Az NVIDIA GB10 Superchip, amely olyan rendszerekben szerepel, mint a DGX Spark és a Project számjegyek, CPU+GPU-koherens memóriamodelltel tervezték, az NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect technológiával. Ez az architektúra jelentős lendületet ad a memória sávszélességében a hagyományos PCIe interfészekhez képest, és az ötödik generációs PCIe sávszélességét ötször kínálja [1] [4]. A GB10 Superchip pontos memória sávszélességét azonban a rendelkezésre álló információk nem mondják kifejezetten.
Összehasonlításképpen: más, a TensorFlow-val általánosan használt GPU-k jól dokumentált memória sávszélességgel rendelkeznek:
- NVIDIA A100 GPU: Ennek a GPU-nak a memória sávszélessége 1 555 GB/s, ami szignifikánsan magasabb, mint sok fogyasztói osztályú GPU-ban. Az A100-at nagy teljesítményű számítástechnikai és mély tanulási feladatokhoz tervezték, így ez az egyik leggyorsabb lehetőség [2] [6].
- NVIDIA V100 GPU: 900 GB/s memória sávszélességgel a V100 egy másik hatékony GPU, amelyet a mély tanulási alkalmazásokban használnak. Ez kevesebb, mint az A100, de továbbra is jelentős teljesítményt nyújt az igényes feladatokhoz [2] [6].
- NVIDIA RTX 3090: Ez a fogyasztói osztályú GPU memória sávszélessége körülbelül 936,2 GB/s, ami magas a fogyasztói GPU-nál, de alacsonyabb, mint az A100 és a V100 [3].
- NVIDIA RTX 5090: Ez a GPU 1,792 GB/s memória sávszélességgel rendelkezik, így az egyik leggyorsabb fogyasztói osztályú GPU, például a mély tanulás és az AI következtetéshez [7].
A tensorflow alkalmazások teljesítményét illetően a memória sávszélessége elengedhetetlen, mivel meghatározza, hogy az adatok milyen gyorsan mozgathatók a memória és a számítási magok között. Noha a GB10 Superchip pontos memória sávszélességét nem határozták meg, az NVLink-C2C technológia használata azt sugallja, hogy a nagy sávszélességű alkalmazásokhoz optimalizálva van, és potenciálisan olyan teljesítmény-előnyöket kínál, amelyek hasonlóak vagy meghaladják a csúcskategóriás GPU-kat, mint például az A100 bizonyos forgatókönyvekben, a koherent memóriamodell miatt. Konkrét sávszélesség -számok nélkül azonban a közvetlen összehasonlítások kihívást jelentenek.
A GB10 Superchip-et az AI fejlesztés céljából tervezték, és egységes, koherens memóriát kínálnak, amely különösen hasznos lehet olyan feladatokhoz, amelyekhez a CPU és a GPU közötti zökkenőmentes adatok hozzáférése szükséges, például nagyszabású AI modellképzés és következtetés. Ez az architektúra lehetővé teszi az AI modellek hatékony prototípusának és telepítését a különböző platformokon, ideértve a felhő- és adatközpont -környezeteket is [1] [4].
Idézetek:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-anunces-dgx-park-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-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
[5] https://forums.developer.nvidia.com/t/difference--memory-usage-at-ach-gpu-model-during-tensorflow-c-inference/84392
[6] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/gpu-memory-bandwidth
[7] https://forums.fas.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