NVIDIA DGX STATION A100
デスクの下の
AIスーパーコンピューター
NVIDIA DGX Station A100 は、データサイエンスチームにAIスーパーコンピューティングをもたらします。データセンターがなくても、あるいはITに追加投資しなくても、データセンターのテクノロジーがもたらされます。パフォーマンスはパワフルで、ソフトウェアスタックは完全に最適化されており、NVIDIA DGXperts※1に直接問い合わせることができるため、インサイトを得るまでの時間が短縮されます。
※1 DGXpertsとは、計画から実装、継続的な最適化に至る、AI導入の過程でお客様を支援するAIに熟達したスペシャリストです。

職場や自宅にデータセンターのパフォーマンスをもたらす
AI 時代のワークグループサーバー
データセンターなしでデータセンターのパフォーマンス
どこにでも配置できるAIアプライアンス
より大規模なモデル、より高速な応答
DGX STATION A100の
パワフルなコンポーネントを見る
スペック
NVIDIA DGX Station A100 320GB | NVIDIA DGX Station A100 160GB | |
---|---|---|
GPU | 4x NVIDIA A100 80GB GPUs | 4x NVIDIA A100 40GB GPUs |
GPUメモリー | 320GB(GPU 4基の合計) | 160GB(GPU 4基の合計) |
パフォーマンス | 2.5 petaFLOPS AI 5 petaOPS INT8 |
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最大消費電力 | 1,500W 100-120VAC |
|
CPU | Single AMD 7742,64 cores, 2.25 GHz(base)-3.4 GHz(max boost) |
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システムメモリー | 512GB DDR4 | |
ネットワーク | Dual 10Gbase-T Ethernet LAN Single 1Gbase-T Ethernet BMC management port |
|
ストレージ | OS: 1x 1.92 TB NVME drive Internal storage: 7.68 TB U.2 NVME drive |
|
ディスプレイアダプター | 4 GB GPU memory, 4x Mini DisplayPort |
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静音性 | 37dB未満 | |
OS | Ubuntu Linux OS | |
システム重量 | 43.1kg | |
梱包重量 | 57.93kg | |
サイズ | 518D × 256W × 639H (mm) | |
運用温度範囲 | 5-35℃ |
※ 記載されている仕様は、製品の改良により予告なく変更される場合があります。
パフォーマンス
高性能なトレーニングにより、生産性が向上し、洞察を得るまでの時間と市場投入までの時間が短縮されます。
トレーニング
BERT 大規模なトレーニング済み Phase 1
3 倍以上の高速化

DGX Station A100 320GB;Batch Size=64;Mixed Precision;With AMP;Real Data;Sequence Length=128
推論
BERT 大規模な推論
4 倍以上の高速化

DGX Station A100 320GB;Batch Size=256;INT8 Precision;Synthetic Data;Sequence Length=128,cuDNN8.0.4
マルチGPUの
スケーラビリティー
ResNet-50 V1.5 トレーニング
高い拡張性

DGX Station A100 320GB;Batch Size=192;Mixed Precision;Real Data;cuDNN Version=8.0.4;NCCL Version=2.7.8;NGC MXNet 20.10 Container
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NVIDIAニュース
2019年11月18日~21日、米国コロラド州にて開催された「SuperComputing 2019(SC19)」におけるNVIDIA関連の情報を瓦版にまとめました。NVIDIAの創業者である、Jensen Huang氏(Founder,President and CEO)のご講演内容も掲載しています。

NVIDIA DGX SuperPODのご紹介
NVIDIAは、わずか3週間で世界で22番目に速いスパコン「DGX SuperPOD」を開発しました(2019年6月)。
DGX Systemsをどのように利用して、TOP500にランクされるレベルのインフラを迅速に構築できるのかご紹介しています。

セミナー講演資料(【AI開発の処方箋】ディープラーニングを加速させるNVIDIA活用セミナー)

「DGXの性能を引き出すNGCとDeepOps」(NVIDIA社)
複雑な機械学習モデルのトレーニングに最適なDGXシリーズですが、その性能を余すことなく引き出すためには「効果的な使い方」が重要です。NGCや複数の開発者が同時に利用できる環境を素早く整える、NVIDIAソリューションの活用方法をご紹介しています。

「DGXシリーズのご紹介」(パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社)
NVIDIA担当チーフエンジニアの木村が講演しました。AI・ディープラーニングの学習基盤として圧倒的なパフォーマンスを発揮するDGXシリーズを中心に、NVIDIAソリューションの特長・ユースケース・メリットについてパナソニック内での事例も交えてご紹介しています。
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