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金山云推出業(yè)內(nèi)首款Tesla P4 GPU云辦事器實例性能提升30倍

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近日,金山云正式推出GPU云辦事器實例P3I實例,目前已在金山云官網(wǎng)上線。P3I實例是業(yè)內(nèi)首款采用英偉達高性能計算卡Tesla P4 的云辦事器產(chǎn)品,單實例負載能力是傳統(tǒng)CPU的 30 倍以上,具有訪存性能高、聯(lián)網(wǎng)增強、配備新一代網(wǎng)卡三大特點,性價比更高,為包孕語音識別、語義識別、語音合成、人臉識別、圖像識別、場景識別、廣告保舉、智能游戲和無人駕駛等在內(nèi)的多種人工智能應用場景提供基礎設施支撐,滿足企業(yè)級客戶對于計算的高尺度需求。

P3I實例的推出,將加速人工智能技術應用的普及,通過優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和體驗,讓人工智能的潛力得以全面釋放。

率先采用Tesla P4計算卡,提供澎湃動力

當下,人工智能可謂熱度空前,上至科技巨擘,下至創(chuàng)業(yè)新秀,紛紛將人工智能技術當作開掘市場金礦的利器,例如智能音箱、智能電視、刷臉支付、無人超市、智能保舉、無人駕駛等等,大量的商業(yè)應用場景被一一建構,這對計算量、數(shù)據(jù)量、深度學習等能力提出了更高的要求。如何為人工智能提供充沛動力,加速相關應用的開發(fā),降低計算成本壓力,成為擺在很多企業(yè)面前的現(xiàn)實問題。

在金山云看來,作為深度學習的重要支撐,近年來GPU在很大程度上提高了辦事器的運算能力,大幅度提升訓練速度,由此產(chǎn)生的云端計算集群,已成為人工智能的重要引擎。此次推出的P3I實例,是業(yè)內(nèi)首款采用英偉達高性能計算卡Tesla P4 的云辦事器實例產(chǎn)品,將為人工智能的應用提供澎湃動力。

Tesla P4 專為處理深度學習工作負載,可提升辦事器的工作效率,在任意超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡上的推理延遲,較CPU降低 15 倍以上,推理吞吐效率較CPU提高 60 倍以上,,比擬英偉達上一代計算卡M4 有更低的延遲和更大的吞吐。因此,P3I實例有著更好的性價比和效率,單實例負載能力是配備傳統(tǒng)CPU辦事器的 30 倍以上,適用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的推理預測等場景。

P3I實例提供兩種配置,第一種配置一顆Tesla P4 GPU搭載8GB DDR5 顯存、 14 核vCPU、120GB內(nèi)存和500GB SSD硬盤,計算能力5.5TFlops;第二種配置兩顆Tesla P4 GPU搭載16GB DDR顯存、 28 核vCPU、240GB內(nèi)存和1000GB SSD硬盤,計算能力11TFlops。客戶在使用該產(chǎn)品建設深度學習平臺時,可按照業(yè)務負載選擇差別配置,從而滿足客戶的定制化需要。

三大特點配合Tesla P4,助人工智能多點開花

為更好地發(fā)揮Tesla P4 的作用,P3I實例具有三大特點。首先,P3I實例提高了Tesla P4 的訪存性能,進行了延時優(yōu)化,性能提升22%,接近物理機水平。通過優(yōu)化云辦事器Hypervisor層性能,降低Tesla P4 拜候內(nèi)存開銷,優(yōu)化了GPU DMA訪存性能,加快HOST內(nèi)存到數(shù)據(jù)交換速率,將充分發(fā)揮Tesla P4 的運算能力。

第二,全線支持聯(lián)網(wǎng)增強。P3I實例的聯(lián)網(wǎng)增強大幅提高實例發(fā)包速率,能夠降低60%以上的網(wǎng)絡延遲。在刷臉認證、刷臉支付、刷臉門禁、語音識別等應用場景中,客戶對時間延遲的敏感度最高,聯(lián)網(wǎng)增強可大幅降低預測請求到預測系統(tǒng)(運行于P3I實例上)的時間延遲,加上Tesla P4 低延遲的特點,P3I實例能為客戶帶來更優(yōu)質(zhì)的體驗。

第三,P3I實例配備新一代智能網(wǎng)絡適配器,帶寬得到進一步提升。在人工智能的推理預測應用中,客戶除了對時間延遲敏感,對于系統(tǒng)吞吐也有較高要求,P3I實例配備的新一代網(wǎng)絡適配器,可幫手客戶提升網(wǎng)絡吞吐一倍以上,能夠更好適配Tesla P4 的吞吐能力。

人工智能需要找到應用場景,發(fā)展才有意義。P3I實例的推出,將幫手人工智能應用在各個行業(yè)不停落地,讓客戶更好發(fā)揮自身的優(yōu)勢和資源。目前,P3I實例已開放購買,已有多家知名人工智能廠商的數(shù)十個應用正在適配。在人工智能產(chǎn)業(yè)從技術厘革行進到應用落地的重要階段時,P3I實例將成為金山云鞭策產(chǎn)業(yè)發(fā)展進步的新引擎。

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