видеокарта huawei atlas 300 32gb что такое
Видеокарта huawei atlas 300 32gb что такое
Корейское новостное агентство The Elec получило известие из отраслевых источников о том, что в этом году Huawei намерена выйти на рынок серверных видеокарт. Если это правда, то Huawei будет не легко, поскольку компании придется конкурировать с ветеранами отрасли, такими как Nvidia и AMD, а также новичком в данном сегменте корпорацией Intel.
реклама
Согласно отчету, Huawei откроет магазин в Корее в рамках недавно созданных подразделений Cloud и AI Business Group. Huawei Korea в настоящее время состоит из подразделений Carrier, Enterprise и Consumer. Согласно появившейся информации, Cloud и AI Business Group будут подчиняться непосредственно подразделению Enterprise. В Elec считают, что корпорация пытается привлечь нынешних и бывших сотрудников Nvidia для достижения поставленной перед собой цели. У Huawei явно нет недостатка в ресурсах или инфраструктуре, а с достаточным количеством квалифицированных специалистов Huawei может стать достойным конкурентом AMD и Nvidia.
В прошлом году Huawei выпустила AI-чип Ascend 910, который, по утверждению компании, способен обеспечить производительность до 256 TFLOPS с половинной точностью (FP16), что в два раза быстрее, чем у Tesla V100 от Nvidia, и до 512 TFLOPS производительности вычислений INT8. С точки зрения производственного процесса чип Huawei даже на шаг впереди Nvidia: Ascend 910 основан на технологическом процессе 7 нм от TSMC, а матрица GV100 Tesla V100 использует 12 нм техпроцесс. Ascend 910 от Huawei в конечном итоге должен превратиться в полноценный ускоритель Atlas 300.
Желание Huawei выйти на рынок серверных видеокарт также не случайно. В Китае начат процесс по переходу на отечественные аппаратные и программные средства в государственных и правительственных учреждениях к 2022 году. У Китая уже есть свои отечественные компании и другие совместные предприятия, производящие домашние операционные системы, материнские платы и процессоры, такие как KaiXian KX-U6780A от Zhaoxin. Однако, получение чипов может оказаться проблемой для Huawei, так как недавний отчет показывает, что США готовятся помешать TSMC вести дела с китайским технологическим гигантом. Если это произойдет, то Huawei придется искать других поставщиков, таких как Samsung или собственный SMIC в Китае.
Область искусственного интеллекта сегодня выглядит настолько перспективной, что каждый крупный производитель чипов уже выпустил свои решения, ну или сделает это в ближайшее время. Реальных же игроков на рынке ИИ, на чьих решениях можно построить инфраструктуру, всего-то ничего: Nvidia с платформой CUDA, её вечный конкурент AMD, и… собственно Huawei. Нет, конечно ещё можно говорить об Google TPU, но в свободной продаже его нет.
Оборудование предоставлено компанией ELKO (https://www.elko.ru/):
ELKO Group – международный дистрибьютор ИТ-продукции и бытовой техники. Российское представительство ELKO Group ведет деятельность с 1995 года. Штаб-квартира представительства находится в Москве, региональные офисы в Санкт-Петербурге и Красноярске, логистические центры в Москве и Санкт- Петербурге. Интересы группы в России представляют компании ELKO Russia (ИТ-продукция) и Торговый Дом «Абсолют» (бытовая техника). Свыше 500 сотрудников представительства обеспечивают работу более чем с 10 000 клиентами и партнерами компании.
Конечно, возникает вопрос совместимости: будет ли одна программная модель, рассчитанная на GPU, учитывать все оптимизации процессора, на котором она в дальнейшем сможет работать? Будете ли вы динамически дообучать её новыми данными, и придётся ли при этом каждый раз конвертировать её между фреймворками, в которых ведётся разработка? В общем, пока эта индустрия ещё бурлит, и каждый вносит что-то своё, лучше перестраховаться.
Почему Huawei?
В-третьих, традиционно Huawei стоит дешевле чем аналогичные решения от американских брендов (HP, Nvidia, Cisco, Dell), причём как правило, на ощутимые 30% и выше.
В-четвёртых, Huawei уже давно находится в авангарде технологий, и их платформа Ascend 910 для систем искусственного интеллекта способна потягаться с теми, кто на рынке ИИ уже более 10 лет. Давайте рассмотрим семейство процессоров Ascend 910.
Huawei Ascend 910
Число каналов видео для декодирования H.264/H.265 1080p, 30FPS
Поскольку ИИ-системы могут масштабироваться горизонтально, для построения ИИ-инфраструктуры у Huawei есть как «кирпичики», так и крупные блоки серии Atlas.
Семейство Huawei Atlas 800
Для крупномасштабных внедрений Huawei предлагает серверы Atlas 800 для установки в ЦОД компании. Обратите внимание: решение для машинного обучения поставляется исключительно в виде готового сервера Atlas 800 (Model 9000)использующего Нейроускорители Huawei Ascend 910 или уже высокопроизводительный кластер Atlas 900.
Сервер Atlas 800 Model 9000 имеет производительность 2 PFLOPS FP16, 8 интерфейсов 100-гигабитной сети, он может выпускаться с воздушным или жидкостным охлаждением, а эффективность составляет 2 PFLOPS/5.5 КВт. Эту модель предполагается использовать в средах HPC для построения моделей ИИ в средах геологоразведки, нефтедобычи, здравоохранения и «умного города».
Как и полагается Edge-серверу, здесь есть высокоскоростной Wi-Fi и LTE для Upstream-потоков и два гигабитных RJ45 для Downstream подключений к сети видеонаблюдения. То есть, вы можете устанавливать Huawei Atlas 500 на полностью автономных объектах и подключать напрямую к громкоговорителю и микрофону, например чтобы воспроизводить предупреждения или обеспечивать общение персонала с виртуальным оператором.
Сервер имеет встроенный жёсткий диск объёмом 5 Тб для хранения каких-то фрагментов цифровых видеоархивов. Типичное энергопотребление Huawei Atlas 500 составляет от 25 до 40 Вт, в зависимости от наличия жёсткого диска.
По умолчанию, Huawei Atlas 500 имеет питание от постоянного тока напряжением 24В, и даже блок питания в комплекте не поставляется. Сервер как будто специально создавали для установки в шкафы на телекоммуникационных мачтах и опорах, которые сегодня используются для размещения ретрансляторов сотовой связи и компонентов «умного города».
Суммарно на плате Atlas 300 установлено 32 Гб ОЗУ, но память распределена по четырём процессорам, так что на одну задачу можно выделить не более 8 Гб. Но в системе контроллер определяется как 4 AI-ускорителя, а значит на каждой карте можно запускать 4 независимых задачи.
Интересно, что не только существующий сервер, но и любое другое «умное» устройство можно сделать ещё умней за счёт установки модуля Atlas 200 с процессором Ascend 310. Эта небольшая коробочка может устанавливаться на камеры наблюдения для распознавания лица, на роботов или дронов. Она имеет последовательный интерфейс на выходе для подключения к контакторам и минимальное энергопотребление всего 9.5 Вт. И при этом, даёт возможность декодировать те же 16 каналов H.264 видео с разрешением 1080p.
Для разработчиков программного обеспечения, Huawei выпускает модель Atlas 200 с процессором Ascend 310. Это небольшая коробочка, потребляющая всего 20 Вт, имеющая джентльменский набор портов ввода/вывода (USB, RJ45, I/O). С её помощью можно тестировать решение для валидации работы алгоритма на объекте до закупки и инсталляции оборудования, ну и в принципе, можно «пощупать» работу ИИ на том же процессоре, который будет установлен в production-условиях. Ну и раз уж мы подошли к программному обеспечению, следует поговорить о платформе для ИИ от Huawei
Mindspore
И самое приятное, что Huawei понимает, что в современных условиях открытого мира, создание коммьюнити разработчиков требует поддержки всех стандартов, поэтому MindSpore поддерживает и CPU серии x86, и GPU Nvidia с библиотеками CUDA 9.2/10.1, и конечно же Ascend 910. Установить MindSpore можно через PiP или в виртуальной среде Anaconda. На сегодня пакеты доступны для Ubuntu x86, Windows-x64 (только под CPU) и EulerOS (aarch64 и x86).
Конечно, понятно что сейчас Huawei находится в начале пути по развитию Mindspore, и многое будет зависеть от принятие фреймворка сообществом программистов. Однако, с точки зрения перспектив, планы у китайцев, прямо-таки, наполеоновские:
Направления развития MindSpore:
Обратите внимание на расширение языков программирования: сегодня это только Python, но вполне логично ожидать поддержки R, LISP, Smalltalk и Prolog.
EulerOS
В репозиториях Huawei собран целый букет корпоративного софта с открытым исходным кодом, в том числе для сетевой безопасности, работы с big data, построения сетей хранения данных, миграции, управления облаком, базами данных и т.д.
EulerOS доступна в качестве образа для контейнеров в официальном репозитории docker и для скачивания на официальном сайте в виде iso образа.
MindSpore: взгляд в перспективу
Ну и отдельно хочется сказать, что в 2019 году Huawei открыла собственный центр компетенции в области искусственного интеллекта на базе Московского Физико-Технического Института (МФТИ), то есть в перспективе следующих лет количество отечественных разработчиков под платформу Huawei будет расти.
Рекомендации при заказе
Михаил Дегтярёв (aka LIKE OFF)
11/06.2020