显示芯片生产厂辉达商 (NVIDIA) 在 9 日宣布，将携手软件大厂微软 (Microsoft)，发展全新专为驱动人工智能 (AI) 云端运算的超大规模 (hyperscale) GPU 加速器蓝图“HGX-1 ”。全新 HGX-1 架构的设计是为满足 AI 云端运算的需求需求而来。其范围包含自动驾驶、个人医疗照护、超越人类的语音辨识、数据与影像分析以及分子模拟等应用。
辉达表示，全新 HGX-1 是一款结合微软 Project Olympus 开源设计的超大规模 GPU 加速器，提供超大规模资料中心于人工智能快速且具弹性的途径。而且，HGX-1 适用于建构在云端运算上的人工智能作业，如同二十多年前为 PC 主板所推出 ATX (Advanced Technology eXtended) 时的角色一般，HGX-1 建立了一项业界标准，能快速且有效的被采用以协助达到急速增长的市场需求。
辉达共同创办人暨首席执行官黄仁勋表示，AI 为全新的运算模型，因此需要全新的架构支援。HGX-1 超大规模 GPU 加速器在 AI 云端运算所扮演的角色，如同过去 ATX 标准使现在 PC 能够普及一样。HGX-1 将使云端服务供应商能更轻易的透过 NVIDIA GPU 满足激增的 AI 运算需求。
微软公司总经理，暨 Azure 硬件基础架构部门工程师 Kushagra Vaid 也指出，HGX-1 AI 加速器将提供极至的效能扩充，以达成快速成长的机器学习作业负载需求，同时，其特殊的设计使现今全球各地的资料中心皆能轻易采用。对于全球数千家已投资 AI 与采纳基于 AI 作业方法的企业与新创公司而言，HGX-1 的架构在云端上展现了前所未有的配置管理与效能。
根据规划，未来 HGX-1 在每部主机皆配置 8 颗 NVIDIA Tesla P100 显卡。其特色在于使用以 NVIDIA NVLink 互联技术与 PCle 标准为基础的创新转换设计，使 CPU 能够任意与多颗 GPU 进行连接。这让在 HGX-1 基础架构标准化的云端服务业者，能提供客户各种 CPU 与 GPU 的机器配置。
由于，云端作业较以往更加的多样化且复杂。因此，在 HGX-1 架构下，包括 AI 训练、推论和高效能运算 (HPC) 作业都可以透过 CPU 连结至不同数量的 GPU，以最佳的方式运行于不同的系统配置中。而不论作业负载量多大，HGX-1 的高度模组化设计，都能使其能以最佳的效能运行。同时，HGX-1 提供较传统基于 CPU 的服务器快达 100 倍的深度学习效能，却仅有五分之一的执行 AI 训练成本与十分之一的 AI 推论成本。未来，HGX-1 透过与全球各地资料中心合作的高度弹性，提供目前超大规模资料中心用于 AI 领域快速且简单的途径。
(首图来源 : NVIDIA 提供)
