建造基于“NVLink+Volta”的千萬億次超級計算機，加速物理前沿科學和自動駕駛AI技術研究。
這套系統將采用18套浪潮AGX-2超算服務器作為計算節點，配置144塊Nvidia最新支持NvLink 2.0的Volta架構V100芯片，采用最新的Intel Xeon SP (Skylake)處理器，通過Mellanox EDR Infiniband網絡進行高速互聯，運行浪潮ClusterEngine及AIStation等集群管理套件，系統雙精度浮點性能超過千萬億次每秒(1PetaFlops)。由于采用了NVLink2.0高速互聯技術和Tesla? V100 GPU，該系統將可同時很好支持科學工程計算和AI計算。
浪潮AGX-2是全球首款在2U空間內高速互聯集成8顆最高性能GPU的服務器，在2U空間內支持部署8塊NVLink 2.0接口的NVIDIA Tesla? V100 GPU，GPU間單向互聯帶寬高達150GB/s，總帶寬達300GB/s。同時， AGX-2具備良好的I/O擴展能力，提供8塊NVMe/SAS/SATA熱插拔硬盤,可支持最多4塊100Gbps的EDR InfiniBand接口卡的高速集群互聯，不僅支持通常的風冷散熱方式，還可支持片上水冷以提供更高的計算能效比。
AGX-2可以極大提升HPC應用計算效率，其單機雙精度浮點計算性能突破60萬億次每秒。以凝聚態物理學和材料科學領域廣泛使用的VASP軟件為例，在AGX2上使用1塊P100 GPU加速卡，即可達到使用8臺雙路主流CPU計算集群的性能，同時，AGX2提供的Nvlink高通信帶寬使其在多GPU卡并行效率上有出色表現，4塊P100 GPU卡并行即可達到近20臺雙路主流CPU計算集群的性能。
在AI計算上，AGX-2搭載的Tesla V100 配備了深度學習高度相關的Tensor 單元，Tensor 性能可以達到 120 TFLOPS，配合NVLink 2.0可極大提升深度學習框架的訓練性能?；趪H通用的Imagenet數據集進行深度學習模型訓練，浪潮AGX-2上表現出優異性能，配置8片V100時在TensorFlow框架的GoogleNet模型訓練速度達到每秒1898張圖片，是單卡性能的7倍，是同數量配置P100系統性能的1.87倍。
