NVIDIA GB10 SuperChip, kas parādīts tādās sistēmās kā DGX Spark un projekta cipari, ir izstrādāta ar CPU+GPU-toherent atmiņas modeli, izmantojot NVIDIA NVLINK-C2C starpsavienojuma tehnoloģiju. Šī arhitektūra nodrošina ievērojamu atmiņas joslas platuma palielinājumu salīdzinājumā ar tradicionālajām PCIe saskarnēm, piedāvājot piecas reizes lielāku piektās paaudzes PCIe joslas platumu [1] [4]. Tomēr precīzs GB10 Superchip atmiņas joslas platums nav skaidri norādīts pieejamajā informācijā.
Salīdzinājumam, citiem GPU, ko parasti izmanto ar TensorFlow, ir labi dokumentēts atmiņas joslas platums:
- NVIDIA A100 GPU: Šim GPU atmiņas joslas platums ir 1555 GB/s, kas ir ievērojami lielāks nekā daudziem patērētāju līmeņa GPU. A100 ir paredzēts augstas veiktspējas skaitļošanas un dziļas mācīšanās uzdevumiem, padarot to par vienu no ātrākajām pieejamajām iespējām [2] [6].
- NVIDIA V100 GPU: ar atmiņas joslas platumu 900 GB/s, V100 ir vēl viens jaudīgs GPU, ko izmanto dziļo mācību lietojumprogrammās. Tas ir mazāks par A100, bet joprojām piedāvā ievērojamu sniegumu prasīgiem uzdevumiem [2] [6].
- NVIDIA RTX 3090: Šim patērētāja pakāpes GPU atmiņas joslas platums ir aptuveni 936,2 GB/s, kas ir augsts patērētāja GPU, bet zemāks par A100 un V100 [3].
- NVIDIA RTX 5090: šim GPU ir atmiņas joslas platums 1,792 GB/s, padarot to par vienu no ātrākajiem patērētāja pakāpes GPU, kas pieejams tādiem uzdevumiem kā dziļas mācīšanās un AI secinājumi [7].
Runājot par TensorFlow lietojumprogrammu veiktspēju, atmiņas joslas platums ir būtisks, jo tas nosaka, cik ātri datus var pārvietot starp atmiņas un aprēķināšanas serdeņiem. Kaut arī GB10 SuperChip precīzais atmiņas joslas platums nav norādīts, tā izmantošana NVLink-C2C liecina, ka tā ir optimizēta lietojumprogrammām ar augstu joslas platumu, potenciāli piedāvājot veiktspējas priekšrocības, kas līdzīgas vai pārsniegtu dažus no augstas klases GPU, piemēram, A100 noteiktos scenārijos, kas saistīti ar koherenta atmiņas modeli. Tomēr bez noteiktiem joslas platuma numuriem tiešie salīdzinājumi ir izaicinoši.
GB10 SuperChip ir paredzēts AI izstrādei un piedāvā vienotu, koherentu atmiņu, kas var būt īpaši labvēlīga uzdevumiem, kuriem nepieciešama nemanāma piekļuve datiem starp CPU un GPU, piemēram, liela mēroga AI modeļa apmācība un secinājumi. Šī arhitektūra ļauj efektīvi veikt prototipēšanu un AI modeļu izvietošanu dažādās platformās, ieskaitot mākoņu un datu centra vidi [1] [4].
Atsauces:
[1.]
[2] https://timdettmers.com/2023/01/30/which-gpu-for-deep-leep-
[3] https://stackoverflow.com/questions/67760118/incorrect-memory-bandwidth-when-using-tensorflow
[4.]
[5] https://forums.developer.nvidia.com/t/difference-of-memory-usage-at-ach-gpu-model-during-tensorflow-inference/84392
[6] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/gpu-memory-band platums
[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