Материалы по тегу: a100

29.06.2022 [20:00], Алексей Степин

NVIDIA снова ставит рекорды в ИИ-бенчмарке MLPerf Training

Сегодня вышла очередная версия бенчмарка MLPerf Training для оценки производительности ИИ-ускорителей в различных сценариях, максимально приближённых к реальным. Всего в состав версии 2.0 входит 8 различных тестах в четырёх категориях.

NVDIA — давний и наиболее активный участник проекта MLPerf, именно результаты различных систем на базе ускорителей NVIDIA составляют 90% от всего объёма рейтинга. Также это единственный участник, стабильно принимающий участие во всех дисциплинах. В новой версии MLPerf 2.0 ускорители NVIDIA A100 вновь оказались единственными, охватившими все тесты.

 Последние результаты A100 в MLPerf 2.0. Источник: NVIDIA

Последние результаты A100 в MLPerf 2.0. Источник: NVIDIA

А суперкомпьютер Selene и вовсе продемонстрировал лидерство в шести дисциплинах MLPerf из восьми, уступив место лишь Intel Habana Gaudi 2 в тесте RN-50 и Google TPU v4 в тесте RetinaNet. Всего в «забеге» со стороны NVIDIA приняли участие 16 партнёров со своими платформами, в их число вошли такие известные компании, как ASUS, Baidu, CASIA, Dell Technologies, Fujitsu, GIGABYTE, H3C, HPE, Inspur, Lenovo, Nettrix и Supermicro. Большая часть из них запускала MLPerf 2.0 на системах, имеющих сертификацию самой NVIDIA.

 fds

A100 лидирует в шести тестах из восьми. Источник: NVIDIA

Опираясь на результаты тестов, NVIDIA говорит, что пока только она в состоянии предложить коммерческому клиенту законченную платформу, способную выполнять все стадии какого-либо ИИ-сценария: к примеру, от распознавания произнесённой фразы до поиска и классификации нужной для ответа информации, и наконец, озвучивания самого ответа.

Прогресс ИИ-ускорителей NVIDIA за 3.5 года. Источник: NViDIA

А использование унифицированной платформы вместо нескольких отдельных, закономерно снижает и стоимость владения, и сложность обслуживания и настройки. К тому же, такая платформа имеет задел на будущее, особенно с учётом того, что на смену A100 вскоре начнёт приходить новый флагман NVIDIA в лице H100.

Любопытные факты: за два года, прошедшие с первого участия A100 в тестировании, производительность удалось поднять в 6 раз за счёт оптимизаций программного стека, а за 3,5 года с момента начала участия NVIDIA в проекте MLPerf она выросла ещё больше, в целых 23 раза.

Постоянный URL: http://www.servernews.ru/1069131
31.05.2022 [00:16], Алексей Степин

ИИ-суперкомпьютер HPE Champollion позволит поставить разработку новых моделей машинного обучения на поток

Компания Hewlett Packard Enterprise (HPE) опубликовала сведения о новом французском суперкомпьютере Champollion, названном в честь знаменитого египтолога и лингвиста Жана-Франсуа Шампольона, открывшего миру с помощью Розеттского камня значение египетских иероглифов. Название выбрано не зря — новый кластер должен помочь в разработке новых, более совершенных и точных методов распознавания и обработки естественных языков. Но главная его изюминка не в этом.

С точки зрения аппаратной архитектуры Champollion на сегодняшний день выглядит довольно обычно, являя собой кластер из 20 узлов HPE Apollo 6500 Gen 10 Plus, включающий в себя 160 ускорителей NVIDIA A100, объединённых «умной» InfiniBand-фабрикой NVIDIA Quantum-2. Каждому узлу полагается довольно много памяти — 4 Тбайт RAM + 30 Тбайт NVMe SSD. Но программная составляющая уникальна — машина будет работать под управлением стека HPE Machine Learning Development Environment.

 HPE Apollo 6500 Gen 10 Plus. Источник: HPE

HPE Apollo 6500 Gen 10 Plus. Источник: HPE

Можно сказать, что MLDE — это метасистема, созданная для разработки платформ и моделей машинного обучения. Она базируется на открытых решениях компании Determined, приобретённой HPE в 2021 году, и сохраняет с ней обратную совместимость, что позволит начать обучение какой-либо модели буквально «на дому», а затем воспользоваться более серьёзными ресурсами.

 Архитектура Machine Learning Development Environment. Источник: HPE

Архитектура Machine Learning Development Environment. Источник: HPE

Такое стандартизированное «поточное производство» моделей машинного обучения, совместимое с популярным инструментарием, вроде TensorFlow и PyTorch, упростит и ускорит все проекты, связанные с данной областью вычислений. Помимо обработки языковых данных и моделей ИИ нового поколения кластер будет использоваться в науке и промышленности.

Размещается суперкомпьютер в ЦОД HPE Center of Excellence, который расположен в городе Гренобль, Франция. Вначале доступ к нему получат только избранные пользователи, но впоследствии HPE планирует предоставить более широкий доступ к ресурсам Champollion. Система является вкладом HPE в инициативу «AI for Humanity», провозглашенную президентом Франции Эммануэлем Макроном в 2018 году с целью развития индустрии и увеличения темпов экономического роста.

Постоянный URL: http://www.servernews.ru/1066971
27.05.2022 [15:38], Владимир Мироненко

Meta✴ будет использовать облачный кластер Microsoft Azure для разработок в сфере ИИ

Microsoft объявила о расширении сотрудничества с Meta, выбравшей сервис Azure в качестве стратегического поставщика облачных услуг, что позволит ускорить ведение разработок в области ИИ. Любопытно, что Meta второй раз при создании крупных систем обращается к сторонним подрядчикам, а не строит их сама — ранее компания анонсировала ИИ-суперкомпьютер RSC на базе узлов NVIDIA DGX A100.

Для исследований в это сфере Meta будет применять выделенный кластер Microsoft Azure с новейшими инстансами NDm A100 v4 на базе 5400 единиц ускорителей NVIDIA A100 и 1350 процессоров AMD Milan Epyc 7V13. Впервые Meta начала использовать Microsoft Azure для исследований в сфере ИИ в прошлом году, но в гораздо меньших масштабах.

 Фото: Pixabay/ClearCutLtd

Фото: Pixabay/ClearCutLtd

Microsoft утверждает, что благодаря в четыре раза большей пропускной способности сети между виртуальными машинами по сравнению с другими публичными облачными решениями платформа Azure обеспечивает более быстрое распределенное обучение ИИ. Meta использовала это преимущество, например, для обучения языковой модели OPT-175B.

Инстансы Azure NDm A100 v4 также предоставляют клиентам возможность гибкой автоматической и динамической настройки кластеров любого размера от нескольких GPU до тысяч единиц, а также возможность приостанавливать и возобновлять работу во время экспериментов.

Microsoft и Meta также будут сотрудничать в разработке платформы машинного обучения PyTorch для Python, библиотеки с открытым исходным кодом, над которой работает лаборатория искусственного интеллекта Facebook. Параллельно Meta также заключила партнёрское соглашение с Amazon Web Services (AWS) с целью разработки PyTorch и решений в сфере ИИ.

Постоянный URL: http://www.servernews.ru/1066830
24.05.2022 [07:00], Игорь Осколков

NVIDIA представила PCIe-ускорители A100 с интегрированным водоблоком СЖО

Вместе с новыми референсными платформами CGX, HGX и OVX на базе собственных Arm-чипов Grace NVIDIA в рамках Computex 2022 представила и ещё одну модификацию PCIe-версии ускорителя A100 (80 Гбайт), на этот раз с предустановленным водоблоком для подключения к СЖО. Новинка станет доступна в III квартале этого года, а в начале следующего появится аналогичная модификация ускорителя NVIDIA H100.

Интересен тут не столько факт использования СЖО (для PCIe-варианта A100 водоблоки производит, к примеру, EK Water Blocks, и HGX-платформ с жидкостным охлаждением SXM-версии ускорителей не так уж мало), сколько неожиданно большой список партнёров, готовых предложить системы с новой модификацией A100: ASUS, ASRock Rack, Foxconn, GIGABYTE, H3C, Inspur, Inventec, Nettrix, QCT, Supermicro, Wiwynn и xFusion.

 Источник: NVIDIA

Источник: NVIDIA

В данном случае СЖО нужна в первую очередь не для существенного повышения производительности, как это обычно бывает в HPC-системах, а для повышения плотности размещения вычислительных мощностей и улучшения энергоэффективности. Новинка занимает всего один слот, что, по данным NVIDIA, позволяет сократить число используемых стоек на две трети при сохранении того же уровня производительности. Попутно можно почти на треть снизить затраты на электроэнергию.

 Источник: NVIDIA

Источник: NVIDIA

Правда, NVIDIA в своих заявлениях опирается не только на свои расчёты, но и на работы Equinix, одного из крупнейших в мире операторов ЦОД, который размещает у себя мощности NVIDIA LaunchPad и который в январе этого года создал выделенную площадку для изучения вопросов повышения энергоэффективности. В рамках данного проекта изучаются в том числе и СЖО.

По оценкам NVIDIA, использование СЖО в рамках всего ЦОД позволяет добиться PUE на уровне 1,15, тогда как для традиционного дата-центра с воздушным охлаждением этот показатель равен 1,6, то есть разница как раз составляет около трети. Аналогичный результат получился и у Equinix. По данным Uptime Institute за 2020 год, среднемировой уровень PUE составлял 1,59. Для кампусов Equinix усреднённое значение PUE равно 1,48, а для самых новых площадок — менее 1,2.

Постоянный URL: http://www.servernews.ru/1066514
19.05.2022 [17:57], Сергей Карасёв

Gigabyte представила высокопроизводительный Arm-сервер G492-PD0: Ampere Altra + 8 × NVIDIA A100

Gigabyte анонсировала 4U-сервер G492-PD0, предназначенный для облачных платформ, систем ИИ и инфраструктур высокопроизводительных вычислений (HPC). Допускается установка одного процессора Ampere Altra (Max), насчитывающего до 128 ядер. Есть 16 слотов для модулей оперативной памяти DDR4-3200 ёмкостью до 256 Гбайт каждый. А главное — поддержка до восьми 80-Гбайт ускорителей NVIDIA A100 в составе HGX-платы Delta.

 Изображение: Gigabyte Technology

Изображение: Gigabyte Technology

Предусмотрены шесть посадочных мест для SFF-накопителей NVMe/SATA. Кроме того, могут быть задействованы четыре модуля M.2 формата 2260/2280/22110. Для всех накопителей предусмотрена поддержка PCIe 4.0, равно как и для десяти PCIe-слотов для низкопрофильных карт расширения. В оснащение входят двухпортовый сетевой контроллер 1GbE и выделенный 1GbE-порт управления для BMC ASPEED AST2500.

 Изображение: Gigabyte Technology

Изображение: Gigabyte Technology

Габариты сервера составляют 448 × 175,2 × 900 мм. Применена система воздушного охлаждения, включающая одиннадцать 80-мм вентиляторов и десять — 40-мм. Питается сервер от четырёх (3+1) БП мощностью 3 кВт каждый. Говорится о совместимости с программной платформой Ubuntu 20.04.1 LTS (ядро 5.8 или новее) и соответствии стандартам Arm SystemReady и Arm ServerReady.

Постоянный URL: http://www.servernews.ru/1066274
27.02.2022 [14:35], Алексей Степин

GIGABYTE G262-ZL0 и G492-ZL2: NVIDIA HGX A100 с жидкостным охлаждением

Несмотря на то, что позиции классического воздушного охлаждения в мощных серверах ещё достаточно сильны, всё чаще и чаще выпускаются варианты, рассчитанные изначально под охлаждение жидкостное. Особенно это актуально с учётом того, что плотности упаковки вычислительных мощностей растут и отводить нагрев от многочисленных ускорителей становится всё сложнее. Два новых сервера GIGABYTE, G262-ZL0 и G492-ZL2, изначально рассчитаны на подключение к контурам СЖО в ЦОД.

Новинки подходят для формирования HPC-систем, комплексов машинного обучения, аналитики «больших данных» и вообще для любых задач. Оба сервера рассчитаны используют платформу NVIDIA HGX с SXM4-ускорителеями A100 (80 Гбайт). В первой модели высотой 2U таких ускорителя четыре, во второй, более габаритной (4U) — восемь. Используются процессоры AMD EPYC 7003 (Milan), поддерживаются технологии NVLink и NVSwitch (для G492-ZL2).

Дополнительно предусмотрены низкопрофильные слоты расширения: пять у G262-ZL0 и десять у G492-ZL2, кроме того, младшая модель имеет и слот для установки карт OCP 3.0. Заявлена поддержка 400G-адаптеров NVIDIA/Mellanox ConnectX-7. Подсистема хранения данных представлена четырьмя и шестью отсеками U.2 NVMe/SATA соответственно.

СЖО, применённая в новых серверах GIGABYTE, разработана в сотрудничестве с CoolIT Systems. Контуры охлаждения центральных процессоров и графических ускорителей NVIDIA разделены; последние используют фитинги и шланги большего диаметра, поскольку основная тепловая нагрузка придётся именно на ускорители. Соответствует и подсистема питания: это два блока питания мощностью 3 кВт у модели высотой 2U и целых четыре (3+1) таких блока у 4U-модели.

Постоянный URL: http://www.servernews.ru/1061015
28.06.2021 [13:22], Алексей Степин

Обновление NVIDIA HGX: PCIe-вариант A100 с 80 Гбайт HBM2e, InfiniBand NDR и Magnum IO с GPUDirect Storage

На суперкомпьютерной выставке-конференции ISC 2021 компания NVIDIA представила обновление платформы HGX A100 для OEM-поставщиков, которая теперь включает PCIe-ускорители NVIDIA c 80 Гбайт памяти, InfiniBand NDR и поддержку Magnum IO с GPUDirect Storage.

В основе новинки лежат наиболее продвинутые на сегодняшний день технологии, имеющиеся в распоряжении NVIDIA. В первую очередь, это, конечно, ускорители на базе архитектуры Ampere, оснащённые процессорами A100 с производительностью почти 10 Тфлопс в режиме FP64 и 624 Топс в режиме тензорных вычислений INT8.

HGX A100 предлагает 300-Вт версию ускорителей с PCIe 4.0 x16 и удвоенным объёмом памяти HBM2e (80 Гбайт). Увеличена и пропускная способность (ПСП), в новой версии ускорителя она достигла 2 Тбайт/с. И если по объёму и ПСП новинки догнали SXM-версию A100, то в отношении интерконнекта они всё равно отстают, так как позволяют напрямую объединить посредством NVLink только два ускорителя.

В качестве сетевой среды в новой платформе NVIDIA применена технология InfiniBand NDR со скоростью 400 Гбит/с. Можно сказать, что InfiniBand догнала Ethernet, хотя не столь давно её потолком были 200 Гбит/с, а в плане латентности IB по-прежнему нет равных. Сетевые коммутаторы NVIDIA Quantum 2 поддерживают до 64 портов InfiniBand NDR и вдвое больше для скорости 200 Гбит/с, а также имеют модульную архитектуру, позволяющую при необходимости нарастить количество портов NDR до 2048. Пропускная способность при этом может достигать 1,64 Пбит/с.

Технология NVIDIA SHARP In-Network Computing позволяет компании заявлять о 32-крантом превосходстве над системами предыдущего поколения именно в области сложных задач машинного интеллекта для индустрии и науки. Естественно, все преимущества машинной аналитики используются и внутри самого продукта — технология UFM Cyber-AI позволяет новой платформе исправлять большинство проблем с сетью на лету, что минимизирует время простоя.

Отличным дополнением к новым сетевым возможностями является технология GPUDirect Storage, которая позволяет NVMe-накопителям общаться напрямую с GPU, минуя остальные компоненты системы. В качестве программной прослойки для обслуживания СХД новая платформа получила систему Magnum IO с поддержкой вышеупомянутой технологии, обладающую низкой задержкой ввода-вывода и по максимуму способной использовать InfiniBand NDR.

Три новых ключевых технологии NVIDIA помогут супервычислениям стать ещё более «супер», а суперкомпьютерам следующего поколения — ещё более «умными» и производительными. Достигнуты договорённости с такими крупными компаниями, как Atos, Dell Technologies, HPE, Lenovo, Microsoft Azure и NetApp. Решения NVIDIA используются как в индустрии — в качестве примера можно привести промышленный суперкомпьютер Tesla Automotive, так и в ряде других областей.

В частности, фармакологическая компания Recursion использует наработки NVIDIA в области машинного обучения для поиска новых лекарств, а национальный научно-исследовательский центр энергетики (NERSC) применяет ускорители A100 в суперкомпьютере Perlmutter при разработке новых источников энергии. И в дальнейшем NVIDIA продолжит своё наступление на рынок HPC, благо, она может предложить заказчикам как законченные аппаратные решения, так и облачные сервисы, также использующие новейшие технологии компании.

Постоянный URL: http://www.servernews.ru/1043002
28.05.2021 [00:33], Владимир Мироненко

Perlmutter стал самым мощным ИИ-суперкомпьютером в мире: 6 тыс. NVIDIA A100 и 3,8 Эфлопс

В Национальном вычислительном центре энергетических исследований США (NERSC) Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли состоялась торжественная церемония, посвящённая официальному запуску суперкомпьютера Perlmutter, также известного как NERSC-9, созданного HPE в партнёрстве с NVIDIA и AMD.

Это самый мощный в мире ИИ-суперкомпьютер, базирующийся на 6159 ускорителях NVIDIA A100 и примерно 1500 процессорах AMD EPYC Milan. Его пиковая производительность в вычислениях смешанной точности составляет 3,8 Эфлопс или почти 60 Пфлопс в FP64-вычислениях.

Perlmutter основан на платформе HPE Cray EX с прямым жидкостным охлаждением и интерконнектом Slingshot. В состав системы входят как GPU-узлы, так и узлы с процессорами. Для хранения данных используется файловая система Lustre объёмом 35 Пбайт скорость обмена данными более 5 Тбайт/с, которая развёрнута на All-Flash СХД HPE ClusterStor E1000 (тоже, к слову, на базе AMD EPYC).

 Perlmutter (Phase 1). Фото: NERSC

Perlmutter (Phase 1). Фото: NERSC

Установка Perlmutter разбита на два этапа. На сегодняшней презентации было объявлено о завершении первого (Phase 1) этапа, который начался в ноябре прошлого года. В его рамках было установлено 1,5 тыс. вычислительных узлов, каждый из которых имеет четыре ускорителя NVIDIA A100, один процессор AMD EPYC Milan и 256 Гбайт памяти. На втором этапе (Phase 2) в конце 2021 года будут добавлены 3 тыс. CPU-узлов c двумя AMD EPYC Milan и 512 Гбайт памяти., а также ещё ещё 20 узлов доступа и четыре узла с большим объёмом памяти.

 NERSC

NERSC

Также на первом этапе были развёрнуты служебные узлы, включая 20 узлов доступа пользователей, на которых можно подготавливать контейнеры с приложениями для последующего запуска на суперкомпьютере и использовать Kubernetes для оркестровки. Среда разработки будет включать NVDIA HPC SDK в дополнение к наборам компиляторов CCE (Cray Compiling Environment), GCC и LLVM для поддержки различных средств параллельного программирования, таких как MPI, OpenMP, CUDA и OpenACC для C, C ++ и Fortran.

 Фото: DESI

Фото: DESI

Сообщается, что для Perlmutter готовится более двух десятков заявок на вычисления в области астрофизики, прогнозирования изменений климата и в других сферах. Одной из задач для новой системы станет создание трёхмерной карты видимой Вселенной на основе данных от DESI (Dark Energy Spectroscopic Instrument). Ещё одно направление, для которого задействуют суперкомпьютер, посвящено материаловедению, изучению атомных взаимодействий, которые могут указать путь к созданию более эффективных батарей и биотоплива.

Постоянный URL: http://www.servernews.ru/1040628
16.11.2020 [17:00], Игорь Осколков

SC20: NVIDIA представила ускоритель A100 с 80 Гбайт HBM2e и настольный «суперкомпьютер» DGX STATION

NVIDIA представила новую версию ускорителя A100 с увеличенным вдвое объёмом HBM2e-памяти: 80 Гбайт вместо 40 Гбайт у исходной A100, представленной полгода назад. Вместе с ростом объёма выросла и пропускная способность — с 1,555 Тбайт/с до 2 Тбайт/с.

В остальном характеристики обоих ускорителей совпадают, даже уровень энергопотребления сохранился на уровне 400 Вт. Тем не менее, объём и скорость работы быстрой набортной памяти влияет на производительность ряда приложений, так что им такой апгрейд только на пользу. К тому же MIG-инстансы теперь могут иметь объём до 10 Гбайт. PCIe-варианта ускорителя с удвоенной памятью нет — речь идёт только об SXM3-версии, которая используется в собственных комплексах NVIDIA DGX и HGX-платформах для партнёров.

 NVIDIA A100 80 Гбайт

NVIDIA A100 80 Гбайт

Последним ориентировочно в первом квартале следующего года будут предоставлены наборы для добавления новых A100 в существующие решения, включая варианты плат на 4 и 8 ускорителей. У самой NVIDIA обновлению подверглись, соответственно, DGX A100 POD и SuperPOD for Enterprise. Недавно анонсированные суперкомпьютеры Cambridge-1 и HiPerGator на базе SuperPOD одними из первых получат новые ускорители с 80 Гбайт памяти. Ожидается, что HGX-решения на базе новой A100 будут доступны от партнёров компании — Atos, Dell Technologies, Fujitsu, GIGABYTE, Hewlett Packard Enterprise, Inspur, Lenovo, Quanta и Supermicro — в первой половине 2021 года.

Но, пожалуй, самый интересный анонс касается новой рабочей станции NVIDIA DGX STATION A100, которую как раз и можно назвать настольным «суперкомпьютером». В ней используются четыре SXM3-ускорителя A100 с не требующей обслуживания жидкостной системой охлаждения и полноценным NVLink-подключением. Будут доступны две версии, со 160 или 320 Гбайт памяти с 40- и 80-Гбайт A100 соответственно. Базируется система на 64-ядерном процессоре AMD EPYC, который можно дополнить 512 Гбайт RAM.

Для ОС доступен 1,92-Тбайт NVMe M.2 SSD, а для хранения данных — до 7,68 Тбайт NVMe U.2 SSD. Сетевое подключение представлено двумя 10GbE-портами и выделенным портом управления. Видеовыходов четыре, все mini Display Port. DGX STATION A100 отлично подходит для малых рабочих групп и предприятий. В том числе благодаря тому, что функция MIG позволяет эффективно разделить ресурсы станции между почти тремя десятками пользователей. В продаже она появится у партнёров компании в феврале следующего года.

Вероятно, все выпускаемые сейчас A100 c увеличенным объёмом памяти идут на более важные проекты. Новинкам предстоит конкурировать с первым ускорителем на базе новой архитектуры CDNA — AMD Instinct MI100.

Постоянный URL: http://www.servernews.ru/1025432
14.05.2020 [18:52], Рамис Мубаракшин

NVIDIA представила ускорители A100 с архитектурой Ampere и систему DGX A100 на их основе

NVIDIA официально представила новую архитектуру графических процессоров под названием Ampere, которая является наследницей представленной осенью 2018 года архитектуры Turing. Основные изменения коснулись числа ядер — их теперь стало заметно больше. Кроме того, новинки получили больший объём памяти, поддержку bfloat16, возможность разделения ресурсов (MIG) и новые интерфейсы: PCIe 4.0 и NVLink третьего поколения.

NVIDIA A100 выполнен по 7-нанометровому техпроцессу и содержит в себе 54 млрд транзисторов на площади 826 мм2. По словам NVIDIA, A100 с архитектурой Ampere позволяют обучать нейросети в 40 раз быстрее, чем Tesla V100 с архитектурой Turing.

 Характеристики A100

Характеристики A100

Первой основанной на ней вычислительной системой стала фирменная DGX A100, состоящая из восьми ускорителей NVIDIA A100 с NVSwitch, имеющих суммарную производительность 5 Пфлопс. Стоимость одной системы DGX A100 равна $199 тыс., они уже начали поставляться некоторым клиентам. Известно, что они будут использоваться в Аргоннской национальной лаборатории для поддержания работы искусственного интеллекта, изучающего COVID-19 и ищущего от него лекарство.

Так как некоторые группы исследователей не могут себе позволить покупку системы DGX A100 из-за ее высокой стоимости, их планируют купить поставщики услуг по облачным вычислений и предоставлять удалённый доступ к высоким мощностям. На данный момент известно о 18 провайдерах, готовых к использованию систем и ускорителей на основе архитектуры Ampere, и среди них есть Google, Microsoft и Amazon.

 Система NVIDIA DGX A100

Система NVIDIA DGX A100

Помимо системы DGX A100, компания NVIDIA анонсировала ускорители NVIDIA EGX A100, предназначенная для периферийных вычислений. Для сегмента интернета вещей компания предложила плату EGX Jetson Xavier NX размером с банковскую карту.

Постоянный URL: http://www.servernews.ru/1010946

Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»;

Система Orphus