人工智能训练超级平台

主要参数：GPU: ≥8块Tesla SMX2V100，支持Nvli<x>nk通信技术，需配置一个支持拓扑感知的多GPU集成通信库。应具有优化8个 NVli<x>nk连接的混合立方体网格的 GPU之间的集合通信。
半精度计算力(GPU FP16)：≥1peta flops
GPU显存：≥整个系统256GB
CPU：≥2颗双路20核E5-2698 v4 2.2GHz
CUDA核心数量：≥40960
Tensor核心数量（基于V100）：≥5120
GPU运行速度：并行运算的GPU产品中每个GPU的高速互联速率高于300Gb/s
软件配置深度学习框架

尽管许多解决方案都提供 GPU 加速性能，但只有NVIDIA DGX -1 发挥出了最新 NVIDIA GPU （例如 NVIDIA Tesla®V100 ）的全部潜力，包括下一代 NVli<x>nk™和全新 Tensor 核心架构等创新科技。 相比其他基于 GPU 的系统，DGX -1 凭借其注重性能的深度学习软件堆栈，将训练速度提升高达三倍。 在 NVIDIA DGX -1 的支持下，单一系统的计算能力可媲美 140 台服务器；该系统将最新 NVIDIA GPU技术与当今领先的深度学习软件堆栈集成，为您提供革命性的性能，让您以前所未有的速度获得见解。

人工智能训练超级平台DGX-1V将用于机器学习、智能优化算法等方向的科研和教学，年利用小时数将不少于5000小时，大大促进我校在人工智能领域的研究。同时，该设备还对自动化、电气、通信工程等学科、专业具有一定的适应性，对大规模能量调度与管理系统的分析与设计能力的提升具有重要的支撑作用。

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