-采用最新 NVLink 技術，支持8個NVIDIA Tesla V100 GPU加速器，提供出眾的性能和系統(tǒng)密度；
-美超微在2018年GPU 技術大會上展示GPU優(yōu)化系統(tǒng)，具有NVIDIA Tesla V100 32GB、NVLink和最高GPU密度等一流功能，滿足市場對深度學習、人工智能和大數(shù)據(jù)分析應用的10倍增長需求。
加州圣何塞2018年3月28日電 /美通社/ -- 企業(yè)計算、存儲和網(wǎng)絡解決方案以及綠色計算技術領域的全球領導者美超微電腦股份有限公司 (Super Micro Computer, Inc.) (NASDAQ: SMCI)今天在圣何塞麥克內里會議中心舉辦的GPU 技術大會（至3月29日）的215號展位上，展示業(yè)界最廣泛的NVIDIA? Tesla? V100 PCI-E和V100 SXM2 GPU加速器支持型GPU服務器平臺。
美超微提供配有Tesla V100 PCI-E和 V100 SXM2 32GB GPU的最高性能GPU服務器
采用新一代 NVIDIA NVLink? 互聯(lián)技術的美超微新款 4U 系統(tǒng)經(jīng)過優(yōu)化，實現(xiàn)性能最大化，可最大程度上加快高度并行的應用，包括人工智能、深度學習、自動駕駛汽車、智能城市、醫(yī)療健康、大數(shù)據(jù)、高性能計算 (HPC) 和虛擬現(xiàn)實等。SuperServer 4029GP-TVRT 支持8個 NVIDIA Tesla V100 32GB SXM2 GPU 加速器，具有最大 GPU 到 GPU 帶寬，支持集群和超大規(guī)模應用。該系統(tǒng)整合了最新的 NVIDIA NVLink技術與超過 PCI-E3.0 五倍的帶寬，采用獨立的 GPU 和 CPU 熱量分區(qū)設計，確保在最苛刻的工作負載下性能和穩(wěn)定性不受影響。
美超微總裁兼首席執(zhí)行官梁見后 (Charles Liang) 表示：“在最初的內部基準測試中，我們的4029GP-TVRT 系統(tǒng)能夠在 ResNet-50 中達到每秒5,188張圖片，在 InceptionV3 工作負載中實現(xiàn)每秒3,709張圖片。我們還發(fā)現(xiàn)，在采用 GPU Direct RDMA 升級至多款系統(tǒng)時，線性性能也得到了顯著提升。我們的最新創(chuàng)新將性能優(yōu)化的1U和4U系統(tǒng)中內存擴大一倍的新款 NVIDIA V100 32GB PCI-E 和 V100 32GB SXM2 GPU 與新一代 NVLink 相結合，憑借這一創(chuàng)新，我們的客戶能夠加快他們的應用和創(chuàng)新，幫助解決全球最復雜和最具挑戰(zhàn)性的問題。”
NVIDIA 副總裁兼加速計算總經(jīng)理 Ian Buck 稱：“美超微的高密度服務器已針對 NVIDIA Tesla V100 32GB 數(shù)據(jù)中心 GPU 進行了優(yōu)化，企業(yè)客戶將受益于這款服務器的全新計算效率水平。V100的內存擴大一倍，不僅將復雜深度學習和科學應用的計算速度提高50%，還通過減少對內存優(yōu)化的需求，提升開發(fā)人員生產(chǎn)力?！?
Preferred Networks 首席技術官 Ryosuke Okuta 說：“在 Preferred Networks，我們不斷利用美超微的高性能 4U GPU 服務器，為我們的私人超級計算機提供動力。這些一流的系統(tǒng)已為我們當前的超級計算機應用提供支持，我們已開始部署美超微配有 VIDIA Tesla V100 32GB GPU 的新款 4U GPU 優(yōu)化系統(tǒng)，為我們即將推出的新款私人超級計算機提供動力支持?！?
美超微還展示了性能優(yōu)化的 4U SuperServer 4029GR-TRT2 系統(tǒng)，該系統(tǒng)支持多達10個 PCI-E NVIDIA Tesla V100 加速器，通過采用美超微 GPU 優(yōu)化的創(chuàng)新單根復雜 PCI-E 設計，顯著改善了GPU 對等通信性能。密度更高的 SuperServer 1029GQ-TRT 在1U機架中支持4個 NVIDIA Tesla V100 PCI-E GPU 加速器，新款 SuperServer 1029GQ-TVRT 在 1U 中支持4個 NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB GPU 加速器。
通過整合大數(shù)據(jù)分析和機器學習、最新的 NVIDIA GPU 架構和改進的機器學習算法，深度學習應用要求多個 GPU 的處理能力必須高效通信，以拓展 GPU 網(wǎng)絡。美超微的單根 GPU 系統(tǒng)讓多個NVIDIA GPU 能夠高效通信，實現(xiàn)延遲最小化和化吞吐量最大化（由 NCCLP2PBandwidthTest 衡量）。
