GB10 Superchip AI modellerinin eğitim ve çıkarımını nasıl ele alıyor?

Anahtar Bileşenler ve Mimari

- GPU ve Tensör Çekirdekleri: GB10 Superchip, beşinci nesil tensör çekirdeğe sahip bir NVIDIA Blackwell GPU'ya sahiptir. Bu tensör çekirdekleri, derin öğrenme görevleri için çok önemli olan matris çarpımları için optimize edilmiştir. Karmaşık AI hesaplamalarının yüksek hızlı işlenmesini sağlayarak hem eğitim hem de çıkarım süreçlerinin performansını önemli ölçüde artırırlar.

-CPU: Superchip, 10 Cortex X925 CPU çekirdeği ve 10 A725 CPU çekirdeğinden oluşan yüksek performanslı, 20 çekirdekli bir CPU içerir. Bu CPU, modellerin ayarlanmasını ve gerçek zamanlı çıkarımları hızlandırarak veri ön işleme ve düzenlemeyi geliştirir. ARM mimarisi, verimli güç yönetimi ve performansına katkıda bulunur ve bu da onu Edge AI uygulamaları için uygun hale getirir.

- Bellek ve Bağlantı: GB10 Superchip, büyük AI modellerini işlemek için gerekli olan 128GB birleşik tutarlı bellek sunar. Geleneksel PCIe arayüzlerinden önemli ölçüde daha yüksek bant genişliğine sahip uyumlu bir CPU+GPU bellek modeli sağlayan NVIDIA NVLink-C2C kullanır. Bu mimari, hem eğitim hem de çıkarım görevlerini optimize ederek CPU ve GPU arasında kesintisiz veri aktarımı sağlar.

Eğitim ve Çıkarım Yetenekleri

- Eğitim: GB10 Superchip öncelikle NVIDIA'nın Tesla GPU'ları gibi özel bir eğitim çipi olarak tasarlanmasa da, AI modellerinin prototiplenmesini ve ince ayarını yapabilir. Yüksek performanslı GPU ve CPU kombinasyonu, geliştiricilerin doğrudan masaüstlerinde daha küçük ve orta boy modeller üzerinde çalışmasına izin verir. Daha büyük modeller için, daha kapsamlı eğitim görevleri için bulut hizmetleriyle birlikte kullanılabilir.

-Çıkarım: GB10 Superchip, yeni verilere dayalı gerçek zamanlı kararlar almak için önceden eğitilmiş modelleri verimli bir şekilde yürüterek çıkarım görevlerinde mükemmeldir. FP4 hassasiyeti ve beşinci nesil tensör çekirdeklerine desteği, AI modellerinin hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesini sağlar, bu da Edge AI, robotik ve akıllı IoT cihazları gibi hızlı çıkarım gerektiren uygulamalar için idealdir.

Ölçeklenebilirlik ve Dağıtım

Hem proje basamakları hem de ASUS Ascent GX10, NVIDIA AI yazılımı kullanarak yerel masaüstü ortamlarından bulut veya veri merkezi altyapısına AI modellerinin sorunsuz bir şekilde dağıtılmasına izin verir. Bu, geliştiricilerin modelleri yerel olarak prototipleyebileceği ve daha sonra önemli kod ayarlamaları olmadan bulutta ölçeklendirebileceği ve verimli yineleme ve dağıtım işlemlerini kolaylaştırabileceği anlamına gelir.

Özetle, GB10 Superchip, AI geliştiricilerini hem eğitim hem de çıkarım görevleri için kompakt ama güçlü bir araçla güçlendirmek için tasarlanmıştır. Çıkarım ve prototiplemeye daha fazla yönelik olsa da, yetenekleri daha kapsamlı eğitim ihtiyaçları için bulut hizmetleriyle entegrasyon yoluyla genişletilebilir.

Alıntılar:
[1] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-to-no-need-to-now-about-the-hai-a-a----supercomputer
[2] https://www.nvidia.com/en-us/project-digiits/
[3] https://www.marketscreener.com/quote/stock/asustek-computer-incil-6492304/news/asus-introduces-ascent-gx10-a--supercomputer-by-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip-4937239/-superchip
[4] https://press.asus.com/news/press-reelees/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-spercomputer-powered-by-nvidia-gb-grace-blackwell-sperchip/
[5] https://www.mediate.com/press-room/ediateek-collaborates-with-nvidia-on-the-new-nvidia-g1-grace-blackwell-superchip-i-suppercomputer
[6] https://www.friendsofthemetavverse.com/blog
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-to-vover-desk-and-at-avery-a-veloperers-fingertpers
[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-digiits-high-polance-ai