El NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip es un poderoso sistema en un chip (SOC) diseñado para manejar tanto la capacitación como la inferencia de los modelos de IA de manera eficiente. Es fundamental para sistemas como los dígitos del proyecto NVIDIA y la supercomputadora ASUS ASUS ASUS GX10 AI, cuyo objetivo es democratizar el acceso a la informática de IA de alto rendimiento.
Componentes y arquitectura clave
- GPU y núcleos de tensor: el GB10 Superchip presenta una GPU Nvidia Blackwell con núcleos de tensor de quinta generación. Estos núcleos de tensor están optimizados para las multiplicaciones de matriz, que son cruciales para las tareas de aprendizaje profundo. Mejoran significativamente el rendimiento de los procesos de capacitación e inferencia al proporcionar un procesamiento de alta velocidad de cálculos de IA complejos.
-CPU: la superchip incluye una CPU de brazo de alto rendimiento de 20 núcleos, que se compone de 10 núcleos de CPU de corteza X925 y 10 núcleos de CPU A725. Esta CPU mejora el preprocesamiento y la orquestación de datos, acelerando el ajuste de los modelos y la inferencia en tiempo real. La arquitectura ARM contribuye a una gestión y rendimiento eficientes de energía, lo que lo hace adecuado para aplicaciones de IA Edge.
- Memoria e interconexión: el GB10 Superchip ofrece 128 GB de memoria coherente unificada, que es esencial para manejar grandes modelos de IA. Utiliza NVIDIA NVLINK-C2C, proporcionando un modelo de memoria cohesivo CPU+GPU con un ancho de banda significativamente mayor que las interfaces PCIe tradicionales. Esta arquitectura garantiza una transferencia de datos sin problemas entre la CPU y la GPU, optimizando las tareas de entrenamiento e inferencia.
Capacidades de entrenamiento e inferencia
- Entrenamiento: si bien el GB10 Superchip no se diseña principalmente como un chip de entrenamiento dedicado como las GPU Tesla de NVIDIA, puede manejar la creación de prototipos y el ajuste de los modelos de IA. Su combinación de GPU y CPU de alto rendimiento permiten a los desarrolladores trabajar en modelos de tamaño más pequeño a mediano directamente en sus escritorios. Para modelos más grandes, se puede utilizar junto con los servicios en la nube para tareas de capacitación más extensas.
-Inferencia: el GB10 Superchip sobresale en tareas de inferencia, ejecutando modelos previamente capacitados de manera eficiente para tomar decisiones en tiempo real basadas en nuevos datos. Su soporte para la precisión FP4 y los núcleos de tensor de quinta generación permiten un procesamiento rápido y preciso de los modelos de IA, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren una inferencia rápida, como AI Edge, robótica y dispositivos Smart IoT.
Escalabilidad e implementación
Tanto los dígitos del proyecto como el Asus Ascent GX10 permiten una implementación perfecta de modelos de IA desde entornos de escritorio locales hasta infraestructura de centro de datos o centros de datos utilizando el software NVIDIA AI. Esto significa que los desarrolladores pueden prototipos de modelos localmente y luego escalarlos en la nube sin ajustes de código significativos, facilitando los procesos eficientes de iteración e implementación.
En resumen, el GB10 Superchip está diseñado para empoderar a los desarrolladores de IA con una herramienta compacta pero poderosa para tareas de capacitación e inferencia. Si bien está más orientado a la inferencia y la creación de prototipos, sus capacidades se pueden extender a través de la integración con servicios en la nube para necesidades de capacitación más extensas.
Citas:
[1] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-bout-the-blowwell-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-glackwell-superchip-493723399/
[4] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-verscent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[5] https://www.mediatek.com/press-room/mediatek-collaborates-with-nvidia-on-the-new-nvidia-gb10-grace-glackwell-superchip-powering-the-nvidia-project-digits-personal-supercomputer
[6] https://www.friendsofthemetaverse.com/blog/ai-chips-explaning-training-vs-inference-processors-unveiled
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-glackwell-on-every-esk-and-at-every-ai-developers-singertips
[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