Nvidia představila „superpočítač v krabici“ s výkonem 2 PFLOPS a další novinky

Proč by dělali nový, když ty současný jsou stále vyprodaný 🙂

1: Existují výpočty a například neterministické algoritmy které skutečně mohou vracet při stejných vstupech jiné výsledky Pokud například výpočet běží paralelně a výsledky z paralelních procesů chodí v různém pořadí a s výsledky se pak okamžitě počítá, dochází k zaokrohlování apod, tak to také může být příčina.2: volta je venku výrazně déle než titanv a nikdo si zatím na podobné chování na voltách nestěžoval, že. NVIDIA také na tohle jasně reagovala a bude situaci řešit, pokud k chybě dojde na kartách vybavených čipy vola vybavenými ECC paměťmi.3. TitanV nemá ECC paměti a je velice pravděpodobné že chyba je způsobená právě díky chybám ke kterým dochází v paměti. Pokud na TitanV někdo bude drtit třeba simulaci neuronové sítě, tak se dá předpokládat že k takovým chybám bude docházet poměrně často. To i potvrzuje to co se o tom problému ví. 2 ze 4 karet v cca 10% případů ve výpočtech chybovaly. To že to byly právě dvě karty může souviset třeba s křemikem - konkrétní várkou pamětí, které jsou k chybám při dané aplikaci náchylnější k chybám. Chyby v paměti jsou běžné, v normálním provozu to třeba ani nepoznáme, když nám třeba ve hře jednou za hoďku ustřelí třeba barva jednoho pixelu v jednom snímku, v tom výpočtu i jeden nesprávný bit může způsobit jiný výsledek. Problém je v uživateli, chce složité výpočty a nemá kartu s ECC, tkteré nejen že případnou chybu mohou odstranit, ale hlavně se o tom ta aplikace/uživatel může dovědět že k takové chybě došlo.Takže závěr... Nikdo takový problém na voltách nereportoval a pro nějaké složité vědecké výpočty je proto vhodné zvolit kartu s ECC pamětí.

Běželo to na ja jedné DGX stanice s 4 Voltami, 168 tisíc dolarů. Doteď takové věci dělaly superpočítače které stojí miliony a jeden snímek počítají i několik hodin.