NVIDIA GB10 SuperChip, der er vist i systemer som DGX Spark og Project-cifre, er designet med en CPU+GPU-koherent hukommelsesmodel ved hjælp af NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect Technology. Denne arkitektur giver et markant løft i hukommelsesbåndbredde sammenlignet med traditionelle PCIe-grænseflader, der tilbyder fem gange båndbredden af femte generation af PCIe [1] [4]. Imidlertid angives den nøjagtige hukommelsesbåndbredde af GB10 SuperChip ikke eksplicit i de tilgængelige oplysninger.
Til sammenligning har andre GPU'er, der ofte bruges med TensorFlow, veldokumenterede hukommelsesbåndbredde:
- NVIDIA A100 GPU: Denne GPU har en hukommelsesbåndbredde på 1.555 GB/s, hvilket er markant højere end mange forbrugerklasse GPU'er. A100 er designet til højpræstations computing og dyb læringsopgaver, hvilket gør det til en af de hurtigste tilgængelige muligheder [2] [6].
- NVIDIA V100 GPU: Med en hukommelsesbåndbredde på 900 GB/s er V100 en anden kraftfuld GPU, der bruges i dyb læringsapplikationer. Det er mindre end A100, men tilbyder stadig væsentlig ydelse til krævende opgaver [2] [6].
- NVIDIA RTX 3090: Denne GPU i forbrugerklasse har en hukommelsesbåndbredde på ca. 936,2 GB/s, hvilket er højt for en forbruger GPU, men lavere end A100 og V100 [3].
- NVIDIA RTX 5090: Denne GPU har en hukommelsesbåndbredde på 1.792 GB/s, hvilket gør det til en af de hurtigste GPU'er til forbrugerklasse til rådighed for opgaver som dyb læring og AI-inferens [7].
Med hensyn til ydeevne for TensorFlow -applikationer er hukommelsesbåndbredden afgørende, da den bestemmer, hvor hurtigt data kan flyttes mellem hukommelses- og beregningskerner. Mens GB10 SuperChips nøjagtige hukommelsesbåndbredde ikke er specificeret, antyder dens brug af NVLINK-C2C-teknologi, at den er optimeret til applikationer med høj båndbredde, hvilket potentielt tilbyder ydelsesfordele, der ligner eller overgår nogle af de high-end GPU'er som A100 i visse scenarier på grund af dens koherent hukommelsesmodel. Uden specifikke båndbredde -tal er direkte sammenligninger imidlertid udfordrende.
GB10 SuperChip er designet til AI-udvikling og tilbyder samlet, sammenhængende hukommelse, som kan være særlig gavnlig for opgaver, der kræver problemfri dataadgang mellem CPU og GPU, såsom storskala AI-modeluddannelse og inferens. Denne arkitektur muliggør effektiv prototype og implementering af AI -modeller på tværs af forskellige platforme, herunder sky- og datacentermiljøer [1] [4].
Citater:
)
[2] https://timdetmers.com/2023/01/30/which-gpu-for-deep-learning/
)
)
)
[6] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/gpu-memory-bandwidth
[7] https://forums.fast.ai/t/nvidia-project-digits-vs-rtx-5090-dilemma/115883
[8] https://blog.tensorflow.org/2022/01/improved-tensorflow-27-operations-for.html
[9] https://ms.codes/blogs/computer-hardware/tensorflow-cpu-farve-than-gpu