Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip-это мощная система на чипе (SOC), предназначенная для эффективного выполнения как тренировок, так и вывода моделей искусственного интеллекта. Он занимает центральное место в таких системах, как Nvidia Project Digits и суперкомпьютер Asus Ascent GX10 AI, которые стремятся демократизировать доступ к высокопроизводительным вычислениям ИИ.
Ключевые компоненты и архитектура
- Группы и тензоры: в суперхипе GB10 есть графический процессор Nvidia Blackwell с тензорными ядрами пятого поколения. Эти тензорные ядра оптимизированы для умножения матрицы, которые имеют решающее значение для задач глубокого обучения. Они значительно повышают производительность как процессов обучения, так и процессов вывода, предоставляя высокоскоростную обработку сложных вычислений искусственного интеллекта.
-ЦП: Superchip включает в себя высокопроизводительный процессор ARM, который состоит из 10 ядер CPU Cortex X925 и 10 ядер CPU A725. Этот процессор улучшает предварительную обработку данных и оркестровку, ускоряя настройку моделей и вывода в реальном времени. Архитектура ARM способствует эффективному управлению питанием и производительности, что делает ее подходящим для приложений Edge AI.
- Память и взаимосвязь: Superchip GB10 предлагает 128 ГБ единой когерентной памяти, что важно для обработки больших моделей ИИ. Он использует NVIDIA NVLINK-C2C, обеспечивая сплоченную модель памяти CPU+GPU со значительно более высокой пропускной способностью, чем традиционные интерфейсы PCIE. Эта архитектура гарантирует бесшовную передачу данных между процессором и графическим процессором, оптимизируя как задачи обучения, так и задач вывода.
Обучение и возможности вывода
- Обучение: Хотя Superchip GB10 не предназначен в основном как специализированный учебный чип, такой как графические процессоры NVIDIA Tesla, он может обрабатывать прототипирование и тонкую настройку моделей ИИ. Его высокопроизводительная комбинация графических процессоров и процессора позволяет разработчикам работать на более мелких и средних моделях непосредственно на своих настольных компьютерах. Для более крупных моделей его можно использовать в сочетании с облачными службами для более обширных учебных задач.
-Вывод: Superchip GB10 превосходит в задачах вывода, эффективно выполняя предварительно обученные модели для принятия решений в реальном времени на основе новых данных. Его поддержка точных ядер FP4 и тензоров пятого поколения обеспечивает быструю и точную обработку моделей ИИ, что делает его идеальным для приложений, требующих быстрого вывода, таких как Edge AI, робототехника и интеллектуальные устройства IoT.
Масштабируемость и развертывание
Как цифры проекта, так и ASUS Ascent GX10 позволяют беспрепятственно развертывание моделей искусственного интеллекта от локальных настольных сред до инфраструктуры облака или центра обработки данных с использованием программного обеспечения NVIDIA AI. Это означает, что разработчики могут локально создавать прототипы моделей, а затем масштабировать их в облаке без значительных корректировок кода, способствуя эффективным процессам итерации и развертыванию.
Таким образом, Superchip GB10 предназначен для расширения возможностей разработчиков ИИ с компактным, но мощным инструментом как для задач обучения, так и для выводов. Несмотря на то, что он больше ориентирован на вывод и прототипирование, его возможности могут быть расширены за счет интеграции с облачными службами для более широких потребностей в обучении.
Цитаты:
[1] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-consabout-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-introduces-scent-gx10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip-49373339//
[4] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-scent-gx-10-ai-supercomputer-power-by-nvidia-gb-10-grace-lackwell-superchip/
[5] https://www.mediatek.com/press-room/mediatek-collaborates-with-nvidia-on-the-new-nvidia-gb10-grace-lackwell-superchip-power-the-nvidia-project-digits-personal-ai-supercomputer
[6] https://www.friendsofthemetaverse.com/blog/ai-chips-explained training-vs-infere-processors-unveiled
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-lackwell-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