NVIDIA GB10 SUPERCHIP, predstavljen v sistemih, kot sta DGX Spark in Project Digits, je zasnovan s CPU+GPU-Coherent Memory Model z uporabo tehnologije NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect. Ta arhitektura omogoča znatno povečanje pasovne širine pomnilnika v primerjavi s tradicionalnimi vmesniki PCIe, ki petkrat ponuja pasovno širino PCIe pete generacije [1] [4]. Vendar natančna pasovna širina pomnilnika GB10 Superchip ni izrecno navedena v razpoložljivih informacijah.
Za primerjavo imajo drugi GPU-ji, ki se običajno uporabljajo s Tensorflowom, dobro dokumentirane pasovne širine spomina:
- Nvidia A100 GPU: Ta GPU ima pasovno širino pomnilnika 1.555 GB/s, kar je bistveno več kot številni GPU-ji potrošnikov. A100 je zasnovan za visokozmogljive računalniške in globoko učenje, zaradi česar je ena najhitrejših možnosti, ki so na voljo [2] [6].
- NVIDIA V100 GPU: S pomnilniško pasovno širino 900 GB/s je V100 še en močan GPU, ki se uporablja v aplikacijah za globoko učenje. Je manj kot A100, vendar še vedno ponuja znatne zmogljivosti za zahtevne naloge [2] [6].
- Nvidia RTX 3090: Ta potrošniški GPU ima pomnilniško pasovno širino približno 936,2 GB/s, kar je za potrošniški GPU visok, vendar nižji od A100 in V100 [3].
- NVIDIA RTX 5090: Ta GPU ima pasovno širino spominske pomnilnike 1.792 GB/s, zaradi česar je eden najhitrejših GPU-jev potrošnikov, ki so na voljo za naloge, kot sta globoko učenje in sklepanje o AI [7].
Glede na uspešnost aplikacij Tensorflow je pasovna širina pomnilnika ključnega pomena, saj določa, kako hitro se lahko podatki premikajo med pomnilnikom in računanjem. Medtem ko natančna pasovna širina pomnilnika GB10 ni določena, njegova uporaba tehnologije NVLink-C2C kaže, da je optimizirana za aplikacije z visoko pasovno širino, kar lahko ponuja prednosti uspešnosti, podobne ali presegajo nekatere vrhunske GPU, kot je A100, v določenih scenarijih zaradi njegovega modela koherentnega spomina. Vendar brez posebnih številk pasovne širine so neposredne primerjave zahtevne.
GB10 Superchip je zasnovan za razvoj AI in ponuja poenoten, skladen pomnilnik, ki je lahko še posebej koristen za naloge, ki potrebujejo brezhiben dostop do podatkov med CPU in GPU, kot sta obsežni model AI modelov in sklepanje. Ta arhitektura omogoča učinkovito oblikovanje prototipov in uvajanje modelov AI na različnih platformah, vključno z okolji v oblaku in podatkovnem centru [1] [4].
Navedbe:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aa-computers
[2] https://timdettmers.com/2023/01/30/which-gpu-for-eme-learning/
[3] https://stackoverflow.com/questions/6760118/incorrect-memory-bandWidth-when-using-tensorflow
[4] https://nvidiaws.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-aa-developers-fingertips
[5] https://forums.developer.nvidia.com/t/difference-of-memory-usage-at-aech-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-than-gpu