-ból Ez a webhely társult jutalékot kaphat az ezen az oldalon található hivatkozások miatt. Felhasználási feltételek. 
Majdnem amióta szuperszámítógépeink vannak, olyan emberek is feltették maguknak a kérdést: „Hogyan építsek fel magamnak egy ilyet, kivéve a költségvetés tizedével és az energia töredékével?” Több csapat tudósok „Beowulf-fürtöket” építettek, szuperszámítógépeket, amelyek tulajdonképpen áru minőségű hardvercsoportok, amelyek megosztják saját LAN-jukat. És emlékszel azokra a PlayStation szuperszámítógépekre? A dallasi Southern Methodist University hallgatóiból álló csapat most 16 Nvidia Jetson Nano modult, négy tápegységet, hálózati kapcsolót, néhány hűtőventilátort és nagyjából öt tucat kézzel készített vezetéket összekapcsolva szuperszámítógépet épített. (Tény: A legjobb prototípusok hátulján mindig kézzel forrasztott vezetékek lógnak ki.)
Conner Ozenne, a számítástechnika vezető mestere és a projekt egyik vezetője szerint „Azt választottuk, hogy Nvidia Jetson modulok, mert egyetlen más kis számítástechnikai eszköz sem rendelkezik beépített GPU-val, ami lehetővé tenné, hogy több mesterséges intelligenciával és gépi tanulási problémával foglalkozzunk.”
“Baby”szuperszámítógép
A Jetson Nano felépítése leginkább a Nintendo Switchre hasonlít, amely az Nvidia Tegra X1 SoC-jén fut, ezért ezt használjuk összehasonlításként.
A dallasi Southern Methodist University hallgatói tizenhat ilyen Jetsonból készítették el barkács”baba szuperszámítógépüket”Nano modulok. A diákok a dallasi SC22 szuperszámítógép-konferencián mutatják be mini klaszterüket.
A Switch és a Nano azonos elméleti maximális memóriasávszélességgel rendelkezik (25,6 GB/s). Ugyanazt a négymagos Cortex-A57 SoC-t is kapták, de a Nano processzorának órajele jóval magasabb (1,43 GHz szemben a kapcsoló 1,02 GHz-ével dokkolt állapotban). Ami viszont a két platform relatív GPU-teljesítményét illeti, a helyzet fordított. A Switchben található Maxwell-alapú Tegra X1 SoC 256 shader magot kínál, szemben a Jetson Nano mindössze 128-cal.
Bár ez azt jelenti, hogy a Nano ugyanabban a terhelésben a sebesség fele a Switch sebességének, a különbség talán nem olyan nagy. A Switch állítólag 768 MHz-en teljesít dokkolt módban, míg a Jetson Nano maximális órajele elérheti a 921 MHz-et. Összességében a „bébi” szuperszámítógép 64 Cortex-A57 magot, 64 GB RAM-ot és 2048 Maxwell magot kombinál 16 kártyán.
A Nano bevált a nevéhez
Kezdjük meg az elefántot Az SMU 16 táblás szuperszámítógép objektív specifikációi aligha inspirálóak, tekintve, hogy az egyaljzatos asztali rendszerek már 64 magot is kínálnak. A Jetson Nano itt valóban megfelel nevének „nano” részének. Nemcsak a statisztikák önmagukban elég gyalogosak, hanem az egész klaszter szó szerint elfér egy asztalon.
A viccet félretéve azonban egy ilyen rendszer specifikációinak összehasonlítása a hagyományos PC-hardverekkel nem éri el a lényeget. a lassú eszközök nagy hálózatán, viszonylag kis mennyiségű memóriával eszközönkénti munkaterhelések hatékony skálázásával kapcsolatos kihívások fogalmilag hasonlóak, akár valódi szuperszámítógépekről, akár kisebb méretű beágyazott eszközrendszerekről van szó, mint ez.
NVIDIA Jetson Orin rendszer modulon
„Ezt a projektet azért indítottuk el, hogy bemutassuk a számítógép-fürtök csavarjait” – mondta Eric Godat, az SMU IT-szervezetének kutatásért és adattudományért felelős csapatvezetője.”A mini-fürt hatékony oktatási eszköz arra, hogyan is működik mindez – lehetővé teszi a diákok számára, hogy kísérletezzenek a vezetékek eltávolításával, párhuzamos fájlrendszer kezelésével, kártyák újraképezésével és fürtszoftverek telepítésével.”
Ár Teljesítményhez képest
Bármilyen mesterséges intelligencia terhelés valószínűleg jobban működne a GTX 980-on (2048 mag egy lapkán), szemben a 16 kártyán lévő 16 Jetson Nano GPU-val, de az utóbbi sokkal jobb, ha még mindig leegyszerűsített, szimuláció néhány skálázási kihívásra, amellyel a teljes körű szuperszámítógép-mérnökök foglalkoznak a munkájuk során.
Az Nvidia blogbejegyzés utal arra az ötletre, hogy a jelenlegi 16 táblás rendszert Jetson Orin Nano hardverrel frissítsék. Minden ilyen ugrás jelentős teljesítménynövekedést eredményezne. Korábban leírtuk, hogy az Orin Nano hat Cortex A-78AE CPU magot kínál 1,5 GHz-en és 512 Amperes GPU magot 16 tenzormaggal. A Jetson Nano egy összehasonlító shrim p 4x Cortex-A57 CPU-jával és 128 Maxwell magjával. Az Orin Nano azonban drágább, mint a Jetson Nano, 199 dollár a 129 dollárral szemben.
Az NVIDIA Jetson Orin Nano rendszermodulja. Ezt a chipet javasolja az NVIDIA az SMU „baby szuperszámítógép” frissítéséhez.
Az Orin Nano teljesítményjavulása jóval nagyobb lesz, mint az áremelkedés, de reméljük, hogy az Nvidia még alacsonyabb költségű Orint hoz. piacra dobni ezen a területen. Egy 129 dolláros Orin Nano 256 amperes maggal és mondjuk nyolc tenzormaggal még mindig hatalmas fejlesztés lenne.
Ugyanakkor az Nvidiának nincs oka az árak csökkentésére. Jelenleg , a Jetson Nano valójában csak önmagával versenyez. Míg vannak más ARM-alapú kártyák, amelyek kompatibilisek a gyorsítókkal, a Jetson Nano GPU az egyetlen termék árkategóriájában és típusában.
A A diákok bemutatják mini klaszterüket a dallasi SC22 szuperszámítástechnikai konferencián. Idén az SC22 november 13-án indul.-18.
Most olvasható:
