NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, makine öğrenme görevlerini olağanüstü verimlilik ve güçle işlemek için tasarlanmıştır. Araştırmacılar, veri bilimcileri ve öğrenciler için yüksek performanslı AI hesaplamasına erişimi demokratikleştirmeyi amaçlayan kişisel bir AI süper bilgisayar olan Nvidia'nın proje basamaklarının önemli bir bileşenidir.
Makine öğrenimi için temel özellikler
- AI Performansı: GB10 Superchip, FP4 hassasiyetinde 1 Petaflop AI performansı sunar ve 200 milyar parametreye sahip büyük AI modelleri çalıştırabilir. Bu performans düzeyi, doğal dil işleme ve bilgisayar görme gibi karmaşık makine öğrenme görevleri için çok önemlidir [1] [3] [5].
-Mimari: Superchip, bir Nvidia Blackwell GPU'yu en yeni nesil CUDA çekirdekleri ve beşinci nesil tensör çekirdekleriyle birleştiren Nvidia Grace Blackwell mimarisine dayanıyor. Bu bileşenler makine öğrenme hesaplamalarını hızlandırmak için gereklidir [1] [5].
-CPU ve GPU entegrasyonu: GB10 Superchip, kol mimarisi üzerine inşa edilmiş 20 güç tasarruflu çekirdeğe sahip yüksek performanslı bir NVIDIA Grace CPU içerir. Bu CPU, verimli makine öğrenimi modeli eğitimi ve çıkarımı için hayati önem taşıyan CPU ve GPU arasında yüksek hızlı veri aktarımına izin veren NVLink-C2C yonga-chip ara bağlantısı yoluyla GPU'ya bağlanır [1] [7].
- Bellek ve depolama: 128GB birleşik, tutarlı bellek ve 4 TB'a kadar NVME depolama alanı bulunur. Bu geniş bellek ve depolama kapasitesi, makine öğrenimi uygulamalarında yaygın olan büyük veri kümelerinin ve karmaşık modellerin işlenmesini sağlar [1] [3].
- Ölçeklenebilirlik: Daha da zorlu görevler için, iki proje basamak birimi NVIDIA ConnectX ağ kullanılarak birbirine bağlanabilir ve 405 milyar parametreye sahip modelleri çalıştırmalarına izin verir. Bu ölçeklenebilirlik, dağıtılmış bilgi işlem gerektiren büyük ölçekli makine öğrenme projeleri için faydalıdır [1] [3].
Makine Öğrenme Uygulamaları
GB10 Superchip, aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli makine öğrenimi uygulamaları için çok uygundur:
- Generatif AI: Görüntü ve metin oluşturma gibi görevlerde kullanılan karmaşık üretken modelleri işleyebilir.
- 3D modelleme ve animasyon: Superchip, 3D ortamlarda oluşturma ve simülasyon gibi yüksek hesaplama gücü gerektiren görevleri destekler.
- Büyük Dil Modelleri: 200 milyar parametreye kadar modeller çalıştırma yeteneği ile, dil çevirisi ve metin özetleme gibi doğal dil işleme görevleri için idealdir [1] [4].
Geliştirme ve Dağıtım
Proje basamakları, kullanıcıların kendi masaüstü sistemlerini kullanarak modellerde çıkarım geliştirmelerini ve çalıştırmalarını ve ardından bunları hızlandırılmış bulut veya veri merkezi altyapısına sorunsuz bir şekilde dağıtmalarını sağlar. Bu uçtan uca iş akışı, model geliştirme ve dağıtım için Pytorch ve Jupyter not defterleri gibi araçları içeren NVIDIA'nın AI Enterprise yazılım platformu tarafından desteklenmektedir [1] [7].
Genel olarak, GB10 Superchip, geliştiricileri bulut veya veri merkezi altyapısında ölçeklendirmeden önce yerel olarak prototipleme, ince ayar ve dağıtma konusunda güçlendirmek için tasarlanmıştır, bu da onu makine öğrenme görevleri için güçlü bir araç haline getirir.
Alıntılar:
[1] https://quantumzeitgeist.com/nvidia-unveils-smalest-ai-supercomputer-for-velopers-welverwhere/
[2] https://news.ycombinator.com/item?id=42619139
[3] https://akihabaranews.com/nvidias-new-gb10-sperchip/
[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-personal-ai-supercomputers
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-to-vover-desk-and-at-avery-a-veloperers-fingertpers
[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-to-noed-to-now-about-the-hai-a-a-a----supercomputer
[11] https://www.nvidia.com/en-us/project-digiits/