NVIDIA GB10 SuperChip, đặc trưng trong các hệ thống như DGX Spark và Project Digits, được thiết kế với mô hình bộ nhớ kết nối CPU+GPU bằng công nghệ kết nối NVIDIA NVLINK-C2C. Kiến trúc này cung cấp một sự tăng đáng kể trong băng thông bộ nhớ so với các giao diện PCIE truyền thống, cung cấp gấp năm lần băng thông của PCIe thế hệ thứ năm [1] [4]. Tuy nhiên, băng thông bộ nhớ chính xác của SuperChip GB10 không được nêu rõ ràng trong các thông tin có sẵn.
So sánh, các GPU khác thường được sử dụng với TensorFlow có băng thông bộ nhớ được ghi chép rõ ràng:
- GPU NVIDIA A100: GPU này có băng thông bộ nhớ là 1.555 GB/s, cao hơn đáng kể so với nhiều GPU cấp người tiêu dùng. A100 được thiết kế cho các công việc tính toán hiệu suất cao và các tác vụ học tập sâu, làm cho nó trở thành một trong những tùy chọn nhanh nhất có sẵn [2] [6].
- GPU NVIDIA V100: Với băng thông bộ nhớ là 900 GB/s, V100 là một GPU mạnh mẽ khác được sử dụng trong các ứng dụng học tập sâu. Nó ít hơn A100 nhưng vẫn cung cấp hiệu suất đáng kể cho các nhiệm vụ yêu cầu [2] [6].
- NVIDIA RTX 3090: GPU cấp người tiêu dùng này có băng thông bộ nhớ khoảng 936,2 GB/s, cao đối với GPU tiêu dùng nhưng thấp hơn A100 và V100 [3].
- NVIDIA RTX 5090: GPU này có băng thông bộ nhớ là 1.792 GB/s, làm cho nó trở thành một trong những GPU cấp tiêu dùng nhanh nhất có sẵn cho các nhiệm vụ như học sâu và suy luận AI [7].
Về hiệu suất cho các ứng dụng TensorFlow, băng thông bộ nhớ là rất quan trọng vì nó xác định mức độ nhanh chóng có thể được di chuyển giữa bộ nhớ và lõi tính toán. Mặc dù băng thông bộ nhớ chính xác của GB10 Superchip không được chỉ định, việc sử dụng công nghệ NVLink-C2C cho thấy nó được tối ưu hóa cho các ứng dụng băng thông cao, có khả năng mang lại lợi thế hiệu suất tương tự hoặc vượt qua một số GPU cao cấp như A100 trong một số kịch bản nhất định do mô hình bộ nhớ. Tuy nhiên, nếu không có số băng thông cụ thể, so sánh trực tiếp là một thách thức.
Superchip GB10 được thiết kế để phát triển AI và cung cấp bộ nhớ hợp nhất, mạch lạc, có thể đặc biệt có lợi cho các tác vụ yêu cầu truy cập dữ liệu liền mạch giữa CPU và GPU, như đào tạo và suy luận mô hình AI quy mô lớn. Kiến trúc này cho phép tạo mẫu và triển khai hiệu quả các mô hình AI trên các nền tảng khác nhau, bao gồm môi trường đám mây và trung tâm dữ liệu [1] [4].
Trích dẫn:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https:
[3] https://stackoverflow.com/questions/67760118/incorrect-memory-bandwidth-when-using-tensorflow
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
[5] https://forums.developer.nvidia.com/t/difference-of-memory-usage-at-each-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
