Материалы по тегу: ascend

08.12.2021 [18:29], Сергей Карасёв

Exascend представила промышленные SSD серии PI4: PCIe 4.0, до 7,68 Тбайт TLC и форм-фактор M.2/U.2/E1.S

Компания Exascend анонсировала твердотельные накопители промышленного класса PI4. Устройства предназначены для применения в сферах транспорта, телекоммуникаций, периферийных вычислений и пр. Изделия соответствуют спецификации TCG Opal 2.0 и обладают широким диапазоном рабочих температур — от -40 до +85 °C.

Накопители доступны в трёх вариантах исполнения: M.2, U.2 и E1.S. Во всех случаях задействован интерфейс PCIe 4.0 (стандарт NVMe 1.4). В основу положены чипы флеш-памяти 3D TLC NAND и контроллер Marvell 88SS1321. Накопители обладают рядом фирменных технологий для защиты от вибраций и механических перегрузок, управления температурным режимом, поддержки целостности данных и прошивки, настройки QoS и т.д.

Заявленная скорость последовательного чтения информации достигает 3500 Мбайт/с, скорость последовательной записи — 3000 Мбайт/с. Величина IOPS (операций ввода/вывода в секунду) при произвольном чтении составляет до 600 тыс., при произвольной записи — до 500 тыс. Для устройств заявлен показатель MTBF в 2 млн часов. Вместимость решений форматов U.2 и E1.S варьируется от 960 Гбайт до 7,68 Тбайт. Устройства стандарта М.2 могут хранить от 960 Гбайт до 3,84 Тбайт данных.

 Источник изображений: Exascend

Источник изображений: Exascend

Доступны стандартные решения и модификации с pSLC (Pseudo-SLC). В первом случае гарантированный объём записанной информации (показатель TBW) достигает 4800 Тбайт, во втором — 24 000 Тбайт. Значение DWPD (полных перезаписей в сутки) составляет до двух и десяти соответственно. На все устройства предоставляется трёхлетняя гарантия.

Отмечается также, что изделия E1.S представлены в вариантах с различной толщиной — 5,9, 8,01, 9,5, 15 и 25 мм. Это исполнения с симметричным или несимметричным корпусом. Толщина зависит в первую очередь от габаритов радиатора, что, в частности, влияет на допустимый температурный режим работы и производительность накопителя.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1055439
20.09.2019 [15:26], Сергей Юртайкин

Huawei запустила 43 облачных сервиса на базе процессоров Ascend

Huawei запустила 43 облачных сервиса с использованием процессоров Ascend. Новые решения призваны «реализовать невероятный вычислительный потенциал и обеспечить всеобщий доступ к технологиям искусственного интеллекта», говорится в сообщении китайской компании.

В число представленных сервисов входят виртуальные ИИ-серверы (AI Elastic Cloud Servers, ECS), которые, как утверждается, имеют более чем вдвое выросшую производительность и используются для обучения и исполнения нейронных сетей, а также для тренировки систем автономного вождения.

Также Huawei представила первый в отрасли сервис корпоративного класса Knowledge Graph (граф знаний), который, по словам разработчиков, позволяет экспертам улучшить эффективность построения графов знаний более чем на 70 %. С помощью процессоров Ascend сервис обрабатывает запросы для десятков миллиардов экземпляров и сотен миллиардов связей за секунды.

Кроме того, в облаке Huawei Cloud доступен сервис автономного вождения Оctopus, в основе которого лежат платформа больших данных CarbonData от Huawei и процессоры Ascend 310 и 910. Решение предоставляет автоматические инструменты (обработка данных, обучение и моделирование) для каждого этапа процесса автономного вождения. В Huawei заявляют, что Оctopus ускоряет выполнение итерационных алгоритмов в системах автономного вождения с месяцев до недель.

Постоянный URL: http://servernews.ru/994393
20.09.2019 [08:48], Андрей Созинов

Huawei Atlas 900: самый производительный кластер для машинного обучения

Компания Huawei анонсировала самый производительный в мире кластер для обучения нейронных сетей, который называется Atlas 900. Как заявляет сама компания, данная высокопроизводительная платформа поможет «сделать ИИ доступнее для широкого спектра научных исследований и инновационных бизнес-решений».

В основе кластера Atlas 900 лежат процессоры Ascend 910, которые и были разработаны специально для решения задач, связанных с ИИ. Точное количество чипов в системе не уточняется, но отмечается что их там «тысячи».

Остальные характеристики кластера Huawei также предпочла оставить в тайне.

Однако китайская компания с гордостью заявила, что на обучение нейросети ResNet-50, которая является чуть ли не золотым стандартом для измерения производительности в машинном обучении, кластеру Atlas 900 при использовании 1024 процессоров Ascend 910 понадобилось всего 59,8 секунды. Это на 10 секунд меньше предыдущего мирового рекорда.

По словам Huawei, высокопроизводительная система Atlas 900 может быть задействована для решения задач в самых разных сферах: от астрономии, прогнозирования погоды и автономного вождения до разведки нефтяных месторождений.

Компания также обеспечила доступ к Atlas 900 посредством собственного облачного сервиса Huawei Cloud, тем самым обеспечив своим клиентам из различных отраслей простой способ использовать вычислительные мощности новой системы. Также заметим, что Huawei предлагает доступ университетам и научно-исследовательским организациям по всему миру с большой скидкой.

Постоянный URL: http://servernews.ru/994349
Система Orphus