„NVIDIA GB10 Superchip“ žymiai padidina AI skaičiavimo našumą DGX kibirkštyje, integruodama keletą pažangiausių technologijų. Čia pateikiama išsami apžvalga, kaip tai pasiekia:
1. Architektūra ir komponentai: „GB10 Superchip“ yra pagrįstas „Nvidia Grace Blackwell“ architektūra, derinant aukštos kokybės Nvidia Blackwell GPU su 20 branduolių rankos procesoriumi. GPU pasižymi penktosios kartos tenzoriniais šerdimis ir palaiko FP4 tikslumą, kuris yra labai svarbus efektyviam AI apdorojimui. CPU apima 10 „Cortex-X925“ ir 10 „Cortex-A725“ šerdžių, užtikrinančių patikimas duomenų išankstinio apdorojimo ir orkestravimo galimybes [2] [4] [7].
2. Atmintis ir sujungimas: „GB10 Superchip“ naudoja „NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect“ technologiją, kuri teikia darnų CPU+GPU atminties modelį. Ši technologija siūlo penkis kartus didesnį PCIE 5.0 pralaidumą, žymiai padidinančią duomenų perdavimą tarp CPU ir GPU. Tai ypač naudinga daug atminties reikalaujantiems AI darbo krūviams, nes tai pašalina PCIE perdavimo poreikį ir užtikrina sklandų duomenų prieigą [1] [3] [6].
3. Vieninga atmintis: DGX kibirkštis, maitinama „GB10 Superchip“, apima 128 GB vieningos LPDDR5X atminties. Ši vieninga atminties architektūra leidžia efektyviai tvarkyti didelius AI modelius, iki 200 milijardų parametrų, nereikalaujant rankinės atminties valdymo tarp CPU ir GPU. Ši galimybė yra labai svarbi prototipų nustatymui, tikslinimui ir dideliems AI modeliams naudoti vietoje [4] [5] [8].
4. AI našumas: „GB10 Superchip“ tiekia iki 1000 viršūnių (trilijonai operacijų per sekundę) iš AI perdirbimo galios. Šis našumo lygis palaiko naujausių AI samprotavimų modelių, tokių kaip „NVIDIA Cosmos Prieis“ pasaulio fondo modelis ir GR00T N1 robotų fondo modelis [3] [6], tobulinimo ir išvados.
5. Tinklo kūrimas ir mastelio keitimas: „DGX Spark“ apima „NVIDIA ConnectX-7“ tinklų kūrimo galimybes, leidžiančias vartotojams prijungti dvi sistemas dar didesniems AI modeliams tvarkyti. Ši mastelio funkcija yra būtina norint valdyti modelius, kurių parametrai viršija 405 milijardus, tokius kaip llama 3.1 [5] [7].
6. Programinės įrangos integracija: „DGX Spark“ pateikiama kartu su „NVIDIA“ AI programinės įrangos įrankiais, iš anksto įdiegtais, veikiančiais pasirinktinėje „Ubuntu Linux“ versijoje, žinomoje kaip DGX OS. Ši sąranka supaprastina kūrimo procesą, leisdama sklandžiai diegti AI modelius iš darbalaukio iki debesies ar duomenų centro infrastruktūros su minimaliais kodo pakeitimais [5] [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „NVIDIA GB10 Superchip“ DGX kibirkštyje padidina AI skaičiavimo našumą, siūlydama galingą GPU+CPU derinį, didelio juostos atminties sujungimus, vieningą atminties architektūrą ir keičiamų tinklų kūrimo galimybes, visa tai optimizavus veiksmingam AI apdorojimui ir diegimui.
Citatos:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputers-powered-by-nvidia-gb-10-grace blackwell-sperchip/
[2] https://www.tomshardware.com/desktops/mini-pcs/asus-mini-supercomputers-plaps-vidia-grace-plackwell-chip-for-000- ai-tops
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-stiation-personal-ai-computers
[4] https://www.bigdatawire.com/2025/01/10/inside-nvidias-new-desktop-ai-box-project-digits/
[5] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-specifialized-desktop-line-for-ai-work
[6] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-at-every-ai-developers-fingterps
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[9] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia-launches-personal-ai-suppercomputers-for-desktops-93CH-3934971
[10] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[11] https://www.techpowerup.com/330617/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-at-every-ai-developers-fingertips