Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Jak zvládne superchip GB10 úkoly stroje


Jak zvládne superchip GB10 úkoly stroje


Superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell je navržen tak, aby zpracovával úkoly strojového učení s výjimečnou účinností a výkonem. Je to klíčová součást číslic projektů NVIDIA, osobního superpočítače AI zaměřeného na demokratizaci přístupu k vysoce výkonnému výpočtu AI pro výzkumné pracovníky, vědce a studenty.

Klíčové funkce pro strojové učení

- Výkon AI: Superchip GB10 poskytuje až 1 petafrop výkonu AI na Precision FP4, takže je schopen provozovat velké modely AI s až 200 miliardami parametrů. Tato úroveň výkonu je zásadní pro komplexní úkoly strojového učení, jako je zpracování přirozeného jazyka a počítačový vidění [1] [3] [5].

-Architektura: Superchip je založen na architektuře Nvidia Grace Blackwell a kombinuje GPU NVIDIA Blackwell s nejnovější generací CUDA Jádra a tenzorová jádra páté generace. Tyto komponenty jsou nezbytné pro zrychlení výpočtů strojového učení [1] [5].

-Integrace CPU a GPU: Superchip GB10 obsahuje vysoce výkonný procesor NVIDIA Grace s 20 výkonovými jádry postavenými na architektuře ARM. Tento procesor je připojen k GPU prostřednictvím propojení NVLink-C2C na čip, což umožňuje vysokorychlostní přenos dat mezi CPU a GPU, což je zásadní pro efektivní školení a inference modelu strojového učení [1] [7].

- Paměť a úložiště: Je vybaven 128 GB sjednocené, koherentní paměti a až 4TB úložiště NVME. Tato dostatečná paměť a skladovací kapacita umožňuje zpracování velkých datových sad a komplexních modelů, které jsou běžné v aplikacích strojového učení [1] [3].

- Škálovatelnost: Pro ještě náročnější úkoly mohou být dvě jednotky na číslici projektů spojeny dohromady pomocí sítě NVIDIA ConnectX, což jim umožňuje spustit modely s až 405 miliardami parametrů. Tato škálovatelnost je prospěšná pro rozsáhlé projekty strojového učení, které vyžadují distribuované výpočetní techniky [1] [3].

Aplikace strojového učení

Superchip GB10 je vhodný pro různé aplikace strojového učení, včetně:

- Generative AI: Dokáže zvládnout složité generativní modely používané v úkolech, jako je generování obrázků a textu.
- 3D modelování a animace: Superchip podporuje úkoly, které vyžadují vysoký výpočetní výkon, jako je vykreslování a simulace ve 3D prostředích.
- Velké jazykové modely: Se schopností spustit modely až 200 miliard parametrů je ideální pro úkoly zpracování přirozeného jazyka, jako je překlad jazyka a shrnutí textu [1] [4].

Vývoj a nasazení

Digies projektu umožňují uživatelům vyvíjet a vyvolávat inference na modelech pomocí svého vlastního stolního systému a poté je hladce nasazovat na zrychlenou infrastrukturu cloudu nebo datového centra. Tento end-to-end pracovní postup je podporován společností NVIDIA AI Enterprise Software Platform, která zahrnuje nástroje jako Pytorch a Jupyter Notebooks pro vývoj a nasazení modelu [1] [7].

Celkově je Superchip GB10 navržen tak, aby vývojáře zmocnil prototyp, jemno a nasadil modely AI lokálně, než je rozšiřuje na infrastrukturu cloudového nebo datového centra, což z něj činí výkonný nástroj pro úkoly strojového učení.

Citace:
[1] https://quantumzeitgeist.com/nvidia-unveils-smallest-i-supercomputer-for-developers-everywhere/
[2] https://news.ycombinator.com/item?id=42619139
[3] https://akihabaranews.com/nvidias-new-gb10-superchip/
[4] https://www.hp.com/us-en/workstations/workstation-pcs.html
[5] https://www.elekTormagazine.com/news/project-digits-nvidia-UNVEILS-Personal-ai-supercomputer
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-ersonal-ai-supercomputers
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-race-lackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fivertips
[8] https://www.guru3d.com/news/page-2017/
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460
[10] https://www.hyperstack.cloud/blog/thaked-leadership/nvidia-project-cil-you-need-to-bout-the-brackwell-i-supercomputer
[11] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/