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L’Université d’Oxford s’équipe du dernier supercalculateur d’Atos pour son programme de Deep Learning

novembre 2017 par Emmanuelle Lamandé

L’Université d’Oxford (Angleterre) s’équipe du dernier supercalculateur d’Atos pour le programme de Deep Learning du centre universitaire. Déployé dans le cadre du projet national « JADE »*, le supercalculateur permettra à la recherche et à l’industrie britanniques de développer et tester des applications de Deep Learning et des preuves de concepts.

Le supercalculateur, financé par le Conseil britannique de la recherche en ingénierie et en sciences physiques (EPSRC), s’inscrira dans un modèle de Deep Learning en tant que service (DLaaS), alimenté par les processeurs graphiques (GPU) NVIDIA et la technologie Extreme Factory d’Atos. L’ensemble donnera naissance à un Cloud public de Deep Learning.

Parmi les principaux utilisateurs de ce nouveau service figure l’Alan Turing Institute (ATI), récemment mis en place par le gouvernement britannique afin de donner aux développements en Intelligence Artificielle une dimension nationale, permettant aux industries et milieux universitaires d’accéder aux dernières technologies d’analyse cognitive.

Les domaines d’application du Deep Learning sont vastes et s’étendent de la reconnaissance vocale automatisée aux véhicules autonomes en passant par l’imagerie médicale, pour améliorer par exemple la précision des diagnostics en pathologie numérique.

Caractéristiques techniques :
• Le système se compose d’un ensemble de 22 supercalculateurs Deep Learning NDIVIA DGX1.
• Chaque système DGX1 dispose de 8 processeurs graphiques P100 Pascal fournissant un total de 176 processeurs graphiques et une puissance de 492,2 Tflops au total.

Le supercalculateur est hébergé par Atos au STFC Hartree Centre à Daresbury, au Royaume-Uni.


* JADE : Joint Academic Data science Endeavour. Ce projet, porté par l’Université d’Oxford, avec le soutien de l’Alan Turing Institute (ATI) et des universités de Bristol, Édimbourg, Sheffield, Southampton et King’s College, Queen Mary et UCL (Londres), milite en faveur d’un système GPU national pour soutenir les sciences multidisciplinaires en misant sur le Machine Learning et la dynamique moléculaire.




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