GPU 大手の Nvidia は、DGX シリーズ AI ボックスの拠点を提供するために、さらに 10 社のデータセンター運営会社を採用しました。
グラフィックス・ゴジラはDGX-Readyプログラムを拡大し、米国、欧州、アジアのコロケーションプロバイダーと提携しました。これらのプロバイダーは、専用ハードウェアへの電力供給と冷却に対応しています。提携プロバイダーには、Cyxtera、Data Dock、Equinix、富士通、Interxion、NTTコミュニケーションズ、NTTデータ、IDC Frontier、Vantage、Verne Globalが含まれます。
このプログラムはこれまで、米国とカナダのコロケーションプロバイダー9社に限定されていました。今回の拡大により、英国を含む22か国に拡大されます。
Nvidiaはまた、DGX-Ready参加企業の一部が、顧客が高額な機械学習技術に多額の投資をする前に、アプライアンスの試用機会を提供していると発表しました。Core ScientificとFlexentialは、この機能をいち早く提供する企業の一つです。
DGX-Ready は、Nvidia が設計し、DDN、IBM Storage、NetApp、Pure Storage などのさまざまなハードウェア メーカーが製造した DGX ファミリのアプライアンスに対応できるコロケーション施設を特定するために 2019 年 1 月に開始されました。
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DGX は電力密度が高いため、適切なデータ センターを見つけるのは困難です。2 ペタフロップスのパフォーマンスを提供する世界初の AI システムである 1 台の DGX-2 には、電力を大量に消費する Nvidia の Tesla V100 GPU が 16 個搭載されており、必要な電力供給と冷却に重大な影響を及ぼします。
Uptime Institute [PDF] によれば、2017 年のデータ センターの圧倒的多数はラックあたり約 6kW のシステムを収容していましたが、1 つの DGX-2 は最大 10kW [PDF] を消費する可能性があり、これはわずか 10 ラック ユニットで発生します。業界標準のサーバー エンクロージャは 42 ラック ユニットで構成され、理論的にはこれを 4 つ収容できます。
1 台の DGX-2 の重量は約 340 ポンドなので、データ センターの床の強度 (通常は、使用される床タイル タイプによって異なります) も考慮する必要があります。
「NVIDIA DGX-2 システムは、AI を活用した研究プログラムの精度を加速し向上させたいと考えている組織にとって、完全に革新的なシステムです。ただし、そのためには専門的で高度に最適化されたデータセンター環境が必要です」と、Verne の戦略担当副社長、ボブ フレッチャー氏は説明しています。
「これらの組織がより迅速かつ容易に大規模なAIを導入できるようにするNvidiaの取り組みに参加できることを嬉しく思います。」®
