Το Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται εργασίες μηχανικής μάθησης με εξαιρετική απόδοση και δύναμη. Πρόκειται για ένα βασικό στοιχείο των ψηφίων του έργου της Nvidia, ενός προσωπικού υπερυπολογιστή AI που στοχεύει στην εκδημοκρατισμό της πρόσβασης σε υψηλής απόδοσης AI Computing για ερευνητές, επιστήμονες δεδομένων και φοιτητές.
βασικές δυνατότητες για τη μηχανική μάθηση
- Απόδοση AI: Το GB10 SuperChip προσφέρει έως και 1 Petaflop της απόδοσης AI στην ακρίβεια FP4, καθιστώντας την ικανή να εκτελεί μεγάλα μοντέλα AI με έως και 200 δισεκατομμύρια παραμέτρους. Αυτό το επίπεδο απόδοσης είναι ζωτικής σημασίας για πολύπλοκα καθήκοντα μηχανικής μάθησης, όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η όραση στον υπολογιστή [1] [3] [5].
-Αρχιτεκτονική: Το SuperChip βασίζεται στην αρχιτεκτονική Nvidia Grace Blackwell, συνδυάζοντας μια GPU Nvidia Blackwell με τους πυρήνες CUDA της τελευταίας γενιάς και πυρήνες Tensor της πέμπτης γενιάς. Αυτά τα εξαρτήματα είναι απαραίτητα για την επιτάχυνση των υπολογισμών μηχανικής μάθησης [1] [5].
-Ενσωμάτωση CPU και GPU: Το GB10 SuperChip περιλαμβάνει ένα CPU υψηλής απόδοσης NVIDIA Grace με 20 πυρήνες με ισχύ με ισχύ που χτίστηκαν στην αρχιτεκτονική ARM. Αυτή η CPU συνδέεται με τη GPU μέσω της διασύνδεσης NVLink-C2C chip-to-chip, επιτρέποντας τη μεταφορά δεδομένων υψηλής ταχύτητας μεταξύ της CPU και της GPU, η οποία είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης [1] [7].
- Μνήμη και αποθήκευση: Διαθέτει 128GB ενοποιημένης, συνεκτικής μνήμης και έως 4TB αποθήκευσης NVME. Αυτή η άφθονη χωρητικότητα μνήμης και αποθήκευσης επιτρέπει τη διαχείριση μεγάλων συνόλων δεδομένων και σύνθετων μοντέλων, τα οποία είναι κοινά στις εφαρμογές μηχανικής μάθησης [1] [3].
- Επιμελητικότητα: Για ακόμη πιο απαιτητικές εργασίες, δύο μονάδες ψηφίων έργων μπορούν να συνδεθούν μαζί χρησιμοποιώντας τη δικτύωση NVIDIA ConnectX, επιτρέποντάς τους να εκτελούν μοντέλα με έως και 405 δισεκατομμύρια παραμέτρους. Αυτή η επεκτασιμότητα είναι ευεργετική για έργα μηχανικής μάθησης μεγάλης κλίμακας που απαιτούν κατανεμημένο υπολογισμό [1] [3].
Εφαρμογές μηχανικής μάθησης
Το GB10 SuperChip είναι κατάλληλο για διάφορες εφαρμογές μηχανικής μάθησης, όπως:
- γενετική AI: Μπορεί να χειριστεί σύνθετα γενετικά μοντέλα που χρησιμοποιούνται σε εργασίες όπως η παραγωγή εικόνων και κειμένου.
- 3D Μοντελοποίηση και κινούμενη εικόνα: Το SuperChip υποστηρίζει εργασίες που απαιτούν υψηλή υπολογιστική ισχύ, όπως απόδοση και προσομοίωση σε περιβάλλοντα 3D.
- Μεγάλη γλωσσικά μοντέλα: Με τη δυνατότητα εκτέλεσης μοντέλων έως και 200 δισεκατομμυρίων παραμέτρων, είναι ιδανικό για εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπως η μετάφραση γλώσσας και η συνοπτική συνοπτική γλωσσική περίληψη [1] [4].
Ανάπτυξη και ανάπτυξη
Τα ψηφία του έργου επιτρέπουν στους χρήστες να αναπτύξουν και να εκτελούν συμπεράσματα σε μοντέλα χρησιμοποιώντας το δικό τους σύστημα επιφάνειας εργασίας και στη συνέχεια να τα αναπτύξουν άψογα σε επιταχυνόμενη υποδομή σύννεφων ή δεδομένων. Αυτή η ροή εργασίας από άκρο σε άκρο υποστηρίζεται από την πλατφόρμα λογισμικού AI Enterprise της NVIDIA, η οποία περιλαμβάνει εργαλεία όπως Pytorch και Jupyter Notebooks για ανάπτυξη και ανάπτυξη μοντέλων [1] [7].
Συνολικά, το GB10 SuperChip έχει σχεδιαστεί για να ενδυναμώσει τους προγραμματιστές να πρωτοπορούν, να τελειοποιήσουν και να αναπτύξουν μοντέλα AI τοπικά πριν τα κλιμακώσουν σε υποδομή cloud ή data center, καθιστώντας το ένα ισχυρό εργαλείο για τα καθήκοντα μηχανικής μάθησης.
Αναφορές:
[1] https://quantumzeitgeist.com/nvidia-unveils-smallest-ai-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-personal-ai-supercomputers
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-developers
[8] https://www.guru3d.com/news/page-2017/
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460
[10] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to- know-about-the-blackwell-ai-supercomputer
[11] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/