Ako sa superchip GB10 zaobchádza s tréningom a inferenciou modelov AI

Kľúčové komponenty a architektúra

- GPU a tenzorové jadrá: Superchip GB10 má GPU NVIDIA Blackwell s tenzorovými jadrami piatej generácie. Tieto tenzorové jadrá sú optimalizované pre násobky matrice, ktoré sú rozhodujúce pre úlohy hlbokého učenia. Významne zvyšujú výkonnosť tréningových aj inferenčných procesov poskytovaním vysokorýchlostného spracovania zložitých výpočtov AI.

-CPU: Superchip obsahuje vysokovýkonný, 20-jadrový procesor ARM, ktorý sa skladá z 10 jadier CPU Cortex X925 a 10 jadier CPU A725. Tento CPU zvyšuje predbežné spracovanie a orchestráciu údajov, zrýchľuje ladenie modelov a inferencie v reálnom čase. Architektúra ARM prispieva k efektívnemu riadeniu a výkonu energie, vďaka čomu je vhodná pre aplikácie EDGE AI.

- Pamäť a prepojenie: GB10 Superchip ponúka 128 GB zjednotenej koherentnej pamäte, ktorá je nevyhnutná na manipuláciu s veľkými modelmi AI. Používa NVIDIA NVLink-C2C, ktorý poskytuje kohézny model pamäte CPU+GPU s výrazne vyššou šírkou pásma ako tradičné rozhrania PCIe. Táto architektúra zaisťuje plynulý prenos údajov medzi CPU a GPU, čo optimalizuje tréningové aj inferenčné úlohy.

Tréningové a inferenčné schopnosti

- Tréning: Zatiaľ čo superchip GB10 nie je primárne navrhnutý ako vyhradený tréningový čip, ako je GPU Tesla Nvidia, dokáže zvládnuť prototypovanie a doladenie modelov AI. Jeho vysoko výkonná kombinácia GPU a CPU umožňuje vývojárom pracovať na menších až stredne veľkých modeloch priamo na svojich stolných počítačoch. Pre väčšie modely sa môže použiť v spojení s cloudovými službami pre rozsiahlejšie úlohy v oblasti výcviku.

-Inferencia: GB10 Superchip vyniká inferenčným úlohám, vykonáva sa vopred vyškolené modely efektívne na prijímanie rozhodnutí v reálnom čase na základe nových údajov. Jeho podpora pre presnosť FP4 a tenzorové jadrá piatej generácie umožňujú rýchle a presné spracovanie modelov AI, čo ho robí ideálnym pre aplikácie vyžadujúce rýchlu inferenciu, ako je napríklad hrana AI, robotika a inteligentné zariadenia IoT.

škálovateľnosť a nasadenie

Projektové číslice aj ASUS Ascent GX10 umožňujú bezproblémové nasadenie modelov AI z miestnych pracovných prostredí do infraštruktúry cloudu alebo dátového centra pomocou softvéru NVIDIA AI. To znamená, že vývojári dokážu prototypovať modely lokálne a potom ich rozšíriť v cloude bez významných úprav kódu, čo uľahčuje efektívnu iteráciu a nasadenie procesov.

Stručne povedané, Superchip GB10 je navrhnutý tak, aby posilňoval vývojárov AI s kompaktným, ale výkonným nástrojom pre úlohy tréningu aj inferencie. Aj keď je viac zameraný na inferenciu a prototypovanie, jeho schopnosti sa môžu rozšíriť prostredníctvom integrácie s cloudovými službami, aby sa rozsiahlejšie vyžadovalo školenia.

Citácie:
[1] https://www.hyperstack.cloud/blog/thoughtleadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-akt-about-the-blackwell-ai-ai-superComputer
[2] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
Https://www.marketscreener.com/quote/stock/astock/asustek-computer-inc-in492304/news/asus-introduces-ascent-gx10-ai-ai-supercomputer-poweed-powered---nvidia-gb1-gb1-grace-blackwell-superchip-493333339/
[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.mediak.com/press-room/Mediak-Collaborates-with-nvidia-on-the-wvidia-gb1-gb1-grace-blackwell-superchip-powering-the-nvidia-prroject-digits-SuperComputer
[6] https://www.friendsofthemetavery.com/blog/aipips-explaned --inference-inference-processors-processors-nveiled
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-ver-desk-and-and-at-at-every-ai-daivelopers-fingertrips
[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