HABANA LABS kündigt Gaudi KI-Training-Prozessor an
(ots) -
Habana Labs, Ltd. (www.habana.ai), ein führender Entwickler von
KI-Prozessoren, kündigte heute den Habana Gaudi(TM)
KI-Training-Prozessor an. Training-Systeme, die auf Gaudi-Prozessoren
aufbauen, sollen im Vergleich zu anderen Systemen mit der gleichen
Anzahl von GPUs einen um das Vierfache größeren Durchsatz liefern.
Die innovative Gaudi-Architektur ermöglicht eine fast lineare
Steigerung der Leistungsfähigkeit von Training-Systemen, da ein
großer Durchsatz selbst bei einer kleinen Batch-Größe
aufrechterhalten wird. Das erlaubt eine Steigerung der Leistung der
auf Gaudi basierenden Systeme - von einzelnen Geräten bis hin zu
großen, aus Hunderten von Gaudi-Prozessoren bestehenden Systemen.
Neben der rekordverdächtigen Leistungsfähigkeit stellt Gaudi eine
weitere branchenweite Neuerung beim KI-Training bereit:
On-Chip-Integration von Funktionen für Fern-Speicherdirektzugriff
über Converged Ethernet (RDMA over Converged Ethernet, RoCE v2) in
den KI-Prozessor. Damit wird die Erweiterung von KI-Systemen bis zu
jeder Größe unter Verwendung von standardmäßigem Ethernet möglich.
Mit Gaudi können Kunden von Habana Labs jetzt Switching beim
Standard-Ethernet sowohl für den Ausbau von KI-Training-Systemen
nutzen als auch für ein Scaling-out, also eine Erhöhung der
Serveranzahl für diese Systeme. Die Ethernet-Switches stammen aus
unterschiedlichen Quellen und bieten praktisch unbeschränkte
Möglichkeiten bei der Steigerung der Geschwindigkeit und der
Port-Zahl. Zudem sind sie bereits in Rechenzentren im Einsatz, um
Rechner- und Speicher-Systeme zu erweitern. Im Gegensatz zum
standardbasierten Ansatz von Habana stützen sich die GPU-basierten
Systeme auf proprietäre System-Schnittstellen, die von vornherein der
Ausbaufähigkeit und den Wahlmöglichkeiten der System-Entwicklern
Grenzen setzen.
"Dank seiner neuen Produkte konnte Habana rasch vom Inferencing
zum Training übergehen und deckt damit das komplette Spektrum an
Funktionen für neuronale Netze ab", sagte dazu Linley Gwennap,
Hauptanalyst von The Linley Group. "Gaudi stellt eine starke
Leistungsfähigkeit bereit und bietet unter den Beschleunigern für
KI-Training eine in der Branche führende Energieeffizienz. Als erster
KI-Prozessor, der 100G Ethernet in Verbindung mit RoCE-Unterstützung
integriert, bietet er die Möglichkeit für große
Beschleuniger-Cluster, die unter Verwendung von in der Industrie
standardmäßig verwendeten Komponenten aufgebaut sind."
Der Gaudi-Prozessor umfasst 32GB HBM-2-Speicher und wird aktuell
in zwei Varianten angeboten:
- HL-200 - eine PCIe-Karte, die acht Ports für 100Gb Ethernet
unterstützt;
- HL-205 - eine Mezzanine-Karte, die die OCP-OAM-Spezifikation
erfüllt und 10 Ports für 100Gb Ethernet bzw. 20 Ports für 50Gb
Ethernet unterstützt.
Darüber hinaus führt Habana ein 8-Gaudi-System unter der
Bezeichnung HLS-1 ein. Dieses umfasst acht HL-205 Mezzanine-Karten
mit PCIe-Anschlüssen für eine Anbindung an externe Hosts und 24
100Gbps Ethernet-Ports für die Verbindung mit handelsüblichen
Ethernet-Switches, womit ein Ausbau in einem standardmäßigen
19''''-Rack möglich ist, indem dieser mit einer Vielzahl von
HLS-1-Systemen bestückt wird.
Gaudi ist nach dem Habana Goya(TM) KI-Inferencing-Prozessor der
zweite, für spezielle Zwecke gebaute KI-Prozessor, der von Habana
Labs auf den Markt gebracht wird, und das innerhalb eines Jahres. Der
Goya wird seit dem 4. Quartal 2018 ausgeliefert und hat eine in der
Branche führende Leistungsfähigkeit beim Inferencing, mit der in der
Industrie größten Durchsatzrate, der größten Energieeffizienz
(Bilder-pro-Sekunde pro Watt) und Echtzeit-Latenz.
"Bei Modellen für das KI-Training erhöht sich die benötigte
Rechenkapazität Jahr für Jahr exponentiell, weswegen es unabdingbar
ist, den dringenden Bedarf der Rechenzentren und in der Cloud an
einer grundsätzlich höheren Produktivität und einer verbesserten
Erweiterbarkeit anzugehen. Mithilfe der innovativen Gaudi-Architektur
kann Habana die in der Branche höchste Leistungsfähigkeit
bereitstellen und gleichzeitig standardbasierte Ethernet-Verbindungen
integrieren, womit ein unbeschränkter Ausbau möglich wird", sagte
David Dahan, CEO von Habana Labs. "Gaudi wird den Status quo auf dem
Gebiet der KI-Training-Prozessoren grundlegend verändern."
"Facebook versucht derzeit, offene Plattformen für Innovationen in
Bereichen anzubieten, in denen unsere Branche zusammenwachsen kann",
sagte Vijay Rao, Direktor für Technologie in der Strategieabteilung
von Facebook. "Wir sind sehr froh darüber, dass der Habana Goya
KI-Inferencing-Prozessor das Backend für den Glow-Compiler für
Maschinelles Lernen eingerichtet und auf Open-Source-Grundlage
bereitstellt hat und dass der Habana Gaudi KI-Training-Prozessor die
Spezifikation des OCP Accelerator Module (OAM) unterstützt."
Der Gaudi-Prozessor ist vollständig programmier- und anpassbar und
er verfügt über ein Tensor Processing Core (TPC(TM))-Cluster der
zweiten Generation und darüber hinaus Entwicklerwerkzeugen,
Bibliotheken und einem Compiler, die zusammen eine umfassende und
flexible Lösung bieten. Das Software-Paket SynapseAI(TM) von Habana
Labs besteht aus einer umfangreichen Kernel-Bibliothek und einer
offenen Toolchain für Kunden, damit diese unternehmenseigene Kernels
hinzufügen können.
Habana wird in der zweiten Jahreshälfte 2019 Gaudi-Plattformen für
ausgewählte Kunden testen. Weitere Informationen zu den Gaudi
KI-Training- und den Goya KI-Inferencing-Prozessoren finden Sie unter
www.habana.ai
INFORMATIONEN ZU HABANA LABS
Habana Labs ist ein Unternehmen für KI-Prozessoren, das 2016
gegründet wurde, um von Grund auf Prozessor-Plattformen zu
entwickeln, die für das Training von tiefgehenden neuronalen Netzen
und für Inferencing-Anwendungen in Produktionsumgebungen optimiert
sind. Mithilfe von Plattformen, die Verbesserungen bei der
Verarbeitungsleistung, der Erweiterbarkeit, den Kosten und dem
Energieverbrauch bieten, entfesseln wir das wahre Potenzial der KI.
Habana hat Niederlassungen in Tel-Aviv in Israel, San Jose in
Kalifornien, Peking in China und Gdansk in Polen und beschäftigt
weltweit 150 Mitarbeiter.
Weitere Informationen erhalten Sie unter www.habana.ai oder wenden
Sie sich an pr(at)habana.ai.
Foto -
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Datum: 17.06.2019 - 20:32 Uhr
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