Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip to potężny system na chipie (SOC) zaprojektowany do efektywnego obsługi zarówno modeli szkolenia, jak i wnioskowania z modeli AI. Ma kluczowe znaczenie dla systemów takich jak cyfry projektów NVIDIA i superkomputer AIS ASUS ASCENT GX10 AI, który ma na celu demokratyzację dostępu do wysokowydajnych komputerów AI.
Kluczowe komponenty i architektura
- Rdzenie GPU i tensor: Superchip GB10 zawiera procesor GPU Nvidia Blackwell z rdzeniami tensora piątej generacji. Te rdzenie tensorowe są zoptymalizowane pod kątem mnożenia macierzy, które są kluczowe dla zadań głębokiego uczenia się. Znacząco zwiększają wydajność procesów szkoleniowych, jak i wnioskowania, zapewniając szybkie przetwarzanie złożonych obliczeń AI.
-CPU: Superchip zawiera wysokowydajny, 20-rdzeniowy procesor ARM, który składa się z 10 rdzeni procesora X925 Cortex X925 i 10 rdzeni procesora A725. Ten procesor poprawia wstępne przetwarzanie danych i orkiestrację, przyspieszając strojenie modeli i wnioskowanie w czasie rzeczywistym. Architektura ARM przyczynia się do wydajnego zarządzania energią i wydajnością, dzięki czemu jest odpowiednia do aplikacji Edge AI.
- Pamięć i połączenie: Superchip GB10 oferuje 128 GB jednolitej spójnej pamięci, która jest niezbędna do obsługi dużych modeli AI. Wykorzystuje NVIDIA NVLINK-C2C, zapewniając spójny model pamięci CPU+GPU o znacznie wyższej przepustowości niż tradycyjne interfejsy PCIE. Ta architektura zapewnia bezproblemowe przesyłanie danych między procesorem a GPU, optymalizując zarówno zadania szkoleniowe, jak i wnioskowane.
możliwości szkolenia i wnioskowania
- Szkolenie: Chociaż superchip GB10 nie jest zaprojektowany przede wszystkim jako dedykowany układ treningowy, taki jak GPU Tesla z NVIDIA, może obsługiwać prototypowanie i dostrajanie modeli AI. Jego wysokowydajny kombinacja GPU i CPU pozwala programistom pracować nad mniejszymi i średnimi modelami bezpośrednio na ich komputerach. W przypadku większych modeli można go używać w połączeniu z usługami chmurowymi w celu uzyskania szerszych zadań szkoleniowych.
-Wnioskowanie: Superchip GB10 wyróżnia się w zadaniach wnioskowania, wydajnie wykonując wstępnie wyszkolone modele do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym w oparciu o nowe dane. Jego wsparcie dla rdzeni tensorowych FP4 i piątej generacji umożliwia szybkie i dokładne przetwarzanie modeli AI, dzięki czemu idealnie nadaje się do aplikacji wymagających szybkiego wnioskowania, takich jak AI Edge, Robotics i Smart IoT.
Skalowalność i wdrożenie
Zarówno cyfry projektów, jak i ASUS Ascent GX10 pozwalają na płynne wdrożenie modeli AI z lokalnych środowisk stacjonarnych do infrastruktury w chmurze lub centrum danych przy użyciu oprogramowania NVIDIA AI. Oznacza to, że programiści mogą prototypować modele lokalnie, a następnie skalować je w chmurze bez znaczących korekt kodu, ułatwiając wydajne procesy iteracji i wdrażania.
Podsumowując, GB10 Superchip ma na celu wzmocnienie programistów AI kompaktowego, ale potężnego narzędzia zarówno do zadań szkoleniowych, jak i wnioskowania. Chociaż jest bardziej ukierunkowany na wnioskowanie i prototypowanie, jego możliwości można rozszerzyć poprzez integrację z usługami chmurowymi w celu uzyskania szerszych potrzeb szkoleniowych.
Cytaty:
[1] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-deed-to-know-about-the-blackwell-ai-supercomputer
[2] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[3] https://www.marketscreener.com/quote/stock/asustek-computer-inc-6492304/news/asus-introduce-ascent-gx10-ai-supercomputer-powered-ca-nvidia-gb10-grace-brackwell-seperchip-493723339/
[4] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduce-asent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[5] https://www.mediatek.com/press-room/mediatk-collaborates-with-nvidia-on-the-new-nvidia-gb10-Grace-Blackwell-Superchip-powering-the-nvidia-project-digits-personal-ai-supperComputer
[6] https://www.friendsofthemetaverse.com/blog/ai-chips-expplained-training-vs-inference-processors-unveiled
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
[8] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1hywfah/nvidia_project_digits_vs_rtx_5090_dilemma/
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460
[10] https://newsroom.arm.com/blog/arm-nvidia-project-digits-high-performance-ai