Bagaimana superchip GB10 menangani pelatihan dan inferensi model AI

Komponen dan arsitektur utama

- Core GPU dan Tensor: GB10 Superchip memiliki GPU NVIDIA Blackwell dengan inti tensor generasi kelima. Inti tensor ini dioptimalkan untuk multiplikasi matriks, yang sangat penting untuk tugas -tugas pembelajaran yang mendalam. Mereka secara signifikan meningkatkan kinerja proses pelatihan dan inferensi dengan menyediakan pemrosesan perhitungan AI yang kompleks berkecepatan tinggi.

-CPU: Superchip mencakup CPU lengan 20-core berkinerja tinggi, yang terdiri dari 10 inti CPU korteks x925 dan 10 inti CPU A725. CPU ini meningkatkan preprocessing dan orkestrasi data, mempercepat penyetelan model dan inferencing real-time. Arsitektur ARM berkontribusi pada manajemen daya dan kinerja yang efisien, membuatnya cocok untuk aplikasi AI Edge.

- Memori dan Interkoneksi: GB10 Superchip menawarkan memori koheren terpadu 128GB, yang sangat penting untuk menangani model AI besar. Ini menggunakan NVIDIA NVLink-C2C, memberikan model memori CPU+GPU yang kohesif dengan bandwidth yang secara signifikan lebih tinggi daripada antarmuka PCIe tradisional. Arsitektur ini memastikan transfer data yang mulus antara CPU dan GPU, mengoptimalkan tugas pelatihan dan inferensi.

Kemampuan Pelatihan dan Inferensi

- Pelatihan: Sementara Superchip GB10 tidak dirancang terutama sebagai chip pelatihan khusus seperti GPU Tesla Nvidia, ia dapat menangani pembuatan prototipe dan penyesuaian model AI. Kombinasi GPU dan CPU berkinerja tinggi memungkinkan pengembang untuk bekerja pada model yang lebih kecil hingga menengah secara langsung di desktop mereka. Untuk model yang lebih besar, dapat digunakan bersama dengan layanan cloud untuk tugas pelatihan yang lebih luas.

-Inferensi: Superchip GB10 unggul dalam tugas inferensi, mengeksekusi model yang terlatih secara efisien untuk membuat keputusan waktu nyata berdasarkan data baru. Dukungannya untuk presisi FP4 dan inti tensor generasi kelima memungkinkan pemrosesan model AI yang cepat dan akurat, menjadikannya ideal untuk aplikasi yang membutuhkan inferensi cepat, seperti AI Edge, robotika, dan perangkat IoT pintar.

skalabilitas dan penyebaran

Baik digit proyek dan ASUS Ascent GX10 memungkinkan penyebaran model AI yang mulus dari lingkungan desktop lokal ke infrastruktur pusat cloud atau data menggunakan perangkat lunak NVIDIA AI. Ini berarti pengembang dapat membuat prototipe model secara lokal dan kemudian meningkatkannya di cloud tanpa penyesuaian kode yang signifikan, memfasilitasi proses iterasi dan penyebaran yang efisien.

Singkatnya, Superchip GB10 dirancang untuk memberdayakan pengembang AI dengan alat yang ringkas namun kuat untuk tugas pelatihan dan inferensi. Meskipun lebih diarahkan untuk inferensi dan prototipe, kemampuannya dapat diperluas melalui integrasi dengan layanan cloud untuk kebutuhan pelatihan yang lebih luas.

Kutipan:
[1] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-now-about-the-blackwell-ai-supercomputer
[2] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[3.
[4] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[5] https://www.mediatek.com/press-room/mediateek-collaborates-with-nvidia-on-the-new-nvidia-g10-grace-blackwell-superchip-powering-the-nvidia-project-igsonal-ai-superputer
[6] https://www.friendsofthemetaverse.com/blog/ai-chips-explained-training-vs-inference-pocessors-veiled
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-bace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
[8] https://www.reddit.com/r/deeeplearning/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