ASUS ha anunciado hoy que asistirá a la NVIDIA GTC, una conferencia para desarrolladores dedicada a la era de la IA y el metaverso. ASUS hará hincapié en tres demostraciones que pondrán de manifiesto sus avances estratégicos en IA. Estas versarán sobre la metodología que se esconde tras los resultados de las pruebas de referencia ASUS MLPerf Training v2.0, en las que se alcanzaron numerosos récords destacados, un caso de éxito en torno a la creación de un centro de datos de IA académico en la Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdalá (KAUST) en Arabia Saudí, y un centro de datos de IA para la investigación creado en conjunto con el Instituto Nacional de Investigación de la Salud de Taiwán.
Temática de la sesión en GTC: Soluciones de servidor GPU de ASUS con MLPerf Training v2.0
Los resultados de las pruebas de referencia MLPerf sirven de ayuda para mejorar el rendimiento y la eficiencia del aprendizaje automático, y esto permite a los investigadores evaluar la inferencia y la eficacia del entrenamiento de la IA basándose en configuraciones de servidor específicas. Desde que se unió a MLCommons en 2021, ASUS ha alcanzado múltiples récords destacados en la división cerrada centros de datos, dentro de seis tareas de pruebas de rendimiento en la formación de una IA y la inferencia de MLPerf Training v2.0. En la ponencia de la GTC, los ingenieros sénior de software de ASUS mostrarán la metodología empleada para lograr estos excelentes resultados, así como los esfuerzos de la compañía por ofrecer flujos de trabajo de IA más eficientes mediante el aprendizaje automático.
Caso de IA académica y de investigación con soluciones de IA de ASUS
Este año, uno de los grandes avances más importantes de ASUS respecto a la IA ha sido la colaboración con KAUST, una institución que se ha clasificado como la 8.ª universidad de reciente creación de mayor crecimiento por los resultados de su investigación en 2019. Esta ha adoptado la plataforma de servidores ESC N4A-E11 de ASUS con HGX A100 para incluirlo en su estructura de investigación en IA. Este servidor ha logrado siete de los mejores resultados de rendimiento en MLPerf Training 2.0 con la configuración de un CPU AMD EPYC 7773X y cuatro GPUs NVIDIA HGX A100. Este servidor es idóneo, en particular, para la investigación académica gracias a su arquitectura de un solo CPU con cuatro SXM. En MLPerf Training 2.0, este servidor ESC N4A-E11 de un solo CPU superó en rendimiento a servidores con dos CPU en una velocidad de hasta 3,14 minutos.
Además, ASUS ha colaborado con uno de los mejores centros de datos de Taiwán: el Instituto Nacional de Investigación de la Salud (NHRI), que se dedica a la investigación médica y a la innovación en biotecnología, desde el descubrimiento de fármacos y el análisis genómico hasta la IA asistida. ASUS le ha facilitado una completa solución de IA en forma de servidor RS720-E10 y NVIDIA DGX, junto con software de nube privada, para concebir la IA académica del futuro. Como proveedor con conformidad de software Kubernetes certificado por la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), ASUS está facultado para contribuir al desarrollo de más innovaciones y oportunidades de negocio en los campos de la IA.
Los servidores GPU de ASUS son compatibles con la GPU de un núcleo Tensor H100 de NVIDIA y NVIDIA AI Enterprise
ASUS ofrecerá servidores certificados por NVIDIA con la GPU H100 de NVIDIA más moderna y el conjunto de aplicaciones NVIDIA AI Enterprise; se espera que estén disponibles a finales de año. La GPU H100 de NVIDIA ofrece a todos los centros de datos un rendimiento, escalabilidad y seguridad sin precedentes, e incluye el conjunto de aplicaciones NVIDIA AI Enterprise para optimizar el desarrollo y la implementación de IA. Los servidores de ASUS certificados por NVIDIA con GPU H100 y TDP de 350 W están optimizados para ofrecer el mejor rendimiento en cargas de trabajo aceleradas mediante GPU; además, su flexibilidad de gestión, escalabilidad y seguridad están demostradas.
Desde el lanzamiento del superchip de CPU NVIDIA Grace en abril, ASUS ha continuado trabajando con NVIDIA para acelerar el desarrollo de los servidores del futuro. Este servidor con CPU basado en ARM renovará la arquitectura de hardware actual y ofrecerá un mayor rendimiento, un consumo energético mejorado y un diseño de hardware de gran flexibilidad. Desde ASUS se prevé ofrecer más información en 2023.
