強打工作站等級AI應用系統，Nvidia擴大DGX整合設備系列

去年的GTC大會上，Nvidia推出了基於Pascal架構的GPU加速器Tesla P100，以及採用這套產品的AI應用伺服器DGX-1，今年他們發表了基於新一代Volta架構的Tesla V100，而在整合設備上，他們並非翻新DGX-1的規格，而是增設了AI應用工作站DGX Station，擴大DGX AI超級電腦這條產品線的規模。

而在2017年新推出的DGX Station當中，最大賣點莫過於搭配了採用Vota架構的Tesla V100，可在單臺系統內，搭配4臺Tesla V100，提供相當於400顆CPU的效能，而相較於一般桌上型的工作站，可節省40％的耗電量，系統運作噪音也很低，大約是其他執行深度學習工作站系統的十分之一。

Nvidia在GTC大會上，發表了DGX Station，這臺直立式主機的AI整合應用工作站，搭配了4套Tesla V100的GPU加速器，運算能力可達到480 Tensor TFLOPS，當中也提供3個DisplayPort，可連接螢幕顯示裝置。

DGX Station機箱內部配置的情況如何？可區分成多個部位，我們來看看其中5個：
1.套GPU加速器Tesla V100：整合Tensor Core架構
2.連接GPU之間，以及CPU與GPU的介面NVLink 2.0：每顆GPU之間的頻寬為200 GB/s，是當前PCIe 3.0 x16的5倍
3.水冷裝置：針對桌面環境使用，不會因系統散熱需求而導致太大噪音。
4.中央處理器：配備Intel伺服器級處理器Xeon E5-2698 v4 2.2 GHz，用於系統開機、儲存管理，以及深度學習框架軟體的協調運作
5.DisplayPort埠，可支援4K解析度的螢幕輸出

至於另一款Nvidia去年推出的DGX-1，Nvidia也在今年的GTC大會上，宣布搭配剛出爐的Tesla V100。而在這款換裝新GPU加速器的設備上，Nvidia宣稱，提供的AI運算效能也跟著水漲船高，在半精度浮點運算（FP16）的部份，具備相當於800顆CPU的效能，相當於先前DGX-1設備的3倍以上。

左為今年發表的DGX Station，右為去年推出的DGX-1，皆可配備Tesla V100加速器。

就產品定位而言，DGX Station屬於個人端的超級電腦工作站，資料科學家可以以此進行運算密集的AI應用探索，像是訓練深度神經網路、推論處理與進階分析；而DGX-1適用於資料中心環境的大規模部署，可提供企業、雲端服務業者與研究機構導入。

此外，兩者採用相同的軟體堆疊，資料科學家可以在DGX Station，進行AI應用的開發，以及深度學習與各種分析試驗，之後若需要更大的運作規模，可將這些工作無縫搬移到DGX-1伺服器叢集執行，不需要修改程式碼。

而這套軟體堆疊的執行效能，都已經由Nvida工程師進行調校，每月均會發布更新，用戶在當中可存取Nvidia DIGITS深度學應用程式、第三方解決方案（例如：MapD、BlazingDB、Kinetica、Graphistry），以及Nvidia Deep Learning SDK（包含cuDNN、cuBLAS）、CUDA toolkit工具包、fast multi-GPU collectives NCCL，以及Nvidia驅動程式。

同時，這些都是建構在Nvidia Docker環境內，提供統一的深度學習軟體堆疊，可減少相關的作業流程，並在用戶需要擴大執行規模時，節省軟體重新編譯的時間，並且能夠輕易地部署到資料中心或雲端服務上。

產品資訊

Nvidia DGX Station
●原廠：Nvidia(02)6605-5700
●建議售價：69,000美元
●機箱尺寸：直立式主機，518 x 256 x 639公釐
●處理器：20核心Intel Xeon E5-2698 v4 2.2 GHz
●系統記憶體：256 GB
●硬碟：4臺1.92 TB SSD（3臺RAID 0存放資料、1臺存放系統軟體）●GPU加速模組：4套Nvidia Tesla V100
●顯示介面：3個DisplayPort，支援4K解析度
●網路介面：2個10GbE埠
●軟體：Ubuntu Desktop Linux OS、DGX Recommended GPU Driver、CUDA Toolkit

【註：規格與價格由廠商提供，因時有異動，正確資訊請洽廠商】