Naše řešení je součástí nadnárodního projektu RICAIP
Výzkumné a inovační centrum pro pokročilou průmyslovou výrobu
Na CIIRC ČVUT v Praze byl v loňském roce zahájen projekt RICAIP (Research and Innovation Centre on Advanced Industrial Production): Jde o strategickou výzkumnou spolupráci mezi Českou republikou a Německem, která do budoucna přinese velké změny v průmyslové výrobě. Tato platforma bude zkoumat mj. využití umělé inteligence a průmyslové robotiky. Cílem je posunout chápání automatizované průmyslové výroby tak, jak ji známe dnes, k výrobě, která je mimořádně flexibilní a distribuovaná a někdy také označována pod pojmem Průmysl 4.0.
Partnery mezinárodního projektu RICAIP jsou jeho hlavní koordinátor CIIRC ČVUT, dále CEITEC VUT a za německou stranu DFKI a ZeMA sídlící v Saarbrückenu.
O významu a potenciálu projektu svědčí i účast Tomáše Mikolova (AI Expert Tomas Mikolov is coming from Facebook AI to join RICAIP team), předního světového odborníka na výzkum umělé inteligence se zkušenostmi z Googlu, Microsoftu nebo Facebooku. A právě s umělou inteligencí souvisí řešení, které M Computers dodalo pro tento projekt.
Superpočítač pro AI
Nezbytnou součástí výzkumu je výpočetní síla v pozadí. Vybrat tu správnou však není jednoduché – ať už z hlediska technologie, výkonu nebo efektivity. M Computers proto dodal řešení postavené na technologii NVIDIA DGX-1 MaxQ. Jde o speciální verzi klasického NVIDIA DGX-1 řešení určenou pro výzkumné instituce.

Zrychlení proti tradičnímu CPU výpočetnímu prostředí, GPU prostředí vs. NVIDIA DGX-1.
Nejefektivnější řešení
Výjimečnost DGX-1 MaxQ spočívá v optimalizaci poměru výkon/spotřeba: Při poloviční spotřebě energie dosahuje 80 % výkonu klasické DGX-1!
To přináší nejen významné úspory stran provozních i pořizovacích nákladů, ale přispívá i k udržitelnosti výzkumu.
Co DGX-1 MaxQ umí
Projekt RICAIP od května 2020 využívá rack s pěti NVIDIA DGX-1 MaxQ.
V každém z těchto zařízení urychluje výpočty 8 akcelerátorů NVIDIA V100 propojených NVLinky, takže celé řešení využívá úctyhodných 40 akcelerátorů o celkovém výkonu 4,3 TFLOPS (mixed precision) pro AI aplikace.
V superpočítači tak dohromady pracuje 204 800 výpočetních (CUDA) jader při využití 2,5 TB RAM. Parametry jedné jednotky pak přehledně ukazuje tabulka.