| MLPerf | Nvidia | DGX SuperPOD | DGX A100 | MLPerf Training v1.0 | Google TPU v4. 產品效能評比

MLPerf最新測試結果:Google即將推出TPU v4,特定領域AI運算效能更勝Nvidia DGX SuperPOD

這次MLPerf Training v1.0的測試中,Nvidia以DGX SuperPOD參加評測,在8項AI工作負載測試中獲得不錯的成績。值得關注的是,Nvidia並非在所有AI應用都拔得頭籌,Google即將推出的AI加速晶片TPU v4,在特定AI模型訓練的任務中,效能表現甚至超越了Nvidia產品評測結果

2021-07-01

| DGX SuperPOD | 雲端訂閱 | Nvidia Certified | Computex

Nvidia推出破百Peta級DGX SuperPOD超級電腦叢集雲端訂閱服務,預計今夏稍晚上線,月租費240萬元起

一套DGX SuperPOD超級電腦叢集系統,售價至少數百萬美元起,企業未來也能夠以雲端訂閱模式來租用,並推出每月收費90,000美元起的按月計費方案,相當於臺幣240萬元,甚至不只能租整套叢集,企業用戶一次也可以只租DGX SuperPOD裡一部分運算叢集。

2021-06-03

| Nvidia | 超級運算平台 | DGX SuperPOD | BERT-Large | 自然語言模型 | AI | 機器學習

Nvidia以GPU平台訓練BERT-Large自然語言模型,創下53分鐘的新紀錄

今年5月,Google聲稱他們能將訓練BERT-Large模型的時間,從3天縮短到76分鐘。現在Nvidia號稱自家超級運算平台只需要53分鐘,不過,訓練時間會因為不同的節點與GPU數量組合,而有所差異

2019-08-15