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Website:
Joel Emer, Vivienne Sze, Yu-Hs hen 1
CPUs Are Targeting Deep Learning
In Knights Landing (2016)
• 7 TFLOPS FP32
• 16GB MCDRAM– 400 GB/s
• 245W TDP
• 29 GFLOPS/W (FP32)
• 14nm process
Knights Mill: next gen Xeon Phi “optimizedfor deep learning”
In announced the addition of new vector instructions for deep learning
(AVX512-4VNNIW and AVX512-4FMAPS), October 2016
Image Source: In , Data Source: Next tform 2
GPUs Are Targeting Deep Learning
Nvidia PASCAL GP100 (2016)
• 10/20 TFLOPS FP32/FP16
• 16GB HBM – 750 GB/s
• 300W TDP
• 67 GFLOPS/W (FP16)
• 16nm process
• 160GB/s NV Link
Systems for Deep Learning
Nvidia DGX-1 (2016)
• 170 TFLOPS
• 8×Tesla P100, Dual Xeon
• NVLink Hybrid Cube Mesh
• Optimized DL Software
• 7 TB SSD Cache
• Dual 10GbE, Quad IB 100Gb
• 3RU – 3200W
Cloud Systems for Deep Learning
’s Deep Learning Machine
• Open Rack Compliant
• Powered by 8 Tesla M40 GPUs
• 2x Faster Training for Faster Deployment
• 2x Large works for Higher Accuracy
Source:
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