DGX Spark ve Project Digits gibi sistemlerde yer alan NVIDIA GB10 Superchip, NVIDIA NVLink-C2C ara bağlantı teknolojisi kullanılarak bir CPU+GPU-cherent bellek modeli ile tasarlanmıştır. Bu mimari, beşinci nesil PCIE'nin bant genişliğinin beş katını sunan geleneksel PCIe arayüzlerine kıyasla bellek bant genişliğinde önemli bir destek sağlar [1] [4]. Bununla birlikte, GB10 Superchip'in tam bellek bant genişliği mevcut bilgilerde açıkça belirtilmemiştir.
Buna karşılık, tensorflow ile yaygın olarak kullanılan diğer GPU'lar iyi belgelenmiş bellek bant genişliklerine sahiptir:
- NVIDIA A100 GPU: Bu GPU, birçok tüketici sınıfı GPU'dan önemli ölçüde daha yüksek olan 1.555 GB/s bellek bant genişliğine sahiptir. A100, yüksek performanslı bilgi işlem ve derin öğrenme görevleri için tasarlanmıştır, bu da onu mevcut en hızlı seçeneklerden biri haline getirir [2] [6].
- NVIDIA V100 GPU: 900 GB/s bellek bant genişliği ile V100, derin öğrenme uygulamalarında kullanılan bir başka güçlü GPU'dur. A100'den daha azdır, ancak yine de zorlu görevler için önemli performans sunmaktadır [2] [6].
- NVIDIA RTX 3090: Bu tüketici sınıfı GPU, tüketici GPU için yüksek ancak A100 ve V100'den daha düşük olan yaklaşık 936.2 GB/s bellek bant genişliğine sahiptir [3].
- NVIDIA RTX 5090: Bu GPU, 1.792 GB/s bellek bant genişliğine sahiptir, bu da onu derin öğrenme ve AI çıkarım gibi görevler için mevcut en hızlı tüketici sınıfı GPU'lardan biri haline getirir [7].
Tensorflow uygulamaları için performans açısından, bellek bant genişliği, verilerin bellek ve hesaplama çekirdekleri arasında ne kadar hızlı taşınabileceğini belirlediğinden çok önemlidir. GB10 SuperChip'in tam bellek bant genişliği belirtilmemesine rağmen, NVLink-C2C teknolojisinin kullanımı, yüksek bant genişliği uygulamaları için optimize edildiğini, potansiyel olarak uyumlu bellek modeli nedeniyle belirli senaryolarda A100 gibi bazı üst düzey GPU'ların bazı avantajlarını sunduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, belirli bant genişliği sayıları olmadan, doğrudan karşılaştırmalar zordur.
GB10 Superchip, AI geliştirme için tasarlanmıştır ve büyük ölçekli AI model eğitimi ve çıkarımları gibi CPU ve GPU arasında sorunsuz veri erişimi gerektiren görevler için özellikle faydalı olabilen birleşik, tutarlı bir bellek sunar. Bu mimari, AI modellerinin bulut ve veri merkezi ortamları dahil olmak üzere farklı platformlarda verimli prototiplenmesine ve dağıtılmasına izin verir [1] [4].
Alıntılar:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx
[2] https://timdettmers.com/2023/01/30/ which-gpu-for-dep-learning/
[3] https://stackoverflow.com/questions/67760118/incorrect-lemory-bandwidth-wen-using-using-tensorflow
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-to-vover-desk-and-t-avery-ai-ebelopers-fingerpuptpers
[5] https://forums.eveloper.nvidia.com/t/difference-of-usage-at-each-eac-gpu-model-during-teensorflow-cerenceports/84392
[6] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/gpu-lomory-bandwidth
[7] https://forums.fast.ai/t/nvidia-project-digiits-vs-rtx-5090-dilemma/115883
[8] https://blog.tensorflow.org/2022/01/improved-teensorflow-27-opations-for.html
[9] https://ms.codes/blogs/computer-hardware/tensorflow-cpu-than-gpu