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Dell EMC新款GPU服务器上场,为顶级运算效能工作负载而生

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online_admin 发表于 2021-7-20 23:06:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
十次方消息:以PCIe挑战NVLink架构,Dell EMC新款GPU服务器重装上场,同为4U尺寸的GPU服务器,DSS 8440以搭配10张PCIe接口卡的方式,提供接近8个SXM2形式GPU的运算效能。


今年4月底举行的Dell Technologies World期间,Dell EMC新发布一款服务器DSS 8440,号称是专为机器学习应用,以及其他需要顶级运算效能的工作负载而设计。

这台2路架构、搭配4U尺寸机箱的服务器,与我们三年前介绍的DSS 7000相比,体型、重量几乎完全一样,而且,同属Dell EMC的极大规模基础架构(Extreme Scale Infrastructure,ESI)产品线,但主打的特点是强大的运算效能,而非巨量储存空间。


在I/O存取的部分,DSS 8440配备了4个PCIe交换式集线器,提供高速PCIe交织网络,从扩充接口卡的配置来看,这台服务器能搭配多张加速卡,例如,在机箱的内部,可容纳10张双宽、全长尺寸的GPU加速卡(目前可安装4、8或10张Nvidia Tesla V100);同时,机箱背部也预留9个PCIe插槽,可安装8张全高尺寸接口卡,以及1张半高尺寸的接口卡。


另外,具有高性价比也是DSS 8440的主要诉求。相较于其他搭配8个SXM2形式GPU、强调NVLink互连架构的4U尺寸服务器,搭配10张PCI接口卡形式GPU的DSS 8440,号称能以更低成本提供相近的训练效能。

例如,以HPE Apollo 6500 Gen10为基准,DSS 8440能在单一机箱搭配更多张GPU加速卡(10张Tesla V100 PCIe vs. 8个Tesla V100 SXM2) ;以相同的机箱密度而言,在Tensor运算效能上, DSS 8440略胜一筹(112 TFLOPS x10 vs. 125 TFLOPS x8) ;从电源使用效率来看,DSS 8440在常见的深度学习框架与卷积神经网络模型的训练上,每瓦效能也是领先一些(幅度可达13.5%)。



若以Nvidia的DGX-1来对比,采用PCIe交织网络来建构Nvidia GPU互连架构的DSS 8440,也可提供相当接近的机器学习效能(差距在5%以内)。



搭配GPU之余,DSS 8440未来可望搭配其他运算加速器,因为在Dell Technologies大会上,Dell EMC也与他们投资的AI运算加速新创公司Graphcore,宣布共同合作,预计今年稍晚,将在DSS 8440开始搭售Graphcore提供的C2运算加速卡(PCIe接口)。



Graphcore所开发的部分,是专门针对机器学习且基于图学的运算技术,能够在训练类型的工作负载提供更高的效能,而C2里面采用的运算架构,有别于CPU与GPU,称为智慧处理单元(Intelligence Processing Unit,IPU),每颗处理器有2432颗独立的IPU核心,最高提供2 PFLOPS,而芯片上的内存容量可配置到4.8GB,内存频宽多达720TB/s,而IPU之间的资料传输也搭配了名为IPU-Links高速信道,具有2.5Tb/s的频宽,能让DSS 8440装载的8张IPU加速卡连结起来,成为共享的运算资源池。

根据Graphcore在去年底公布的消息,在他们与Dell EMC的合作之下,将针对企业资料中心的环境,联合推出整合式应用设备Dell-Graphcore IPU-Appliance,当中将包含8张C2,而每张C2加速卡会有2颗Colossus GC2的IPU处理器,可同时执行10万支平行处理的应用程序,能为整台设备提供近于1 PFLOPS的运算效能。


除了运算方面的规格,在储存的配置上,DSS 8440最多能搭配10台2.5吋硬盘或固态硬盘(2台NVMe、2台SAS/SATA、6台NVMe/SAS/SATA),都位于机箱的背部,以整台服务器而言,最大可提供32TB的储存空间。


产品资讯

Dell EMC DSS 8440

●原厂:Dell EMC

●建议售价:厂商未提供

●机箱尺寸:4U(434 x 178 x 865公厘)

●处理器:2颗,Xeon Scalable系列

●内存:24个DDR4插槽,最大768GB

●储存配置:10台2.5吋硬盘(2台NVMe、2台SAS/SATA、6台NVMe/SAS/SATA)

●支援GPU加速卡:10张Nvidia Tesla V100

●电源供应器:4台2400瓦(1+1备援)
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