W przypadku opieki medycznej dostępna moc obliczeniowa superkomputera może skrócić czas potrzebny do analizy i klasyfikacji 38 tys. obrazów z jednego miesiąca do godziny. Tajwański uniwersytet chce również wykorzystać wydajność obliczeniową w badaniach półprzewodników, komponentów dla lotnictwa, a także w przemyśle.
Eunice Chiu, wiceprezes Nvidii ds. sprzedaży i generalny menadżer tajwańskiego oddziału firmy, zwrócił uwagę że DGX-1 jest superkomputerem zbudowanym specjalnie do sztucznej inteligencji i procesów głębokiego uczenia. Został on wyposażony w 8 procesorów graficznych (GPU) Tesla V100, które są wstanie zwiększyć wydajność obliczeniową o 96 razy w porównaniu do CPU. Zastosowany układ GPU oferuje 640 rdzeni w technologii Tensor Cores i wydajność przekraczającą 100 teraFLOPsów (TFLOPS) w obliczeniach AI.
Źródło: DigiTimes
