NVIDIA GB10 SuperChip, joka on esitelty järjestelmissä, kuten DGX-kipinä ja projektinumero, on suunniteltu CPU+GPU-coherent -muistimallilla käyttämällä NVIDIA NVLINK-C2C -yhteysteknologiaa. Tämä arkkitehtuuri tarjoaa merkittävän lisäyksen muistin kaistanleveydessä verrattuna perinteisiin PCIe-rajapintoihin, ja se tarjoaa viisi kertaa viidennen sukupolven PCIE: n kaistanleveyden [1] [4]. GB10 SuperChipin tarkkaa muistin kaistanleveyttä ei kuitenkaan ilmoiteta nimenomaisesti käytettävissä olevissa tiedoissa.
Vertailun vuoksi muilla Tensorflow-sovelluksen yleisesti käytetyillä GPU: lla on hyvin dokumentoitu muisti kaistanleveydet:
- NVIDIA A100 GPU: Tämän GPU: n muistin kaistanleveys on 1 555 Gt/s, mikä on huomattavasti korkeampi kuin monet kuluttajaluokan GPU: t. A100 on suunniteltu korkean suorituskyvyn laskenta- ja syvän oppimistehtäviin, mikä tekee siitä yhden nopeimmista saatavilla olevista vaihtoehdoista [2] [6].
- NVIDIA V100 GPU: Muistin kaistanleveydellä 900 Gt/s, V100 on toinen tehokas GPU, jota käytetään syvän oppimissovelluksissa. Se on pienempi kuin A100, mutta tarjoaa silti huomattavan suorituskyvyn vaativille tehtäville [2] [6].
- NVIDIA RTX 3090: Tämän kuluttajaluokan GPU: n muistin kaistanleveys on noin 936,2 Gt/s, mikä on korkea kuluttaja GPU: lle, mutta pienempi kuin A100 ja V100 [3].
- NVIDIA RTX 5090: Tämän GPU: n muistin kaistanleveys on 1 792 Gt/s, mikä tekee siitä yhden nopeimmista kuluttajaluokan GPU: sta, kuten syvän oppimisen ja AI: n päätelmät [7].
TensorFlow -sovellusten suorituskyvyn suhteen muistin kaistanleveys on ratkaisevan tärkeä, koska se määrittelee, kuinka nopeasti tietoja voidaan siirtää muistin ja laskentaytimien välillä. Vaikka GB10 SuperChipin tarkkaa muistin kaistanleveyttä ei ole määritelty, sen NVLink-C2C-tekniikan käyttö viittaa siihen, että se on optimoitu korkean kaistanleveyssovelluksiin, mikä mahdollisesti tarjoaa suorituskykyetuja, jotka ovat samanlaisia tai ylittäen jotkut huippuluokan GPU: sta, kuten A100 tietyissä skenaarioissa johdonmukaisen muistimallin vuoksi. Ilman erityisiä kaistanleveyslukuja suorat vertailut ovat kuitenkin haastavia.
GB10 SuperChip on suunniteltu AI-kehitykseen ja tarjoaa yhtenäisen, johdonmukaisen muistin, joka voi olla erityisen hyödyllinen tehtäville, jotka vaativat saumattoman tiedon saatavuuden CPU: n ja GPU: n välillä, kuten laajamittainen AI-mallin koulutus ja päätelmät. Tämä arkkitehtuuri mahdollistaa AI -mallien tehokkaan prototyypin ja käyttöönoton eri alustoilla, mukaan lukien pilvi- ja datakeskusympäristöt [1] [4].
Viittaukset:
.
.
.
.
.
[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-faster-than-gpu