NVIDIA超级电脑打破Google记录53分钟完成训练，可自然对话的人工智能语言模型

超级电脑DGX SuperPOD有高达9.4 petaflops运算处理能力，从建造到完成架设仅花费3周时间，主要用于加快自驾车系统发展使用，用在对话式人工智能系统可以大幅缩减至53分钟即可完成，同时反应时间仅在2.2毫秒内。

针对目前越来越多厂商投入发展的对话式人工智能应用，NVIDIA稍早说明藉由超级电脑DGX SuperPOD进行加速，将可在短短53分钟内完成总计达33亿词量的BERT预训练语言模型，相比Google Brain今年在4月宣布藉由全新演演算法LAMB，搭配内含1024组TPU晶片设计的第三代TPU Pod进行加速，前后需要76分钟的表现更快。

依照先前公布消息，DGX SuperPOD是以96组NVIDIA DGX-2H (采用Tesla V100 32GB HBM2记忆体版本)，并且搭配NVSwitch与Mellanox互连技术构成，总计连结1536组NVIDIA V100 Tensor Core GPU，形成高达9.4 petaflops运算处理能力，从建造到完成架设仅花费3周时间，主要用于加快自驾车系统发展使用。

而藉由此超级电脑进行加速运算，使得对话式人工智能系统原本需要花费更长时间训练情况，可以大幅缩减至53分钟即可完成，同时反应时间仅在2.2毫秒内，其中可对应以83亿组复杂参数内容构成的语言模型，借此让人工智能能有更自然的人机对话效果。

为了推动更广泛的对话式人工智能技术应用，NVIDIA稍早也将相关软体开源提供使用，让更多开发者能以此建造完整的BERT预训练语言模型，并且套用在不同使用需求。

在人工智能技术持续发展之下，可对应自然对话、更能理解口语内容的人工智能系统发展将变得更加重要，其中可分别应用在手机数位助理服务、无人商店、客服系统、医疗看护、自动驾驶、智能城市、金融服务等领域，透过人工智能完成基本服务项目，借此让人力分配可以更有效率。