Nvidia Corp.今天通过引入一系列新的人工智能技术在虚拟GPU技术大会上开幕，其中包括一项基础设施产品，该产品将使客户能够在短短几周内构建针对深度学习进行优化的超级计算机。

该基础设施产品与微型AI开发设备和一项名为Maxine的服务一起首次亮相，该服务可优化视频通话质量。

Nvidia的显卡可以在发现相当一部分是世界上最快的超级计算机。借助今天宣布的新产品SuperPod for Enterprise解决方案，该公司希望通过降低建造超级计算机的障碍来推动该市场中更多的芯片销售。据该芯片制造商称，SuperPod可以在短短几周内将Nvidia计算设备和其Mellanox子公司的网络设备整合到一个多petaflop系统中。

SuperPod超级计算机的基本构建块是Nvidia的DGX A100设备。它将八个芯片制造商的顶级A100数据中心图形处理单元与两个中央处理单元和1 TB内存配对。Nvidia称，SuperPod允许客户通过Mellanox的HDR InfinityBand交换机在网络中链接20至140个DGX A100设备，从而创建具有100至700 petaflops处理能力的超级计算机。1 petaflop等于每秒10亿次计算操作。

Nvidia副总裁兼DGX系统总经理Charlie Boyle说：“传统的超级计算机可能需要花费数年的时间来计划和部署，但是交钥匙的NVIDIA DGX SuperPOD for Enterprise解决方案现在可以帮助客户开始其AI转型。”

除了产品发布本身之外，Nvidia还分享了有关用SuperPod构建的两个首个项目的详细信息。其中一个项目是由芯片制造商自己领导的。Nvidia正在英国剑桥建造基于SuperPod的系统，耗资约5170万美元，预计今年晚些时候上线后，它将成为英国功能最强大的超级计算机。

芯片制造商表示，该系统将提供400 petaflops的“ AI性能”和8 petaflops的性能(根据Linpack基准测试)。后一指标将其列为全球功能最强的超级计算机TOP500列表中功能最强大的系统中的第29位。英国制药公司，学术直觉和其他人将使用该系统进行医疗保健研究。

电子和信息技术部正在印度委托另一台即将在今天详细介绍的超级计算机Nvidia。Nvidia说，该部的SuperPod将由42台DGX A100设备组成，这将使其成为印度最快，最大的HPC-AI超级计算机。研究人员将把该系统用于从医疗保健到能源等各个领域的项目。

与SuperPod在计算领域相反的是Jetson Nano 2GB，这是一款售价59美元的微型AI设备，英伟达今天也宣布了这一产品。它是一种小型电路板，具有基于Arm Ltd.的Cortex-A57架构的四个CPU内核和基于Nvidia自己的Maxwell架构的128个GPU内核。还包括一个2 GB的内存驱动器。

Jetson Nano 2GB的低价位使其可用作AI教育工具。学校可以利用它来教学生构建和部署机器学习模型的基础知识，而希望学习AI开发绳索的开发人员也有可能使用它。此外，Jetson Nano 2GB适用于某些类型的软件测试，例如试用语音识别视觉模型，该模型正在开发以在板载计算能力有限的智能扬声器上运行。

Nvidia在今天的活动中宣布了AI硬件更新，并发布了软件公告。芯片制造商推出了基于云的AI服务Maxine，该服务有望在高端将视频通话所需的带宽量减少不少于10倍。

Nvidia表示，Maxine通过分析视频通话中每个参与者的“关键面部”来工作。然后，Maxine不再发送每个参与者的完整实时视频提要，而是仅发送有关这些关键面部点的数据，并使用该数据对他们的脸部进行人工动画处理。这种方法实质上是将计算能力与带宽进行了交换，从而减少了通话期间必须通过网络传输的净数据量。

在连接受限或不可靠的情况下，给用户带来的好处是更高的通话质量。反过来，对于视频会议提供商，使用Maxine压缩视频数据可能是减少其云基础架构费用的一种方法。这是基于提供更清晰的视频以供使用的竞争优势之上的。

NVIDIA媒体事业部高级产品主管安德鲁·佩奇(Andrew Page)解释说： “如今，许多公司希望将带宽问题转变为计算问题，因为通常很难增加带宽，也很难添加更多计算。”

Nvidia还为Maxine配备了其他AI功能，以赢得视频会议提供商的青睐。该服务可以调整通话参与者的脸部镜头，使其看起来好像彼此在看，并且具有降噪功能以减少视频失真。它还能够执行许多其他类似的优化，使客户可以根据他们的特定需求选择和使用哪种效果。