Superchip NVIDIA GB10, представленная в таких системах, как DGX Spark и Project Digits, разработан с помощью модели памяти CPU+GPU-координат с использованием технологии взаимосвязи NVIDIA NVLINK-C2C. Эта архитектура обеспечивает значительное повышение пропускной способности памяти по сравнению с традиционными интерфейсами PCIe, предлагая в пять раз пропускную способность PCIE пятого поколения [1] [4]. Тем не менее, точная полоса пропускания памяти Superchip GB10 явно не указана в доступной информации.
Для сравнения, другие графические процессоры, обычно используемые с TensorFlow, имеют хорошо документированную полосу пропускания памяти:
- GPU NVIDIA A100: этот графический процессор имеет полосу пропускания памяти 1555 ГБ/с, что значительно выше, чем у многих графических процессоров потребительского уровня. A100 предназначен для высокопроизводительных вычислений и задач глубокого обучения, что делает его одним из самых быстрых вариантов [2] [6].
- GPU NVIDIA V100: с пропускной способностью памяти 900 ГБ/с V100 - еще один мощный графический процессор, используемый в приложениях глубокого обучения. Это меньше, чем A100, но все же предлагает существенную производительность для требовательных задач [2] [6].
- NVIDIA RTX 3090: этот графический процессор потребительского уровня имеет полосу пропускания памяти приблизительно 936,2 Гбит/с, которая высока для потребительского графического процессора, но ниже, чем A100 и V100 [3].
- NVIDIA RTX 5090: этот графический процессор имеет полосу пропускания памяти 1792 ГБ/с, что делает его одним из самых быстрых графических процессоров потребительского уровня, доступными для таких задач, как глубокое обучение и вывод искусственного интеллекта [7].
С точки зрения производительности для приложений TensorFlow, пропускная способность памяти имеет решающее значение, поскольку она определяет, как быстро можно перемещать данные между ядрами памяти и вычислений. В то время как точная пропускная способность памяти GB10 Superchip не указана, ее использование технологии NVLINK-C2C предполагает, что она оптимизирована для приложений с высокой пропускной способностью, что потенциально предлагает преимущества производительности, аналогичные или превзойдя некоторые из высококачественных графических процессоров, таких как A100 в определенных сценариях из-за его модели последовательной памяти. Однако без определенных чисел полосы пропускания, прямые сравнения являются сложными.
Superchip GB10 предназначен для разработки ИИ и предлагает унифицированную последовательную память, которая может быть особенно полезно для задач, которые требуют бесшовного доступа к данным между процессором и графическим процессором, таких как крупномасштабное обучение и вывод модели ИИ. Эта архитектура обеспечивает эффективное прототипирование и развертывание моделей ИИ на разных платформах, включая среды облачных и центров обработки данных [1] [4].
Цитаты:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://timdettmers.com/2023/01/30/which-gpu-for-deep-learning/
[3] https://stackoverflow.com/questions/67760118/incorrect-memory-bandwidth-when-using-tensorflow
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-put-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
[5] https://forums.developer.nvidia.com/t/difference-of-memory-usage-at-heach-gpu-model-during-tensorflow-c-inference/84392
[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-tan-gpu