Microsoft étend ses capacités sur la base du GPU NVIDIA
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Microsoft a annoncé une extension de ses capacités GPU Nvidia, offrant pour la première fois un ajout puissant à sa gamme qui comprend 8 cartes Nvidia Tesla V100, interconnectées via NVLink pour une utilisation dans l'intelligence artificielle et des projets à forte intensité de calcul.
Microsoft propose déjà des machines virtuelles avec 8 cartes Nvidia
Le vice-président d'entreprise Azure, Corey Sanders, a annoncé l'avancement de deux nouvelles machines virtuelles de la série N avec des capacités GPU Nvidia. Les GPU sont idéaux pour les graphiques et les charges de travail à forte intensité de calcul, et ont contribué à innover grâce à des scénarios tels que la visualisation à distance haut de gamme, l'intelligence artificielle et l'analyse prédictive. Les nouvelles machines virtuelles NVv2 seront dotées de la technologie Nvidia GRID et Tesla M60 GPU, jusqu'à 448 Go de RAM, et prendront en charge les SSD Premium.
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Les machines virtuelles NDv2 qui seront vues avant la fin de l'année, sont un nouvel ajout à la série ND. Les machines virtuelles NDv2 se concentrent sur la formation et l'inférence, ainsi que sur l'apprentissage automatique. Le nouveau NDv2 comportera huit Tesla V100 interconnectés via des GPU NVLink et 40 cœurs Intel Skylake destinés à fournir des résultats de haute qualité encore plus rapidement. Les machines virtuelles NDv2 devraient être disponibles fin 2018.
Vole annonce également deux nouvelles machines virtuelles de la série H pour les scénarios de calcul haute performance. Ces nouvelles machines virtuelles sont optimisées pour les performances et les coûts, et sont orientées vers les charges de travail HPC telles que la dynamique des fluides, la mécanique des structures, l'exploration énergétique, les prévisions météorologiques, l'analyse des risques, etc.
Les machines virtuelles HB qui seront également visibles avant la fin de l'année sont des machines virtuelles dotées de 60 cœurs AMD EPYC et de 240 Go de RAM. Ils auraient la plus grande bande passante mémoire (260 Go / s) dans le cloud public. Ceci est précieux pour les calculs requis dans la dynamique des fluides et les prévisions météorologiques.
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