NVIDIA DGX -kipinä hyödyntää useita edistyneitä tekniikoita muistin kaistanleveyden parantamiseksi, mikä on tärkeää suorituskyvyn optimoimiseksi AI -työmäärissä. Tässä ovat avainkomponentit:
** 1. Nvidia GB10 Grace Blackwell SuperChip
DGX -kipinän ytimessä on GB10 SuperChip, joka integroi voimakkaan Nvidia Blackwell GPU: n ja armon prosessorin. Tämä arkkitehtuuri on erityisesti suunniteltu tukemaan korkean suorituskyvyn AI-tehtäviä, jolloin saadaan jopa 1 000 biljoonaa toimintaa sekunnissa (yläosat) suurten mallien hienosäätöön ja päätelmiin. GPU: ssa on viidennen sukupolven tensorin ytimet ja FP4-tarkkuus, jotka ovat välttämättömiä monimutkaisten laskelmien tehokkaaseen käsittelemiseen [1] [4].
** 2. NVLink-C2C-yhdysteknologia
Yksi standoutissa on DGX-kipinän muistin kaistanleveyden parantaminen on NVIDIA: n NVLINK-C2C (siru-chip) -yhteysteknologia. Tämä tekniikka luo koherentin muistimallin CPU: n ja GPU: n välillä, jolloin he voivat jakaa tietoja tehokkaammin. Se lisää merkittävästi kaistanleveyttä, ja tarjoaa jopa viisi kertaa perinteisen PCIe 5.0 -yhteyden. Tämä lisääntynyt kaistanleveys on kriittinen muistiintensiivisille sovelluksille, koska se helpottaa nopeampaa tiedon saatavuutta ja prosessointia CPU: n ja GPU: n välillä [1] [3] [4].
** 3. Unified LPDDR5X -muisti
DGX-kipinä on varustettu 128 Gt: lla yhtenäistä LPDDR5X-muistia, joka tarjoaa nopean rajapinnan, joka tarvitaan AI-tehtävien vaatimiseen. Muistirajapinta toimii 256 bitin kohdalla, mikä edistää vaikuttavaa teoreettista muistin kaistanleveyttä noin 273 Gt/s. Tämän avulla järjestelmä voi käsitellä suuria tietojoukkoja ja monimutkaisia malleja tehokkaasti [2] [7].
** 4. Nopea verkottuminen Connectx-7: llä
Lisäksi DGX-kipinä sisältää Connectx-7-verkkotekniikan, mikä mahdollistaa nopeiden tiedonsiirtoominaisuudet jopa 400 Gbps. Tämä ominaisuus on erityisen hyödyllinen useiden DGX -yksiköiden klusteroinnissa yhdessä, jolloin ne voivat toimia yhteistyössä laajoissa AI -malleissa ja tietojoukoissa ilman merkittävää latenssia [2] [3].
Nämä tekniikat varmistavat yhdessä, että DGX-kipinä voi hallita tehokkaasti laaja-alaisia AI-työkuormia maksimoimalla muistin kaistanleveys ja minimoimalla pullonkaulat, jotka liittyvät tiedonsiirtoon komponenttien välillä. Tämä tekee siitä tehokkaan työkalun tutkijoille ja kehittäjille, jotka työskentelevät AI- ja koneoppimisaloilla.
Viittaukset:
.
.
.
[4] https://itbrief.ca/story/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-ai-desktops
.
.
[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
.
[11] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/