GB10 Superchip ซึ่งเป็นส่วนประกอบสำคัญของตัวเลขโครงการของ Nvidia ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และรุ่น AI ที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือภาพรวมโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการบรรลุเป้าหมายนี้:
สถาปัตยกรรมและส่วนประกอบ
GB10 Superchip ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม Nvidia Grace Blackwell ซึ่งรวม Nvidia Blackwell GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงเข้ากับ CPU Nvidia Grace 20 คอร์ที่สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมแขน การออกแบบ SOC นี้รวมถึงแกน CUDA รุ่นล่าสุดและแกนเทนเซอร์รุ่นที่ห้าซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเร่งการคำนวณ AI [1] [4] [7] GPU เก่งในการประมวลผลแบบขนานสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI และการอนุมานในขณะที่ CPU จัดการงานอื่น ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ [4]
หน่วยความจำและที่เก็บข้อมูล
แต่ละหน่วยงานโครงการมีหน่วยความจำแบบครบวงจร 128GB ซึ่งช่วยให้มั่นใจได้ว่าการเข้าถึงข้อมูลที่ราบรื่นสำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่และลดเวลาแฝงในระหว่างการฝึกอบรม [3] [6] นอกจากนี้ระบบยังรวมถึงการจัดเก็บ NVME สูงสุด 4TB ให้ความเร็วและความจุที่จำเป็นสำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และเปิดใช้งานการอ่าน/เขียนอย่างรวดเร็ว [6] [7] การรวมกันของหน่วยความจำและการจัดเก็บช่วยให้นักพัฒนาสามารถเรียกใช้โมเดล AI ที่ซับซ้อนด้วยพารามิเตอร์สูงสุด 200 พันล้านพารามิเตอร์ในเครื่อง [9]
เทคโนโลยีการเชื่อมต่อระหว่างกัน
GB10 Superchip ใช้เทคโนโลยีการเชื่อมต่อชิปกับชิป NVLINK-C2C ซึ่งให้การเชื่อมต่อที่มีความล่าช้าในระดับสูงระหว่าง GPU และ CPU สิ่งนี้ช่วยให้การถ่ายโอนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและลดเวลาแฝงช่วยให้สามารถไปป์ไลน์ที่รวดเร็วและประสิทธิภาพที่ทรงพลัง [4] [7]
เครือข่ายและความยืดหยุ่น
NVIDIA Connectx Networking ช่วยให้สามารถเชื่อมโยงหน่วยตัวเลขโครงการสองตัวเข้าด้วยกันทำให้สามารถรองรับโมเดลที่มีพารามิเตอร์สูงสุด 405 พันล้านพารามิเตอร์ คุณลักษณะความสามารถในการปรับขนาดนี้มีความสำคัญต่อการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนเนื่องจากช่วยให้นักพัฒนาสามารถขยายแบบจำลองของพวกเขาเพื่อตอบสนองความต้องการของงานที่ต้องการ [1] [3] [10]
ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
การทำงานร่วมกันกับ Mediatek ผู้นำด้านการออกแบบ SOC ที่ใช้ ARM ได้มีส่วนร่วมในประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีที่สุดของ GB10 Superchip ประสิทธิภาพและการเชื่อมต่อ ซึ่งหมายความว่าตัวเลขโครงการสามารถส่งมอบประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพโดยใช้เพียงเต้าเสียบไฟฟ้ามาตรฐานทำให้เหมาะสำหรับการใช้เดสก์ท็อปโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายพลังงานอย่างมีนัยสำคัญ [4] [7]
การสนับสนุนซอฟต์แวร์ ###
ตัวเลขโครงการมาพร้อมกับสแต็กซอฟต์แวร์ Nvidia AI Enterprise เต็มรูปแบบรวมถึงไลบรารีกรอบและเครื่องมือ orchestration การตั้งค่านี้ช่วยให้สามารถรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานของคลาวด์หรือศูนย์ข้อมูลได้อย่างราบรื่นทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างต้นแบบในพื้นที่และปรับขนาดโซลูชันของพวกเขาได้ตามต้องการ [3] [10] ระบบทำงานบนระบบปฏิบัติการ DGX ที่ใช้ Linux ซึ่งให้สภาพแวดล้อมที่แข็งแกร่งสำหรับการพัฒนา AI [9]
โดยรวมแล้วการรวมกันของสถาปัตยกรรมขั้นสูงของ GB10 Superchip หน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพและการจัดเก็บการเชื่อมต่อความเร็วสูงและความสามารถในการสร้างเครือข่ายที่ปรับขนาดได้ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโมเดล AI ที่ซับซ้อนโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอพพลิเคชั่นเช่นการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการมองเห็นคอมพิวเตอร์
การอ้างอิง:
[1] https://quantumzeitgeist.com/nvidia-unveils-smallest-ai-supercomputer-for-developers-wherewhere/
[2] https://www.hostzealot.com/blog/news/ai-supercomputer-from-nvidia-that-can-run-200b-parameter-models
[3] https://hackernoon.com/project-digits-nvidias-leap-into-personal-ai-supercomputing
[4] https://dirox.com/post/nvidia-project-digits
[5] https://www.bigdatawire.com/2025/01/10/inside-nvidias-new-desktop-ai-box-project-digits/
[6] https://www.cxodigitalpulse.com/nvidia-launches-project-digits-empowering-ai-research-with-the-gb10-grace-blackwell-superchip/
[7] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-unveils-project-digits-personal-ai-supercomputer/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hvj1f4/now_this_is_interesting/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-erery-desk-and-at-erery-ai-developers-fingertips