Potenza di calcolo per applicazioni di AI con NVIDIA DGX A100 per DIAG – Sapienza
Il Dipartimento di Ingegneria informatica, automatica e gestionale (DIAG) della Sapienza Università di Roma, è stato istituito nel 1983 come centro di ricerca e di formazione universitaria e svolge ricerca multidisciplinare avanzata in ingegneria automatica, ingegneria gestionale, ingegneria informatica, bioingegneria e ricerca operativa. Nel 2001 è stato dedicato ad Antonio Ruberti, l’eminente scienziato che lo ha fondato.
ESIGENZA DEL CLIENTE
Nell’ambito dell’iniziativa “Dipartimenti di eccellenza”, il Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca (MIUR) ha premiato i 180 migliori Dipartimenti delle università italiane con un contributo straordinario per finanziarne progetti quinquennali di sviluppo. Tra questi il DIAG è stato selezionato grazie al progetto sulla messa in sicurezza del cyberspace: il finanziamento ottenuto è stato destinato anche a nuove attrezzature per i suoi gruppi di ricerca, in particolare Cybersecurity, Artificial Intelligence , Smart Environments, Natural
Language Processing, Data Science and Analytics.
Il DIAG aveva bisogno di uno strumento flessibile con potenza di calcolo per applicazioni di ricerca in Deep Learning avanzato: una piattaforma in grado di permettere la prototipazione, il training e il testing di soluzioni basate su reti neurali profonde, con possibilità di utilizzo multiutente. L’obiettivo del DIAG era creare una sorta di private cloud del Dipartimento per applicazioni di Machine Learning con struttura containerizzata. La soluzione doveva comprendere adeguato software con possibilità di utilizzo di notebook Python da parte di più utenti in contemporanea, garantendo uno stretto isolamento degli ambienti software usati dai vari utenti tramite container Docker.
beanTech ha proposto NVIDIA DGX A100, il sistema universale per tutti i carichi di lavoro di AI.
NVIDIA DGX A100 offre densità di calcolo, prestazioni e flessibilità senza precedenti. La configurazione per il DIAG racchiude 5 petaFLOPS di AI performance in 6 rack unit, sostituendo così le infrastrutture di calcolo tradizionali con un unico sistema unificato.
Con NVIDIA DGX è possibile allocare risorse di calcolo in modo granulare, utilizzando la funzionalità Multi Instance GPU (MIG) introdotta con la GPU Nvidia A100. Ciò consente agli amministratori del sistema di allocare la corretta quantità di risorse ad uno specifico workload.
Il sistema DGX è dotato di 8 GPU Nvidia A100 con fino a 640GB di memoria GPU complessiva che incrementano le performance sui training
di maggiori dimensioni.
IL CASO DI SUCCESSO A PORTATA DI CLICK
Scopri tutti le funzionalità e i vantaggi della soluzione realizzata insieme a NVIDIA e DIAG della Sapienza Università di Roma.
Essere compresi nei requisiti del mondo accademico e della ricerca, e aver trovato un fornitore in grado di soddisfarli in modo rapido, estremamente professionale e competente, è stato un arricchimento anche per noi. Il modo della ricerca ha spesso esigenze differenti da quelle aziendali, e spesso il fornitore non riesce a percepirle e comprenderle immediatamente. beanTech al contrario è riuscita a supportare il nostro progetto di innovazione dell’infrastruttura AI del Dipartimento in modo eccezionale. L’augurio è che l’esperienza possa ripetersi, poiché l’AI e le infrastrutture specifiche per essa evolvono nel tempo e quindi anche noi dobbiamo essere al passo.