تقوم NVIDIA DGX Spark بتعزيز العديد من التقنيات المتقدمة لتعزيز عرض النطاق الترددي للذاكرة ، وهو أمر بالغ الأهمية لتحسين الأداء في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. فيما يلي المكونات الرئيسية:
** 1. Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip
في قلب Spark DGX ، يوجد GB10 Superchip ، الذي يدمج وحدة معالجة الرسومات Nvidia Blackwell القوية و CPU Grace. تم تصميم هذه الهندسة المعمارية خصيصًا لدعم مهام الذكاء الاصطناعى عالية الأداء ، مما يوفر ما يصل إلى 1000 تريليون عملية في الثانية (قمم) لضوء النماذج الكبيرة واستدلالها. يتميز وحدة معالجة الرسومات GPU بنوى الموتر من الجيل الخامس ودقة FP4 ، والتي تعد ضرورية للتعامل مع الحسابات المعقدة بكفاءة [1] [4].
** 2. NVLINK-C2C تقنية التوصيل
واحدة من ميزات البارزة التي تعزز عرض النطاق الترددي للذاكرة في Spark DGX هي تقنية NVIDIA NVLINK-C2C (رقاقة إلى رقاقة). تنشئ هذه التقنية نموذج ذاكرة متماسك بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، مما يسمح لهم بمشاركة البيانات بشكل أكثر كفاءة. إنه يعزز عرض النطاق الترددي بشكل كبير ، ويقدم ما يصل إلى خمسة أضعاف اتصالات PCIE 5.0 التقليدية. يعد هذا النطاق الترددي المتزايد أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات المكثفة للذاكرة ، حيث يسهل الوصول إلى البيانات بشكل أسرع ومعالجته بين وحدة المعالجة المركزية و GPU [1] [3] [4].
** 3. ذاكرة LPDDR5x موحدة
تم تجهيز شرارة DGX بذاكرة LPDDR5x الموحدة 128 جيجابايت ، والتي توفر واجهة عالية السرعة ضرورية للمهامات الذكية. تعمل واجهة الذاكرة عند 256 بت ، مما يساهم في عرض النطاق الترددي للذاكرة النظري المثير للإعجاب حوالي 273 جيجابايت/ثانية. يتيح ذلك للنظام التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة بفعالية [2] [7].
** 4. شبكات عالية السرعة مع ConnectX-7
بالإضافة إلى ذلك ، تتضمن DGX Spark تقنية شبكات ConnectX-7 ، مما يتيح إمكانات نقل البيانات عالية السرعة حتى 400 جيجابت في الثانية. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص لتجميع وحدات DGX المتعددة معًا ، مما يسمح لها بالعمل بشكل تعاوني على نماذج ومواد بيانات واسعة النطاق دون زمن انتقال كبير [2] [3].
تضمن هذه التقنيات بشكل جماعي أن تتمكن شرارة DGX من إدارة أعباء عمل AI على نطاق واسع من خلال زيادة عرض النطاق الترددي للذاكرة وتقليل الاختناقات المرتبطة بنقل البيانات بين المكونات. هذا يجعلها أداة قوية للباحثين والمطورين الذين يعملون في منظمة العفو الدولية ومجالات التعلم الآلي.
الاستشهادات:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[2]
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[4] https://itbrief.ca/story/nvidia-onvils-dgx-spark-dgx-tation-ai-desktops
[5] https://voltrondata.com/news/nvidia-s-spark-rapids-hits-the-wall-criented-by-spark-s-cpu-ichitecture
[6] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-spark-dgx-tation-personal-ai-vg4pfhn7jedk.html
[7] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[8] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[9] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[10] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-tation-personal-ai-supercomputers
[11]