英偉達天價AI伺服器，12.9萬美元能否讓運行飛起來
英偉達（Nvidia）最近研發了一套新型AI伺服器——「盒子里的超級計算機」（AI supercomputer in a box），它將有助於解決人工智慧背後的複雜數據問題。AI公司聽到此消息想必會備受鼓舞。
DGX-1配備有機器學習軟體及8塊頂級GPU（graphics processing units ，圖形處理單元）。據Nvidia早期客戶介紹，該系統可以使分析模型具有更快的學習能力，在科學、醫療和金融服務方面的表現很突出。
AI技術的關鍵是讓電腦在處理數據時像人腦一樣進行深度學習。數據科學家從2012年開始就在嘗試通過改善GPU來加速計算機的深度學習進程，但很多人認為目前的計算系統對人工智慧有很大限制。DGX-1這類運行速率極快的計算機可以實現超級深度學習演算法，科學家可以用它運行前所未有的AI模型。
但DGX-1並不是萬能的。售價12.9萬美元的DGX-1配備了固定數量的內存和顯卡。由於程序以及相關部件都是預裝在一個中型手提箱大小的金屬外殼內，並且它先進的硬體採用了簡易裝配系統，Nvidia宣稱DGX-1要比之前的GPU系統有更強大的數據解析能力。DGX-1的深度學習系統提高了AI試驗效率，所以它在最初發布的幾個月廣受好評。據悉，Nvidia將在2017年初發布新版本的超級計算機。
自今年秋天DGX-1正式發售以來，其客戶雖不過百，但其表現卻並沒有讓人失望。據倫敦人工智慧公司BenevolentAI的CEO傑姬·亨特（Jackie Hunter）介紹，公司入手DGX-1僅8周，數據團隊就研發出幾個鑒別藥物分子的大型數據模型。這些模型在DGX-1上的運行速度要比其他公司的GPU系統塊3到4倍。「之前，我們要花數周時間來訓練智能模型，現在僅需數天甚至幾個小時，」亨特補充道。
馬薩諸塞州總醫院（Massachusetts General Hospital）的數據中心已有一台DGX-1，如今有訂購了一台。他們需要DGX-1這樣的超級GPU電腦來處理大量不同類型的數據。MGH的臨床數據科學中心希望用DGX-1分析病理與放射圖像、電子醫療記錄、基因組信息等數據，他們正通過合作醫療系統跨越整個波士頓地區來獲取DGX-1的使用許可權。
「除了X射線，醫生還需要整個臨床信息、賬單信息、社交媒體來分析病人的健康狀態，這時就不得不藉助於GPU電腦的超級運算能力，」數據中心主任的馬克·米哈爾斯基說（Mark Michalski）。
其他一些組織也在部署DGX-1來進行有關大數據的醫學研究。作為美國副總統喬?拜登(Joe Biden)的癌症「登月計劃」（Cancer Moonshot project）的一部分，阿貢與橡樹嶺兩個國家實驗室正在用其研究癌症起源並確定新的治療方案。
DGX-1在AI研究領域同樣引起了積極反響。Nvidia將第一台DGX-1捐給了非盈利人工智慧公司OpenAI，並另外捐了9台給紐約大學、斯坦福大學、多倫多大學等在深度學習領域表現突出的高校。
跨國公司也在搶購DGX-1。全球商業軟體市場領導者SAP在公司位於德國波茨坦和（Potsdam, Germany）以色列賴阿南納（Ra』anana, Israel）的兩個全球創新中心分別安裝了DGX-1，並且有不俗的表現。作為美國富達投資集團（Fidelity Investments）的主要研發機構，富達實驗室（Fidelity Labs）也擁有兩台DGX-1，並且準備用他們構建神經網路或者模擬人腦的計算機系統。
那些已經擁有DGX-1的公司或機構想進一步創建混合高性能計算系統。他們希望綜合雲計算和其他一些GPU系統來配合超級電腦一塊工作。但也有一些公司暫時不願意購買DGX-1，因為它價格過高而且配置是固定的。
但還是有很多人認為DGX-1是物有所值的。BenevolentAI估計，如果租用足夠的Amazon Web Services伺服器來達到與DGX-1相匹配的運算性能，一年的成本要比買一台DGX-1還要高。百度矽谷AI實驗室高級研究員格雷格?迪亞摩斯（Greg Diamos）坦言，超級電腦價格確實很高，但它卻配得上Nvidia所提供的服務支持。據迪亞摩斯介紹，百度矽谷AI實驗室沒有DGX-1，但它正在將系統升級到同樣的GPU配置，估計升級完成後AI研究進程會提高3.5倍。
「有些公司專註於深度學習研究，又不想在設計軟硬體平台上花太多功夫，那麼DGX-1對他們而言無疑是雪中送炭」迪亞摩斯說，「但我更希望有大公司站出來自己研發高性能的超級計算機，這樣Nvidia就不會漫天要價了。」
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