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      NetApp攜手Nvidia打造深度學習GPU服務器芯片
      NetApp和已經推出了一個組合式的AI參考架構系統,與Pure Storage和Nvidia 合作的AIRI系統相競爭。   這款系統主要針對深度學習,與FlexPod(思科和NetApp合作的融合基礎設施)不同,這款系統沒有品牌名稱。而且與AIRI不同的是,它也沒有自己的機箱封裝。   NetApp和Nvidia技術白皮書《針對實際深度學習用例的可擴展AI基礎設施設計》定義了一個針對NetApp A800全閃存存儲陣列和服務器系統的參考架構(RA)。此外還有一個速度慢一些的,成本更低的、基于A700陣列的參考架構。   高配的參考架構支持單個A800陣列(高可用性配對配置),5個DGX-1 GPU服務器,連接2個思科Nexus 100GbitE交換機。速度較慢的A700全閃存陣列參考架構支持4個DGX-1和40GbitE。   A800系統通過100GbitE鏈路連接到DGX-1,支持RDMA作為集群互連。A800可橫向擴展為24節點集群和74.8PB容量。   據說A800系統可實現25GB /秒的讀取帶寬和低于500微秒的延遲。     NetApp Nvidia DL參考架構配置圖   Pure Storage和Nvidia的AIRI有一個FlashBlade陣列,支持4個DGX-1。FlashBlade陣列提供17GB /秒的速度,低于3毫秒的延遲。這與NetApp和Nvidia合作的參考架構系統相比似乎較慢,但A800是NetApp最快的全閃存陣列,而Pure的FlashBlade則更多地是一款容量優化型閃存陣列。   和Pure AIRI Mini一樣,NetApp Nvidia DL RA可以從1個DGX-1起步,擴展到5個。 A800的原始容量通常為364.8TB,Pure的AIRI原始閃存容量為533TB。   AIRI RA配置圖如下所示:     Pure Nvidia AIRI配置圖   NetApp和Pure都對他們的這兩個系統進行了基準測試,并且都包含Res-152和ResNet-50運行使用合成數據、NFS和64批量大小。   NetApp提供了圖表和數據,而Pure只提供圖表,所以對比起來有點困難。不過,我們可以通過將這些圖表放在一起做個粗略的估計。   合成的總圖表并不漂亮,不過確實提供了一些對比:     NetApp和Pure Resnet性能對比   至少從這些圖表可以看出,NetApp Nvidia RA的性能優于AIRI,但讓我們吃驚的是,由于NetApp/Nvidia DL系統與Pure AIRI系統相比具有更高的帶寬和更低的延遲,分別是25GB/s的讀取帶寬和低于500微秒以下,后者分別17GB/s和低于3毫秒。   價格對比很好,但沒有人透露給我們這方面的數據。我們猜測Nvidia可能會宣布更多深度學習方面的合作伙伴關系,就像NetApp和Pure這樣的。和IBM都是很明顯的候選對象,還有像Apeiron、E8和Excelero等NVMe-oF這樣的新興陣列初創公司。
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      美国三级片

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