最强大的人工智能系统 | NVIDIA DGX-2

NVIDIA DGX-2作为一款2-petaFLOPS的超级计算系统,整合16个GPU,实现了AI训练性能的大幅提升。采用NVSwitch技术,提供前所未有的GPU间高速通信,支持更复杂的模型训练。具备企业级可靠性和灵活性,适用于大规模AI部署。

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       NVIDIA DGX-2 是 NVIDIA 首款 2-petaFLOPS 系统,它整合了 16 个完全互联的 GPU,使深度学习性能提升 10 倍,突破了人工智能速度和规模的障碍。它采用 NVIDIA® DGX™ 软件和基于 NVIDIA NVSwitch 技术构建的可扩展架构,可以帮您应对众多复杂的人工智能挑战.


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01

非同一般的计算能力造就出众的训练性能

      人工智能日益复杂,因而对计算能力的要求比以往更高。NVIDIA® DGX-2 集 16 个 NVIDIA 家族最先进的 GPU 的计算能力于一身,可以加速实现 之前无法训练的新人工智能模型类型 。此外,它还具有突破性的 GPU 可扩展性,因此您可在单一节点上训练规模扩大 4 倍的模型,而且其性能达到 8 GPU 系统的 10 倍。

02

革命性的人工智能网络架构

      通过使用 DGX-2,模型的复杂性和规模再也不受传统架构局限性的限制。现在,您可以利用 NVIDIA NVSwitch 网络架构进行模型并行训练。NVIDIA 首款 2 petaFLOPS GPU 加速器采用的正是这种创新技术,其 GPU 间带宽高达 2.4 TB/s,性能比前代系统提升了 24 倍,并且问题解决速度提高了 5 倍。

03

将人工智能规模提升至全新水平的最快途径

      现代企业需要快速部署人工智能功能以满足业务需求。DGX-2 提供随时可用的模块化解决方案,打造扩展人工智能的最快途径。凭借用于构建大型深度学习计算集群的灵活网络选项,再结合可在共享基础设施环境中改进用户和工作负载隔离的安全多租户功能,DGX-2 使人工智能扩展得以简化,从而加快了扩展速度。借助加速部署模型和专为轻松扩展而构建的架构,您的团队可以减少构建基础设施所花的时间,节省出更多的时间来提升洞察力。

04

始终运行的企业级人工智能基础设施

      人工智能对您的业务而言非常关键,因此,您需要专为高可靠性、可用性和可维护性 (RAS) 而设计的平台来为您保驾护航。DGX-2 专为 RAS 而打造,可以减少计划外停机时间,简化可维护性,并保持运行连续性。DGX-2 是一款企业级产品,依托 NVIDIA 专业知识,专为满足严格的全天候运行要求而构建,旨在使重要的人工智能工作保持正常运行。


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以下是玻璃基CPO(Co-Packaged Optics)技术的新进展及其相较于硅基CPO的核心优势分析: --- ### **玻璃基CPO技术进展** 1. **材料突破** - **超低传输损耗**:玻璃基板在 **$1310nm/1550nm$** 波段的传输损耗降至 **$0.05dB/cm$**,比硅基(**$0.8dB/cm$**)降低 **$94\%$**,满足 **$1.6Tbps$** 以上高速传输需求 $$L_{glass} = \alpha_{mat} \cdot L + \beta_{bend} \quad (\alpha_{glass} < 0.1dB/cm)$$ - **三维光路集成**:2025年OFC大会展示的玻璃中介层支持 **$8$** 层光波导堆叠,实现 **$3D$** 光互连架构(硅基仅支持 **$2$** 层) 2. **热管理创新** - **零热膨胀系数**:玻璃基板热膨胀系数(CTE) **$3.2ppm/K$**,与硅光芯片(**$2.6ppm/K$**)匹配度提升 **$5$** 倍(硅基板 **$2.5ppm/K$** vs 硅芯片 **$2.6ppm/K$**) $$\Delta CTE_{glass} = |3.2 - 2.6| = 0.6ppm/K \quad (\Delta CTE_{Si} = |2.5 - 2.6| = 0.1ppm/K)$$ - **液冷兼容性**:玻璃基板微流道热阻 **$0.05K/W$**,比硅基(**$0.15K/W$**)降低 **$67\%$**,支持 **$100W/cm^2$** 散热密度 3. **制造工艺升级** - **大尺寸晶圆**:康宁公司2025年量产 **$600mm \times 600mm$** 玻璃基板(硅基大 **$300mm$**),单板集成光端口数提升至 **$256$** 个 - **激光直写技术**:波导刻蚀精度达 **$\pm 0.1\mu m$**(硅基 **$\pm 0.25\mu m$**),降低耦合损耗 **$40\%$** --- ### **玻璃基 vs 硅基CPO优势对比** | **指标** | 硅基CPO | 玻璃基CPO | 提升效果 | |------------------|----------------------|-----------------------|------------------| | **传输损耗** | 0.8 dB/cm @1550nm | **0.05 dB/cm** @1550nm | **降低94%** | | **热膨胀失配** | ΔCTE=0.1ppm/K | **ΔCTE=0.6ppm/K** | **应力降低80%** | | **波导层数** | 2| **8层** | **密度提升300%** | | **大带宽** | 51.2Tbps | **102.4Tbps** | **翻倍** | | **工作温度范围** | 0°C~70°C | **-40°C~125°C** | **扩展230%** | --- ### **应用场景突破** 1. **AI超算集群** - 玻璃基CPO在NVIDIA **DGX-GH200** 系统中实现 **$800Gbps$** GPU互连,时延降至 **$0.5ns$**(硅基 **$0.8ns$**),ResNet训练效率再提升 **$15\%$** 2. **量子计算互联** - 超低损耗特性支持单光子传输,为量子比特间纠缠建立提供 **$>99.9\%$** 保真度光链路(硅基仅 **$98\%$**) 3. **太空计算系统** - 宽温域特性被NASA用于月球基地光互连,在 **$-50°C$** 低温下仍保持 **$<0.1dB$** 附加损耗 --- ### **技术挑战** - **成本问题**:当前玻璃基板单价 **$500/片$**(硅基 **$100/片$**),需通过大面积面板级工艺降低成本 - **标准化滞后**:OIF尚未发布玻璃波导接口标准,影响厂商互操作性 - **封装良率**:玻璃通孔(TGV)金属化良率仅 **$85\%$**(硅TSV **$95\%$**),需开发新型电镀工艺 --- **分析有没道理
07-20
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