来源：2016-07-21 NVIDIA 中中国

强力胶带、树脂玻璃、塑料扎带、耳塞、创可贴……当这些毫无关联的东西凑在一起，你很难想象到，它们竟然与NVIDIA首款超级计算机——DGX-1有关。今天给大家讲述的，正是DGX-1诞生背后的故事。

NVIDIA DGX-1是什么？

DGX-1是NVIDIA亲自打造的用于深度学习的超级计算机，它只有一个小型机架服务器大小，内嵌八颗采用NVIDIA最新Pascal架构Tesla P100 GPU加速器，可提供高达170 TFLOPS的超强计算性能，只需一台，就足以匹敌250台X86 CPU服务器节点。如果只用一个词来衡量DGX-1，那就是疯狂！

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为什么要打造DGX-1？

如今，全球数以万计的科研人员通过深度学习技术与GPU，来实现语音语意识别、影像识别、自动驾驶等方面的探索，而深度学习技术也在不断延伸到更多领域，为越来越多的应用带来变革。这需要开发者花费大量的人力与财力，去部署大量的GPU及其配套的软件环境。而DGX-1的出现，则将帮助这些科研人员，直接跳过这一步。

在2015年3月举办的GTC 2015大会上，NVIDIA联合创始人兼首席执行官黄仁勋先生宣布，将在一年后，也就是2016年初，推出基于Pascal架构的全新GPU，它将为深度学习任务带来10倍的性能提升！

但问题也接踵而来：当时，新的GPU（Tesla P100）还没有发布，并且配备四张TITAN X的DIGITS DevBox性能已经极为强悍，要在短短一年时间里，做出一台尺寸相当，性能是它的10倍的机器，谈何容易！

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在 GTC 2016 上，黄仁勋揭晓 NVIDIA DGX-1：全球首款单机箱深度学习超级计算机

DGX-1诞生背后：一场争分夺秒的竞赛

参与项目的一位主工程师表示：“DGX-1绝不仅仅是一款硬件或者一款软件那么简单，它需要足够容易使用，用户只需要通过三个UI按钮，便使用到所有的新功能。”

而在随后的一场公司高层会议上，黄仁勋要求NVIDIA的工程团队展开攻坚战，基于Pascal架构打造出一款服务器产品，以便在第二年的GTC大会上发布。这款服务器需要足够完善，以便让这些研究人员只需要打开电源，便能充分使用到8颗新的GPU带来的全部性能！

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NVIDIA DGX-1

难点一：它需要围绕一颗还没有发布的芯片来设计硬件

难点二：它需要整合科研人员必需的25款单独软件，并能够和谐的一起工作，其中包括Ubuntu操作系统、NVIDIA DIGITS深度学习训练系统、CUDA深度神经网络（cuDNN）GPU加速型基元库以及一系列NVIDIA驱动程序

黄仁勋要求团队用最快的速度将所有软硬件整合到一起，找到系统可能存在的限制，并加以突破。紧接着，十几个独立的工程团队开始展开行动！

NVIDIA产品架构与工程总监John在总结这一项目时表示：“我们最擅长集群作战，其它公司在这方面可比不上我们。在NVIDIA，你只需要找出几名Leader，他们就能组建出一只精英团队，完成这项任务。”

2015年5月，工程师团队制作了一张全新拓扑结构草图，它描述了如何将8颗GPU结合到一起，使其可以全部用于处理深度学习任务。同时，该结构还允许将系统分为两个单独的子系统，来运行传统的高性能计算任务。但是，当时Tesla P100并没有Ready，首批支持NVLink的样品要在年底才能拿到，工程师团队完全无法验证其设想是否可行。

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DGX-1内部结构

2015年9月，软件工程师团队开始打造名为"NCCL“的系统软件，它需要运行在此前设定好的拓扑结构之上，为Caffe、Theano、Torch、TensorFlow、CNTK等常用深度学习和高性能计算工具的准确运行提供保障。

2015年11月，工程师们终于等到了Tesla P100的首批样品，随即展开了艰苦的研发工作。但这并非普通的研发，因为工程师们所面临的硬件，不仅架构是全新的，甚至制造工艺都有着非常大的改变。16nm到底是多长？相当于人的指甲每分钟生长长度的四分之一，大家感受下。

2015年12月，GPU有了，但用于容纳这些GPU的机箱，还没有制造完成，要等到次年1月底才可以！为此，工程师们不得不使用金属、强力胶带以及树脂玻璃等材料制作了一个临时机箱。但当他们连接到第4颗GPU时，却怎么也连不上，直至后来发现，在一段重要的代码中少了两个括号……

幸运的是，DGX-1的“临时版本”非常成功，和工程师们预期的结果完全一致。

2016年1月，工业设计团队开始使用NVIDIA Iray渲染技术来制作DGX-1机箱的精准数字模型，并加工了铝合金外壳。

2016年3月，他们选用了一种金属化泡沫（一种用于飞机的轻质高强度材料），使机箱吸入冷空气的速度比传统的冲孔金属板更快。

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DGX-1内部的8颗Tesla P100 GPU加速器

2016年3月底，最终的机箱由韩国的一家模型店制作完成。其尺寸小到可以带上飞机，而不必托运。

在距离GTC 2016开幕不到一周的时候，DGX-1才得以最终完工，并在AlexNet深度学习基准测试中实现了10倍性能提升，在2个小时内便完成了之前需要20多个小时才能完成的任务。

2016年4月3日，GTC 2016开幕前一天，DGX-1在AlexNet上实现了12倍的性能提升！至此，黄仁勋先生于一年前许下的愿景，终于得以实现！

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2016年4月5日，黄仁勋在GTC 2016上向全世界展示首台DGX-1服务器。台下的相机快门响个不停，媒体记者们纷纷猛敲着键盘撰写报道。

2016年5月30日，工程师们已经准备好，为那些已经迫不及待的客户提供首批DGX-1机器。而在GTC 2016上展示的首台DGX-1，现正在NVIDIA硅谷总部服役，处理NVIDIA新泽西自动驾驶团队收集的庞大数据，为完善DRIVE PX自动驾驶平台全速运行。