北京2017年11月17日电 /美通社/ -- 近日，浪潮中标华中师范大学，将为其设计建造基于“NVLink+Volta”的千万亿次超级计算机，加速物理前沿科学和自动驾驶AI技术研究。
这套系统将采用18套浪潮AGX-2超算服务器作为计算节点，配置144块Nvidia最新支持NvLink 2.0的Volta架构V100芯片，采用最新的Intel Xeon SP (Skylake)处理器，通过Mellanox EDR Infiniband网络进行高速互联，运行浪潮ClusterEngine及AIStation等集群管理套件，系统双精度浮点性能超过千万亿次每秒(1PetaFlops)。由于采用了NVLink2.0高速互联技术和Tesla® V100 GPU，该系统将可同时很好支持科学工程计算和AI计算。
浪潮AGX-2是全球首款在2U空间内高速互联集成8颗较高性能GPU的服务器，在2U空间内支持部署8块NVLink 2.0接口的NVIDIA Tesla® V100 GPU，GPU间单向互联带宽高达150GB/s，总带宽达300GB/s。同时， AGX-2具备良好的I/O扩展能力，提供8块NVMe/SAS/SATA热插拔硬盘,可支持最多4块100Gbps的EDR InfiniBand接口卡的高速集群互联，不仅支持通常的风冷散热方式，还可支持片上水冷以提供更高的计算能效比。
AGX-2可以极大提升HPC应用计算效率，其单机双精度浮点计算性能突破60万亿次每秒。以凝聚态物理学和材料科学领域广泛使用的VASP软件为例，在AGX2上使用1块P100 GPU加速卡，即可达到使用8台双路主流CPU计算集群的性能，同时，AGX2提供的Nvlink高通信带宽使其在多GPU卡并行效率上有出色表现，4块P100 GPU卡并行即可达到近20台双路主流CPU计算集群的性能。
在AI计算上，AGX-2搭载的Tesla V100 配备了深度学习高度相关的Tensor 单元，Tensor 性能可以达到 120 TFLOPS，配合NVLink 2.0可极大提升深度学习框架的训练性能。基于国际通用的Imagenet数据集进行深度学习模型训练，浪潮AGX-2上表现出优异性能，配置8片V100时在TensorFlow框架的GoogleNet模型训练速度达到每秒1898张图片，是单卡性能的7倍，是同数量配置P100系统性能的1.87倍。
