Nvidia DGX SuperPod: 96× 16 Volta-GPUs ergeben Platz-22-Supercomputer

Jan-Frederik Timm
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Nvidia DGX SuperPod: 96× 16 Volta-GPUs ergeben Platz-22-Supercomputer
Bild: Nvidia

Nvidia hat zur ISC High Performance in Frankfurt am Main einen eigenen Supercomputer vorgestellt, der sogleich auf Platz 22 der Weltrangliste eingestiegen ist. Noch interessanter als die Leistung ist allerdings der Ansatz hinter dem DGX SuperPOD: Er koppelt 96 bereits vor einem Jahr präsentierte DGX-2.

Wie seine 96 Einzelkomponenten, die jeweils auf 16 Volta-GPUs (Tesla V100 32 GB) setzen, ist damit auch der DGX SuperPOD vorrangig für die KI-Berechnung gedacht, erklärt Nvidia.

Innerhalb eines DGX-2 werden die 81.920 Shader der 16 GPUs über den NVSwitch verbunden, der selbst 2 Milliarden Transistoren umfasst. Je DGX-2 kommt ein Intel Xeon Platinum 8174 mit 24 Kernen zum Einsatz. Zur Vorstellung des Würfel-Systems nannte Nvidia als Kaufpreis rund 400.000 US-Dollar vor Steuern. Im DGX SuperPOD summiert sich das auf fast 40 Millionen US-Dollar.

Nvidia DGX-2 mit NVSwitch und 16 GV100-GPUs
Nvidia DGX-2 mit NVSwitch und 16 GV100-GPUs (Bild: Nvidia)

Noch nicht inbegriffen ist dann allerdings die Infrastruktur, die die 96 Einzelsysteme vereint. Sie wird von Mellanox gestellt. Nvidia hatte das Unternehmen im März für knapp 7 Mrd. US-Dollar gekauft.

Der Supercomputer zum Nachbauen

Das von Nvidia mit der Expertise von Mellanox entwickelte System soll innerhalb von nur drei Wochen umsetzbar gewesen sein und durch Verwendung der kompakten DGX-2 nur ein Vierhundertstel der Fläche vergleichbar schneller Systeme in Anspruch nehmen. Dieselbe Technik und Expertise stellt Nvidia jetzt im Rahmen des Programms DGX-Ready Data Center zur Verfügung. Der DXG SuperPOD wird hingegen exklusiv von Nvidia genutzt. Er steht am Hauptsitz in Santa Clara.

Mit einer Spitzenleistung von 9,4 PetaFLOPS ist der Nvidia DGX SuperPOD auf Platz 22 der zur ISC High Performance neu aufgelegten Supercomputer-Top500 eingestiegen. Der Konzern nennt Automobilhersteller und deren Entwicklung an autonomen Fahrzeugen als wichtigste Zielgruppe.