Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kuidas saab GB10 SuperChip suuri andmekogumeid ja keerulisi mudeleid hakkama


Kuidas saab GB10 SuperChip suuri andmekogumeid ja keerulisi mudeleid hakkama


GB10 SuperChip, Nvidia projekti numbrite võtmekomponent, on loodud tõhusate andmekogumite ja keerukate AI -mudelite käsitlemiseks. Siin on üksikasjalik ülevaade sellest, kuidas see selle saavutab:

Arhitektuur ja komponendid

GB10 Superchip põhineb Nvidia Grace Blackwelli arhitektuuril, ühendades suure jõudlusega Nvidia Blackwelli GPU 20-tuumalise NVIDIA GRACE CPU-ga, mis on ehitatud käearhitektuurile. See SOC-kujundus hõlmab uusimaid põlvkonna CUDA südamikke ja viienda põlvkonna tensor-südamikke, mis on AI arvutuste kiirendamiseks üliolulised [1] [4] [7]. GPU paistab silma paralleelsel töötlemisel AI mudeli koolituse ja järelduste osas, samas kui CPU tegeleb teiste ülesannetega tõhusalt [4].

mälu ja salvestusruumi

Igas projektis numbris on 128 GB ühtset, sidusat mälu, mis tagab suuremahuliste AI-mudelite jaoks sujuva juurdepääsu ja vähendab latentsusaega treeningutel [3] [6]. Lisaks sisaldab süsteem kuni 4TB NVME salvestusruumi, pakkudes massiivsete andmekogumite käitlemiseks vajalikku kiirust ja mahtu ja võimaldades kiiret lugemis-/kirjutamisoperatsiooni [6] [7]. See mälu ja salvestusruumi kombinatsioon võimaldab arendajatel käitada keerulisi AI -mudeleid kuni 200 miljardi parameetriga kohapeal [9].

Ühendamise tehnoloogia

GB10 SuperChip kasutab NVLINK-C2C CHIP-CHIP-i ühenduse tehnoloogiat, mis tagab suure ribalaiuse madala latentsusajaga ühenduse GPU ja CPU vahel. See võimaldab tõhusat andmeedastust ja vähendab latentsusaega, võimaldades kiiret torustikku ja võimsat jõudlust [4] [7].

võrgustike loomine ja mastaapsus

Nvidia ConnectX Networking võimaldab kahte projekti numbrikoha ühikut omavahel ühendada, võimaldades mudeleid kuni 405 miljardi parameetriga. See mastaapsuse funktsioon on keerukate AI -rakenduste väljatöötamisel ja juurutamisel ülioluline, kuna see võimaldab arendajatel oma mudeleid skaleerida nõudlike ülesannete vajaduste rahuldamiseks [1] [3] [3].

energiatõhusus

Koostöö ARM-põhise SOC-i disainilahenduse juhi MediaTekiga on aidanud kaasa GB10 Superchipi klassi parima energiatõhususe, jõudluse ja ühenduvusele. See tähendab, et projekti numbrid võivad anda võimsa jõudluse, kasutades ainult standardset elektripunkti, muutes selle töölaua kasutamiseks sobivaks ilma olulisi energiakulusid arvestamata [4] [7].

tarkvaratugi

Projekti numbrid on esitatud NVIDIA AI Enterprise'i tarkvara virnaga, sealhulgas raamatukogud, raamistikud ja orkestreerimisriistad. See seadistus võimaldab sujuvat integreerimist pilve- või andmekeskuse infrastruktuuridega, võimaldades arendajatel vajadusel lokaalselt prototüüpida ja laiendada oma lahendusi [3] [10]. Süsteem töötab Linuxi põhisel DGX OS-is, pakkudes tugevat keskkonda AI arendamiseks [9].

Üldiselt muudavad GB10 Superchipi kombinatsioon täiustatud arhitektuuri, tõhusa mälu ja salvestusruumi, kiirete ühenduste ja skaleeritavate võrgustike loomise võimalustest ideaalseks valikuks suurte andmekogumite ja keerukate AI-mudelite käsitlemiseks, eriti sellistes rakendustes nagu looduslik töötlemine ja arvutinägemine.

Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://dirox.com/post/nvidia-project-digits
]
]
]
]
[9] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
]