可組合的基礎架構專家Liqid接受了Nvidia的DGX-2，這是AI計算的2 petaFLOPS超級巨星，而新貴表示，它已經(jīng)使用現(xiàn)成的技術構建了類似的基于GPU的超級計算機，其價格僅為DGX-2和DGX的一半。在ResNet-50圖像識別基準上提供了20%以上的性能提升。

Liqid的新系統(tǒng)LQD8360利用該公司的PCIe可組合結(jié)構，Dell Technologies PowerEdge R640服務器和多達20個Nvidia Quadro RTS 8000 GPU的擴展機箱，這些擴展機箱在單獨的物理機箱或JBOG中將GPU封裝在一起的GPU)。Liqid告訴我們，其Command Center軟件與智能，低延遲，基于PCIe的架構相結(jié)合，使GPU可以在裸機級別與Dell Technologies R640節(jié)點進行動態(tài)配置。

結(jié)果：根據(jù)TensorFlow ResNet-50基準，LQS8360系統(tǒng)實現(xiàn)了每秒超過15,000幅圖像的圖像訓練吞吐量，而DGX-2的則為12,000 /秒。

Liqid首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Sumit Puri對我們說：“它是世界上最快的單計算機之一。” “而且我們并不是通過構建一堆奇特的硬件來做到這一點的。為此，我們采用了標準的現(xiàn)成硬件，并組成了可產(chǎn)生世界最高性能的配置?，F(xiàn)在……我們將在Dell進行SKU處理，客戶將可以直接從Dell購買。”

普里拒絕透露具體的美元數(shù)據(jù)，他說LQD8360的價格將約為DGX-2的一半，后者的標價為399,000美元。

可以肯定的是，Puri并未為其系統(tǒng)申請“ DGX-2殺手”的稱號。實際上，他說Nvidia是Liqid's的技術合作伙伴，Nvidia有助于調(diào)整LQS8360的性能。相反，他強調(diào)說LQS8360特別適合“視覺密集型”工作負載(例如監(jiān)視視頻的實時分析，面部識別，車牌識別，智能城市交通監(jiān)控)，因此使用ResNet基準測試，該指標可每秒可識別的圖像，可用于機器學習訓練操作和推理。

這兩個系統(tǒng)之間的主要區(qū)別在于它們各自的GPU：LQS8360使用了較便宜和較舊的Nvidia Quadro RTX 8000，而DGX-2采用了Nvidia的更新的，價格更高的V100 Tensor Core。

“ DGX-2基于V100平臺，V100是一種特定類型的GPU，正在推動某些以數(shù)據(jù)中心為中心的工作負載，” Puri說。“英偉達很可能永遠不會基于RT X 8000 GPU來構建DGX-2，因為它不是它們的最高端旗艦產(chǎn)品。我們發(fā)現(xiàn)的是采用RTX 8000并將其部署到我們的結(jié)構中并以適當?shù)姆绞綄ζ溥M行配置，在某些情況下，我們可以達到與DGX-2解決方案競爭的性能水平;在其他情況下，(LQS8360)實際上更適合渲染作業(yè)，而DGX-2可能更多機器學習…在某些工作負載下，客戶可能希望使用V100，因為對于他們給定的工作負載而言，V100的表現(xiàn)會更好。

行業(yè)觀察家Moor Insights&Strategy的 HPC和機器學習高級分析師Karl Freund 表示，Liqid出售LQD8360來渲染工作負載而非AI可能會取得更大的成功。他在一封電子郵件中告訴我們：“ Quadro RTX是a)通過較慢的(2X)PCIe與NVLink相連接，b)沒有HBM內(nèi)存，c)沒有張量核心，”他在一封電子郵件中告訴我們。“但是他們能夠?qū)⑵渲械?0個打包到服務器中，這令人印象深刻。”

他還指出，盡管ResNet-50用于小圖像，但“許多AI正在解決更大的問題，為此NVLink將提供更好的可伸縮性。” 關于這兩個系統(tǒng)之間的價格性能差異，F(xiàn)reund表示，“對于渲染而言，這更重要，恕我直言，它也不需要以對延遲敏感的方式進行擴展。”

在構建LQD8360時，Liqid與電信提供商Orange Silicon Valley(戴爾是跨國電信運營商Orange SA(以前的法國Télécom)的子公司)合作。

LQD8360具有裸機的可組合性和經(jīng)過優(yōu)化的Dell BIOS，可以將多達20個RTX 8000 GPU分配給結(jié)構上的PowerEdge R640節(jié)點，而無需重新設計物理機箱，使其成為業(yè)內(nèi)容量最高的擴展機箱(JBOG)。到Liqid。當配置有20個GPU(每個具有48GB的內(nèi)存容量)時，系統(tǒng)將提供960GB的VRAM并啟用Nvidia GPUDirect對等功能，從而允許在結(jié)構上每個GPU的內(nèi)存區(qū)域之間進行高速直接內(nèi)存訪問傳輸，在兩個GPU的內(nèi)存之間存儲和加載數(shù)據(jù)。此外，Liqid Command Center旨在通過在工作負載完成時將GPU重新分配給各個節(jié)點來最大程度地減少空閑計算資源。

該公司表示：“ Liqid的可組合解決方案通過優(yōu)化GPU與CPU的比例并根據(jù)需要動態(tài)更改這些比例，從而降低了部署成本，從而顯著提高了高密度計算環(huán)境的總體擁有成本。” “可組合模型使GPU可以即時集成到計算節(jié)點中，以通過軟件定義的技術最大程度地利用這些強大的計算加速器。”

該系統(tǒng)因橙色硅谷與Liqid合作而無法使用。

“他們引入了我們的一些設備，并開始針對特定的用例進行測試，這些案例是針對最終用戶的……圍繞AI和GPU進行……，諸如將智能GPU部署在云中和邊緣的事情，” Puri說過。

他說，LQD8360在誕生之初就只是一個“很小的沙箱”，而它卻變得越來越大。“他們說的是，他們想要一個非常大的沙箱，以便他們可以調(diào)整一些AI算法，以查看可獲得的最大性能。我們告訴他們，“嘿，如果您正在尋找可以提供此功能的沙箱，我們將為您組成一個。”

Liqid和Dell致力于調(diào)整PowerEdge BIOS以支持多個GPU。

“考慮一下–在1-U披薩盒中，戴爾從來沒有理由在該BIOS中支持20個GPU，因為您不能放置多個GPU，對嗎?因此，我們與戴爾合作，并獲得了能夠識別數(shù)十個GPU的BIOS。然后，我們回到了Orange……與他們的AI工程師一起對諸如Tensor之類的CUDA之類的東西進行調(diào)整，對諸如ResNet之類的應用程序進行調(diào)整，以了解我們可以從中獲得多少性能。”

調(diào)整一直在繼續(xù)，Puri告訴我們，截止到本周，Orange將系統(tǒng)的性能再降低了5%。