H100 Tensor Core GPUとAI Enterpriseソフトウェアスイートを搭載したNVIDIA認定サーバーを提供
2022/10/25
キーポイント
・NVIDIA GTCでASUSのAIデモを実施：MLPerf Training v2.0の結果と方法論に加え、学術的AIの進歩に関する成功事例を紹介
・NVIDIA H100 Tensor Core GPU：最新のASUS NVIDIA認定サーバーがNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアと企業をサポート
・ NVIDIA Graceを搭載した次世代のサーバーを開発：ASUSはNVIDIA CPUを使用して開発速度を加速し、データセンタの未来を切り拓く
ASUSは21日、AIとメタバース時代の開発者カンファレンス「NVIDIA® GTC」への出展を発表しました。ASUSは、MLPerf Training v2.0で数々の画期的な記録を達成した背景にある方法論、サウジアラビアのアブドラ王立科学技術大学（KAUST）における学術AIデータセンタ構築に関する成功事例、台湾の国家衛生研究院と共同で構築した研究用AIデータセンタなど、AIにおけるASUSの戦略的展開について3つのデモを中心に紹介します。
GTCセッションのトピック - MLPerf Training v2.0におけるASUSのGPUサーバーソリューション
MLPerfベンチマークの結果は、機械学習の性能や効率向上に役立ち、研究者は特定のサーバー構成に基づくAI学習や推論の有効性を評価することができるようになります。ASUSは、2021年にMLCommonsに参加して以来、AI学習および推論を評価するMLPerf Training v2.0のAIベンチマークの6つの項目において、データセンタ・クローズド部門で数々の画期的な記録を獲得しています。GTCセッションでは、ASUSのシニアソフトウェアエンジニアが世界最高水準の成果を出すための方法論に加え、機械学習による効率的なAIワークフローを実現するためのASUSの取り組みについても紹介する予定です。
ASUSのAIソリューションによる学術、研究用AIの事例紹介
ASUSの本年度の学術的AIの重要な進展は、2019年の研究成果により急成長している若手大学として8位にランクインしたKAUSTとの提携です。ASUS ESC N4A-E11 HGX A100サーバープラットフォームが採用され、AI研究ポートフォリオに貢献しました。AMD EPYC™ 7773X GPUと4基のNVIDIA® HGX A100 GPUで構成された同サーバーは、MLPerf Training 2.0の7つの項目で最高性能を達成しました。また、シングルCPUに4つのSXMを搭載しており、特に学術研究に適しています。MLPerf Training 2.0では、シングルCPU のESC N4A-E11がデュアルCPUサーバーの速度を最大3分14秒上回りました。
ASUSは、台湾のデータセンタの中でもトップの1つに入る国家衛生研究院（NHRI）とも連携しています。この提携は、医療研究、創薬からゲノム解析、支援AIまでのバイオテクノロジのイノベーションに特化したものです。ASUSは、未来の学術的AIの構想のもと、RS720-E10サーバーとNVIDIA DGXをプライベートクラウドソフトウェアと組み合わせた包括的なAIソリューションを提供します。ASUSは、Cloud Native Computing Foundation（CNCF）認定のKubernetes Software Conformanceプロバイダとして、AI分野でより多くのイノベーションとビジネスチャンスを創出します。
ASUSのGPUサーバー（ESC向け）、NVIDIA H100 Tensor Core GPUとNVIDIA AI Enterpriseをサポート
ASUSは、最新のNVIDIA H100 GPUとNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスイートを搭載したNVIDIA認定サーバーを年内に発売予定です。NVIDIA H100 GPUは、すべてのデータセンタにかつてない性能、拡張性、安全性を提供し、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスイートで効率的なAI開発および導入を実現します。350W TDP H100 GPUを搭載したASUS NVIDIA認定サーバーは、GPUにより処理能力が向上したワークロードで最高のパフォーマンスを発揮できるよう最適化されています。また、管理性、拡張性、安全性の主要な機能についても検証済みです。
4月にNVIDIA Grace CPU Superchipが発表されて以来、ASUSはNVIDIAと協働して次世代サーバーの開発を迅速に進めてきました。Armベースの本CPUサーバーは、現在のハードウェアアーキテクチャを刷新し、性能向上、消費電力の改善、柔軟性の高いハードウェア設計を実現します。この次世代サーバーについては、2023年に詳細を発表する予定です。
・NVIDIA GTCでASUSのAIデモを実施：MLPerf Training v2.0の結果と方法論に加え、学術的AIの進歩に関する成功事例を紹介
・NVIDIA H100 Tensor Core GPU：最新のASUS NVIDIA認定サーバーがNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアと企業をサポート
・ NVIDIA Graceを搭載した次世代のサーバーを開発：ASUSはNVIDIA CPUを使用して開発速度を加速し、データセンタの未来を切り拓く
ASUSは21日、AIとメタバース時代の開発者カンファレンス「NVIDIA® GTC」への出展を発表しました。ASUSは、MLPerf Training v2.0で数々の画期的な記録を達成した背景にある方法論、サウジアラビアのアブドラ王立科学技術大学（KAUST）における学術AIデータセンタ構築に関する成功事例、台湾の国家衛生研究院と共同で構築した研究用AIデータセンタなど、AIにおけるASUSの戦略的展開について3つのデモを中心に紹介します。
GTCセッションのトピック - MLPerf Training v2.0におけるASUSのGPUサーバーソリューション
MLPerfベンチマークの結果は、機械学習の性能や効率向上に役立ち、研究者は特定のサーバー構成に基づくAI学習や推論の有効性を評価することができるようになります。ASUSは、2021年にMLCommonsに参加して以来、AI学習および推論を評価するMLPerf Training v2.0のAIベンチマークの6つの項目において、データセンタ・クローズド部門で数々の画期的な記録を獲得しています。GTCセッションでは、ASUSのシニアソフトウェアエンジニアが世界最高水準の成果を出すための方法論に加え、機械学習による効率的なAIワークフローを実現するためのASUSの取り組みについても紹介する予定です。
ASUSのAIソリューションによる学術、研究用AIの事例紹介
ASUSの本年度の学術的AIの重要な進展は、2019年の研究成果により急成長している若手大学として8位にランクインしたKAUSTとの提携です。ASUS ESC N4A-E11 HGX A100サーバープラットフォームが採用され、AI研究ポートフォリオに貢献しました。AMD EPYC™ 7773X GPUと4基のNVIDIA® HGX A100 GPUで構成された同サーバーは、MLPerf Training 2.0の7つの項目で最高性能を達成しました。また、シングルCPUに4つのSXMを搭載しており、特に学術研究に適しています。MLPerf Training 2.0では、シングルCPU のESC N4A-E11がデュアルCPUサーバーの速度を最大3分14秒上回りました。
ASUSは、台湾のデータセンタの中でもトップの1つに入る国家衛生研究院（NHRI）とも連携しています。この提携は、医療研究、創薬からゲノム解析、支援AIまでのバイオテクノロジのイノベーションに特化したものです。ASUSは、未来の学術的AIの構想のもと、RS720-E10サーバーとNVIDIA DGXをプライベートクラウドソフトウェアと組み合わせた包括的なAIソリューションを提供します。ASUSは、Cloud Native Computing Foundation（CNCF）認定のKubernetes Software Conformanceプロバイダとして、AI分野でより多くのイノベーションとビジネスチャンスを創出します。
ASUSのGPUサーバー（ESC向け）、NVIDIA H100 Tensor Core GPUとNVIDIA AI Enterpriseをサポート
ASUSは、最新のNVIDIA H100 GPUとNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスイートを搭載したNVIDIA認定サーバーを年内に発売予定です。NVIDIA H100 GPUは、すべてのデータセンタにかつてない性能、拡張性、安全性を提供し、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスイートで効率的なAI開発および導入を実現します。350W TDP H100 GPUを搭載したASUS NVIDIA認定サーバーは、GPUにより処理能力が向上したワークロードで最高のパフォーマンスを発揮できるよう最適化されています。また、管理性、拡張性、安全性の主要な機能についても検証済みです。
4月にNVIDIA Grace CPU Superchipが発表されて以来、ASUSはNVIDIAと協働して次世代サーバーの開発を迅速に進めてきました。Armベースの本CPUサーバーは、現在のハードウェアアーキテクチャを刷新し、性能向上、消費電力の改善、柔軟性の高いハードウェア設計を実現します。この次世代サーバーについては、2023年に詳細を発表する予定です。