AI趨勢周報第145期：Nvidia AI基礎架構DGX SuperPOD正式上市，數周就能建置Pflops等級超級電腦

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Nvidia     超級電腦     DGX SuperPOD  

Nvidia AI基礎架構DGX SuperPOD正式上市，數周就能建置Pflops等級超級電腦

Nvidia宣布企業用AI基礎架構DGX SuperPOD正式上市，可在數周內安裝、建置AI超級電腦，有別於過去需要數年才能完成。DGX SuperPOD叢集可由20至140個不等的獨立AI加速系統DGX A100組成，可提供至少100 petaflops運算效能，最高可擴充至700 petaflops，加速龐大複雜的AI運算作業，比如電腦視覺任務、對話式AI服務等；而韓國最大搜尋引擎NAVER，就採用由140個DGX A100系統組成的DGX SuperPOD，來擴大自然語言處理模型和對話式AI服務。

Nvidia也透露，位於瑞典的林雪平大學也正建造由60個DGX A100系統組成的DGX SuperPOD，要以這款超級電腦來推動量子技術和生命科學研究。不只如此，Nvidia也在大會上宣布與英國聯手，要以80個節點的DGX SuperPOD打造一套超級電腦Cambridge-1，運算效能可達400 petaflops，來加速藥物開發和醫療自然語言相關任務。Nvidia指出，今年底前將先於韓國、印度、英國和瑞典等地安裝DGX SuperPOD，其餘銷售將交由各地代理負責。（詳全文）

  RTX A6000     GPU    大容量  

48GB超大容量記憶體，Nvidia新推兩款GPU RTX A6000和RTX A40

有別於遊戲領域，Nvidia這次在技術年會上，瞄準需大量運算資源的專業工作需求，推出兩款基於Ampere架構的GPU：RTX A6000和RTX A40，皆內建48GB記憶體，也具第二代RT Core、第三代Tensor Core和新一代CUDA Core，可加速圖形處理和渲染，也能加快AI運算作業，如新藥開發等。

就性能來說，第二代RT Core吞吐量是前一代的5倍，還能同時執行光影追蹤、著色和運算作業，而第三代Tensor Core則能提供前一代5倍吞吐量，並支援新的資料格式如TF32、BF16；至於新一代CUDA Core，F32吞吐量可達前代的2倍。在記憶體方面，除了一張GPU就具48GB超大容量外，還可用 NVLink連結兩張GPU，把記憶體擴展至96GB。（詳全文）

  精神分裂症     風險評估     美國國衛院  

IBM聯手美國國衛院，要用生物標記開發精神分裂症風險演算法

IBM接下美國國衛院（NIH）專案，要聯手哈佛醫學院、史丹佛大學和西奈山醫學院等機構，以5年的時間來打造一套精神分裂症風險評估器。這項專案是NIH新精神分裂症計畫（AMP SZ）的一部分，該計畫將由兩個資料收集中心和一個資料分析中心組成，形成臨床精神疾病高風險：資料處理、分析和協調中心（DPACC），其中的成員就是IBM研究院、哈佛醫學院、西奈山醫學院和史丹佛大學等機構。

此外，團隊也將與美國精神疾病協會基金會、FDA等組織合作，來收集、分析精神疾病相關數據，同時也將整合現有資料集和AMP SZ中的新資料，來開發生物標記（Biomarker）演算法。而生物標記可用來預測一個人的健康風險軌跡，也可用來產生個人化的健康風險評估器，DPACC的目標就是建立一套風險評估器，來即早找出患者、預防精神分裂症發作。（詳全文）

  自然語言處理   參數       pQRNN PRADO  

機器人入門款新選擇，Nvidia推出60美元有找的開發者套件

想動手製做機器人的使用者有新選擇了！Nvidia日前揭露新一代機器人開發者套件Jetson Nano 2GB，瞄準師生、機器人愛好者，售價僅59美元，比去年發布的上一代套件便宜40美元；與此同時，Nvidia也提供免費的線上訓練課程和認證。

這款開發者套件屬於Nvidia Jetson AI邊緣系列產品，套件包含了Jetson Nano模組和2BG記憶體，搭載128核NVID Maxwell GPU和四核64位元Arm處理器，運算效能達472 Gflops。Nvidia指出，這款新套件預計10月底前，開始在全球供貨。（詳全文）

  Google     AI加速器     PyTorch  

Google Cloud TPU正式支援PyTorch 1.6版

Google雲端加速器TPU開始正式支援深度學習函式庫PyTorch 1.6版，而PyTorch套件PyTorch/XLA也可正式在Google Cloud TPU上使用，來加速機器學習工作負載。此外，PyTorch/XLA也會生成詳細的報告，幫助使用者找出機器學習工作流程問題。

在這次正式支援的版本中，還有其他新功能，包括層內模型平行運算、額外的XLA op、更好的Kaggle和Colab體驗，以及深度學習VM映像檔的支援。以平行運算來說，開發者可在多個TPU核心上，分散大規模嵌入表；就映像檔支援來說，GCP深度學習虛擬機器（DLVM）映像檔也內建PyTorch等深度學習框架，而 PyTorch/XLA 1.6現已預裝在DLVM中，並已最佳化，供使用者快速啟用。（詳全文）

太空專案    衛星通訊    程式碼  

IBM開源兩太空AI專案，可預測太空垃圾路徑和強化衛星通訊

IBM日前開源太空情勢感測（SSA）和Kubesat專案，使用者可將這兩個容器化專案，部署到IBM Cloud上的Red Hat OpenShift來執行。首先，太空情勢感測能找出靠近地球的物體，也能預測物體移動的軌道，其中，IBM以機器學習模型來偵測物理模型的誤差，來修正物理模型的預測結果。

而KubeSat專案是一個認知自動化框架，專門為立方衛星群設計，可模擬和最佳化多衛星通訊。KubeSat利用低階太空動力學函式庫Orekit來模擬物體軌道，可最佳化NATS訊息平臺上，衛星對衛星、衛星對地面接收站和衛星對地表感測器間的通訊。（詳全文）

電信業   Azure for Operators     微軟  

電信專用雲端平臺Azure for Operators登場，可整合Azure邊緣AI服務

微軟日前發表為電信業打造的雲端平臺Azure for Operators，整合Azure電信業軟體、邊緣網路產品及既有AI、IoT等雲端服務。其中，邊緣運算來自今年稍早公布的Azure Edge Zones，可將Azure雲端服務如AI、Portal、API和開發及安全管理工具等延伸到邊緣。

微軟Azure部門執行副總裁Jason Zanders也指出，透過Azure for Operators，電信業者不論在Microsoft Azure雲端或邊緣，都可使用AI或機器學習來自動執行工作任務、建立新服務，而Azure混合及高擴充能力的基礎架構，則方便電信業在可程式化網路上實驗新5G服務。（詳全文）

自動測試     Playwright for Python      網頁  

微軟釋出網頁自動化測試工具Playwright for Python

微軟強化自家測試工具Playwright，除了原本可用JavaScript來測試網頁應用程式外，現在還擴增支援了Python，讓Python開發者也能輕鬆對網頁應用程式執行端到端測試。

Playwright專為現代網頁設計，能應付每年不斷更新發展的網頁平臺，可模擬行動裝置視角（ViewPort）、地理位置和網頁權限，還能攔截和修改網路活動，並跨多個頁面自動執行腳本。Playwright支援Chromium、WebKit和Firefox，由於全平臺支援WebKit，因此開發者可在MacOS、Windows和Linux，測試Safari的渲染功能。（詳全文）

圖片來源／Nvidia、IBM、Google Cloud、微軟

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資料來源：iThome整理，2020年10月