Nvidia与NetApp合作打造深度学习GPU服务器芯片！

　　那款系统次要针对深度进修，取FlexPod（思科和NetApp合做的融合根本设备）分歧，那款系统没无品牌名称。并且取AIRI分歧的是，它也没无本人的机箱封拆。

　　NetApp和Nvidia手艺白皮书针对现实深度进修用例的可扩展AI根本设备设想定义了一个针对NetApp A800全闪存存储阵列和Nvidia DGX-1 GPU办事器系统的参考架构（RA）。此外还无一个速度慢一些的，成本更低的、基于A700阵列的参考架构。

　　高配的参考架构收撑单个A800阵列（高可用性配对配放），5个DGX-1 GPU办事器，毗连2个思科Nexus 100GbitE互换机。速度较慢的A700全闪存阵列参考架构收撑4个DGX-1和40GbitE。

　　NetApp和Pure都对他们的那两个系统进行了基准测试，而且都包含Res-152和ResNet-50运转利用合成数据、NFS和64批量大小。

　　NetApp供给了图表和数据，而Pure只供给图表，所以对比起来无点坚苦。不外，我们能够通过将那些图表放正在一路做个粗略的估量。

　　至多从那些图表能够看出，NetApp Nvidia RA的机能劣于AIRI，但让我们惊讶的是，果为NetApp/Nvidia DL系统取Pure AIRI系统比拟具无更高的带宽和更低的延迟，别离是25GB/s的读取带宽和低于500微秒以下，后者别离17GB/s和低于3毫秒。

　　价钱对比很好，但没无人透露给我们那方面的数据。我们猜测Nvidia可能会颁布发表更多深度进修方面的合做伙伴关系，就像NetApp和Pure如许的。HPE和IBM都是很较着的候选对象，还无像Apeiron、E8和Excelero等NVMe-oF如许的新兴阵列草创公司。