NVIDIA GB10 Superchip โดดเด่นในระบบเช่น DGX Spark และ Digits Project ได้รับการออกแบบด้วย CPU+GPU-coherent Memory Memory โดยใช้เทคโนโลยี NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect สถาปัตยกรรมนี้ให้การเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในแบนด์วิดท์หน่วยความจำเมื่อเทียบกับอินเทอร์เฟซ PCIe แบบดั้งเดิมโดยเสนอแบนด์วิดท์ห้าเท่าของ PCIe รุ่นที่ห้า [1] [4] อย่างไรก็ตามแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่แน่นอนของ GB10 Superchip ไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดเจนในข้อมูลที่มีอยู่
ในการเปรียบเทียบ GPU อื่น ๆ ที่ใช้กันทั่วไปกับ TensorFlow มีแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่มีเอกสารดี:
- Nvidia A100 GPU: GPU นี้มีแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 1,555 GB/s ซึ่งสูงกว่า GPU ผู้บริโภคจำนวนมากอย่างมีนัยสำคัญ A100 ได้รับการออกแบบมาสำหรับการคำนวณประสิทธิภาพสูงและงานการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งทำให้เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่เร็วที่สุดที่มีอยู่ [2] [6]
- NVIDIA V100 GPU: ด้วยแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 900 GB/S V100 เป็น GPU ที่ทรงพลังอีกตัวหนึ่งที่ใช้ในแอปพลิเคชันการเรียนรู้ลึก มันน้อยกว่า A100 แต่ก็ยังมีประสิทธิภาพที่สำคัญสำหรับการเรียกร้องงาน [2] [6]
- NVIDIA RTX 3090: GPU เกรดผู้บริโภคนี้มีแบนด์วิดท์หน่วยความจำประมาณ 936.2 GB/s ซึ่งสูงสำหรับ GPU ผู้บริโภค แต่ต่ำกว่า A100 และ V100 [3]
- NVIDIA RTX 5090: GPU นี้มีแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 1,792 GB/s ทำให้เป็นหนึ่งใน GPU ผู้บริโภคที่เร็วที่สุดสำหรับงานเช่นการเรียนรู้ลึกและการอนุมาน AI [7]
ในแง่ของประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชัน TensorFlow แบนด์วิดท์หน่วยความจำมีความสำคัญเนื่องจากกำหนดว่าข้อมูลสามารถเคลื่อนย้ายได้อย่างรวดเร็วระหว่างหน่วยความจำและแกนการคำนวณ ในขณะที่ไม่ได้ระบุแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่แน่นอนของ GB10 Superchip แต่การใช้เทคโนโลยี NVLink-C2C ของมันแสดงให้เห็นว่ามันได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันแบนด์วิดท์สูงซึ่งอาจนำเสนอข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพที่คล้ายคลึงหรือเหนือกว่า GPU ระดับสูงเช่น A100 ในบางสถานการณ์ อย่างไรก็ตามหากไม่มีตัวเลขแบนด์วิดท์ที่เฉพาะเจาะจงการเปรียบเทียบโดยตรงนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย
GB10 Superchip ได้รับการออกแบบมาสำหรับการพัฒนา AI และเสนอหน่วยความจำแบบรวมที่สอดคล้องกันซึ่งสามารถเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องใช้การเข้าถึงข้อมูลที่ราบรื่นระหว่าง CPU และ GPU เช่นการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่และการอนุมาน สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้การสร้างต้นแบบที่มีประสิทธิภาพและการปรับใช้โมเดล AI ในแพลตฟอร์มที่แตกต่างกันรวมถึงสภาพแวดล้อมคลาวด์และศูนย์ข้อมูล [1] [4]
การอ้างอิง:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-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-erery-desk-and-at-erery-ai-developers-fingertips
[5] https://forums.developer.nvidia.com/t/difference-of-memory-usage-at-each-gpu-model-during-tensorflow-cinference/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