В платформах Google для машинного обучения могут появиться NVIDIA Tesla P4

30.07.2018


Как стало известно в ходе конференции Google Cloud Next 18, компания Google может дополнить свои облачные платформы по машинному обучению аппаратными решениями компании NVIDIA. Это довольно неожиданный шаг, поскольку для этих задач Google самостоятельно разрабатывает аппаратные ускорители Tensor Processing Unit (TPU) на базе ASIC. Оправданием этому может служить тот факт, что GPU NVIDIA в виде семейства решений Tesla пользуются широкой популярностью в отрасли как основа для платформ с машинным обучением.

 
Google TPU

Google TPU

Вместе с ускорителями Google TPU обещают соседствовать слегка устаревшие, но оптимальные для работы с разнообразными ML-моделями адаптеры NVIDIA Tesla P4. Решения выпускаются в виде 50-Вт и 75-Вт PCIe-карт. Максимальная производительность Tesla P4 для вычислений с одинарной точностью достигает 5,5 TFLOPS. Кроме этого ускоритель NVIDIA способен ускорять обработку видеопотоков (одновременно до 18 с разрешением Full HD) и обладает возможностью работать в составе виртуальных машин. Основная задача, которая будет возложена на Tesla P4 — это принятие решений, а не обучение, хотя GPU способны работать более-менее оптимально с целым спектром моделей, в отличие от того же Google TPU.

В случае использования Tesla P4 в составе обучающихся платформ Google (для обучения) выигрыш может оказаться в упрощении потоков данных, и это не создаст трудностей разработчикам, уже погрузившимся в фреймворк Google TensorFlow. Последний имеет тесную связь с NVIDIA TensorRT и может быть экспортирован для запуска на движке NVIDIA. Что также немаловажно, решения NVIDIA на базе GPU работают с существенно меньшими задержками, чем процессоры общего назначения, что крайне важно для операций с принятием решений. Разработчики Google, например, продемонстрировали 27-кратное превосходство Tesla P4 над процессорами Intel Xeon по параметру соотношения числа обработанных с секунду изображений на ватт.

В области облачных платформ для машинного обучения и принятия решений компании Google необходимо успешно соперничать с платформами Amazon AWS и Microsoft Azure. Последние не отказываются от продуктов NVIDIA Tesla, так что Google может взять от конкурентов лучшее, а не только полагаться на собственные аппаратные разработки.

Источник: http://servernews.ru/973224

Вернуться в Новости