NVIDIA GB10 Grace Blackwell SuperChip on suunniteltu käsittelemään koneoppimistoimia poikkeuksellisella tehokkuudella ja voimalla. Se on avainasemassa NVIDIA: n projektinumeroissa, henkilökohtaisessa AI-supertietokoneessa, jonka tavoitteena on demokratisoida pääsy korkean suorituskyvyn AI-tietojenkäsittelyyn tutkijoille, tietoteknisille ja opiskelijoille.
Koneoppimisen avainominaisuudet
- AI -esitys: GB10 SuperChip tarjoaa jopa yhden Petaflopin AI -esityksestä FP4 Precision -sovelluksessa, jolloin se pystyy suorittamaan suuria AI -malleja jopa 200 miljardilla parametrilla. Tämä suorituskykytaso on ratkaisevan tärkeä monimutkaisille koneoppimistoimille, kuten luonnollisen kielen käsittely ja tietokoneen näkö [1] [3] [5].
-Arkkitehtuuri: SuperChip perustuu Nvidia Grace Blackwell -arkkitehtuuriin, jossa yhdistyvät Nvidia Blackwell GPU uusimpien sukupolven CUDA-ytimien ja viidennen sukupolven tensorin ytimiin. Nämä komponentit ovat välttämättömiä koneoppimislaskelmien nopeuttamiseksi [1] [5].
-CPU- ja GPU-integrointi: GB10-superkorjaus sisältää korkean suorituskyvyn Nvidia Grace CPU: n, jossa on 20 ARM-arkkitehtuuriin rakennettua tehotehokasta ydintä. Tämä prosessori on kytketty GPU: hon NVLINK-C2C-siru-chip-yhteyksien kautta, mikä mahdollistaa nopean tiedonsiirron suorittimen ja GPU: n välillä, mikä on välttämätöntä tehokkaan koneoppimismallikoulutuksen ja päätelmien välillä [1] [7].
- Muisti ja tallennus: Siinä on 128 Gt yhtenäistä, yhtenäistä muistia ja jopa 4 kt NVME -tallennustilaa. Tämä runsaasti muisti ja tallennuskapasiteetti mahdollistaa suurten tietojoukkojen ja monimutkaisten mallien käsittelyn, jotka ovat yleisiä koneoppimisovelluksissa [1] [3].
- Skaalautuvuus: Vielä vaativimpien tehtävien suhteen kaksi projektinumeroa yksikköä voidaan linkittää toisiinsa NVIDIA ConnectX -verkkoon, jolloin ne voivat suorittaa malleja jopa 405 miljardilla parametrilla. Tämä skaalautuvuus on hyödyllinen laajamittaisille koneoppimisprojekteille, jotka vaativat hajautettua laskentaa [1] [3].
koneoppimissovellukset
GB10 SuperChip on hyvin sopiva erilaisiin koneoppimisovelluksiin, mukaan lukien:
- Generatiivinen AI: Se pystyy käsittelemään monimutkaisia generatiivisia malleja, joita käytetään tehtävissä, kuten kuvan ja tekstin luominen.
- 3D -mallinnus ja animaatio: SuperChip tukee tehtäviä, jotka vaativat korkeaa laskennallista voimaa, kuten renderointi ja simulointi 3D -ympäristöissä.
- Suuret kielimallit: Kyky suorittaa malleja jopa 200 miljardia parametria, se on ihanteellinen luonnonkielisten käsittelytehtävien, kuten kielen käännös ja tekstin yhteenveto [1] [4].
Kehitys ja käyttöönotto
Projektinumeroiden avulla käyttäjät voivat kehittää ja suorittaa päätelmiä malleissa omalla työpöytäjärjestelmällä ja ottaa ne sitten käyttöön saumattomasti nopeutettuun pilvi- tai datakeskuksen infrastruktuuriin. Tätä kokonaisvaltaista työnkulkua tukee NVIDIA: n AI-yritysohjelmistoalusta, joka sisältää työkaluja, kuten Pytorch ja Jupyter-kannettavat mallien kehittämistä ja käyttöönottoa varten [1] [7].
Kaiken kaikkiaan GB10 SuperChip on suunniteltu antamaan kehittäjille valtuuttamaan prototyyppiä, hienosäätöön ja ottamaan käyttöön AI-malleja paikallisesti ennen niiden skaalaamista pilvi- tai datakeskuksen infrastruktuuriin, mikä tekee siitä tehokkaan työkalun koneoppimistoimiin.
Viittaukset:
.
[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
.
.
[8] https://www.guru3d.com/news/page-2017/
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460
.
[11] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/