以pcie挑战nvlink架构，dell emc新款gpu服务器上场，同为4u尺寸的gpu服务器，dss 带宽可以说是服务器租用价格的决定因素，100m共享和10m独享的价格就有很大差别，需要的带宽越大费用越高。
8440以搭配10张pcie接口卡的方式，提供接近8个sxm2形式gpu的运算效能。
今年4月底举行的dell technologies world期间，dell emc新发布一款服务器dss
8440，号称是专为机器学习应用，以及其他需要顶级运算效能的工作负载而设计。
这台2路架构、搭配4u尺寸机箱的服务器，与我们三年前介绍的dss 7000相比，体型、重量几乎完全一样，而且，同属dell
emc的极大规模基础架构(extreme scale infrastructure，esi)产品线，但主打的特点是强大的运算效能，而非巨量储存空间。
在io存取的部分，dss
8440配备了4个pcie交换式集线器，提供高速pcie交织网络，从扩充接口卡的配置来看，这台服务器能搭配多张加速卡，例如，在机箱的内部，可容纳10张双宽、全长尺寸的gpu加速卡(目前可安装4、8或10张nvidia
tesla v100);同时，机箱背部也预留9个pcie插槽，可安装8张全高尺寸接口卡，以及1张半高尺寸的接口卡。
另外，具有高性价比也是dss
8440的主要诉求。相较于其他搭配8个sxm2形式gpu、强调nvlink互连架构的4u尺寸服务器，搭配10张pci接口卡形式gpu的dss
8440，号称能以更低成本提供相近的训练效能。
例如，以hpe apollo 6500 gen10为基准，dss 8440能在单一机箱搭配更多张gpu加速卡(10张tesla v100 pcie
vs 8个tesla v100 sxm2) ;以相同的机箱密度而言，在tensor运算效能上， dss 8440略胜一筹(112 tflops x10 vs
125 tflops x8) ;从电源使用效率来看，dss
8440在常见的深度学习框架与卷积神经网络模型的训练上，每瓦效能也是领先一些(幅度可达135%)。
若以nvidia的dgx-1来对比，采用pcie交织网络来建构nvidia gpu互连架构的dss
8440，也可提供相当接近的机器学习效能(差距在5%以内)。
搭配gpu之余，dss 8440未来可望搭配其他运算加速器，因为在dell technologies大会上，dell
emc也与他们投资的ai运算加速新创graphcore，宣布共同合作，预计今年稍晚，将在dss
8440开始搭售graphcore提供的c2运算加速卡(pcie接口)。
graphcore所开发的部分，是专门针对机器学习且基于图学的运算技术，能够在训练类型的工作负载提供更高的效能，而c2里面采用的运算架构，有别于cpu与gpu，称为智慧处理单元(intelligence
processing unit，ipu)，每颗处理器有2432颗独立的ipu核心，最高提供2
pflops，而芯片上的内存容量可配置到48gb，内存频宽多达720tbs，而ipu之间的资料传输也搭配了名为ipu-links高速信道，具有25tbs的频宽，能让dss
8440装载的8张ipu加速卡连结起来，成为共享的运算资源池。
根据graphcore在去年底公布的消息，在他们与dell
emc的合作之下，将针对企业资料中心的环境，联合推出整合式应用设备dell-graphcore
ipu-appliance，当中将包含8张c2，而每张c2加速卡会有2颗colossus
gc2的ipu处理器，可同时执行10万支平行处理的应用程序，能为整台设备提供近于1 pflops的运算效能。
除了运算方面的规格，在储存的配置上，dss
8440最多能搭配10台25吋硬盘或固态硬盘(2台nvme、2台sassata、6台nvmesassata)，都位于机箱的背部，以整台服务器而言，最大可提供32tb的储存空间。
产品资讯
dell emc dss 8440
●原厂：dell emc
●建议售价：厂商未提供
●机箱尺寸：4u(434 x 178 x 865公厘)
●处理器：2颗，xeon scalable系列
●内存：24个d4插槽，最大768gb
●储存配置：10台25吋硬盘(2台nvme、2台sassata、6台nvmesassata)
●支援gpu加速卡：10张nvidia tesla v100
●电源供应器：4台2400瓦(1+1备援)
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