NVIDIA GB10 SuperChip, mida on kajastatud sellistes süsteemides nagu DGX Spark ja Project Duits, on konstrueeritud CPU+GPU-Coherent mälumudeli abil, kasutades NVIDIA NVLINK-C2C ühenduse tehnoloogiat. See arhitektuur annab märkimisväärse tõuke mälu ribalaiuses võrreldes traditsiooniliste PCIE liidestega, pakkudes viis korda viienda põlvkonna PCIE ribalaiust [1] [4]. GB10 SuperChipi täpset mälu ribalaiust pole olemasolevas teabes selgesõnaliselt öeldud.
Võrdluseks on teistel Tensorflow-ga tavaliselt kasutatavatel GPUdel hästi dokumenteeritud mälu ribalaius:
- NVIDIA A100 GPU: Selle GPU mälu ribalaius on 1555 GB/s, mis on oluliselt kõrgem kui paljudel tarbijakvaliteediga GPU-del. A100 on mõeldud suure jõudlusega andmetöötluseks ja sügava õppimise ülesanneteks, muutes selle ühe kiireima võimaliku võimaluse [2] [6].
- NVIDIA V100 GPU: 900 GB/S mälu ribalaiusega on V100 veel üks võimas GPU, mida kasutatakse sügava õpperakendustes. See on väiksem kui A100, kuid pakub siiski olulist jõudlust nõudlike ülesannete jaoks [2] [6].
- NVIDIA RTX 3090: Selle tarbijakvaliteediga GPU ribalaius on umbes 936,2 GB/s, mis on tarbija GPU jaoks kõrge, kuid madalam kui A100 ja V100 [3].
- NVIDIA RTX 5090: Sellel GPU-l on mälu ribalaius 1792 GB/s, muutes selle üheks kiireimaks tarbijakvaliteedilisteks GPU-deks, mis on saadaval selliste ülesannete jaoks nagu süvaõpe ja AI järeldus [7].
Tensorflow rakenduste jõudluse osas on mälu ribalaius ülioluline, kuna see määrab, kui kiiresti saab andmeid mälu- ja arvutussüdamike vahel teisaldada. Kuigi GB10 Superchipi täpset mälu ribalaiust ei täpsustatud, viitab selle kasutamine NVLink-C2C tehnoloogia kasutamisele suure ribalaiusega rakenduste jaoks, pakkudes potentsiaalselt jõudluse eeliseid, mis on sarnased või ületavad teatud stsenaariumide korral mõne kõrgetasemelise GPU-ga selliseid või ületavaid A100, mis on tingitud selle kontaktilisest mälumudelist. Ilma konkreetsete ribalaiuse numbriteta on otsesed võrdlused keerulised.
GB10 SuperChip on loodud AI arendamiseks ja pakub ühtset, ühtset mälu, mis võib olla eriti kasulik ülesannete jaoks, mis nõuavad sujuvat andmetele juurdepääsu CPU ja GPU vahel, näiteks suuremahuline AI-mudelitreening ja järeldus. See arhitektuur võimaldab AI mudelite tõhusat prototüüpimist ja juurutamist erinevatel platvormidel, sealhulgas pilve- ja andmekeskuse keskkonnas [1] [4].
Tsitaadid:
]
]
]
]
]
[6] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/gpu-memory-bandwidth
[7] https://forums.fast.ai/t/nvidia-project-digits-vs-rtx-5090-dilemma/115883
]
[9] https://ms.codes/blogs/computer-hardware/tensorflow-cpu-faster-than-gpu