كيف يتعامل SuperChip GB10

1. PETAFLOP AI Performance: يقدم SuperCHIP GB10 ما يصل إلى 1 PETAFLOP من أداء الحوسبة الذكاء الاصطناعى ، وهو أمر بالغ الأهمية لمعالجة نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة بكفاءة. يسمح هذا المستوى من الأداء بالنماذج الأولية السريعة ، والضبط الدقيق ، واستنتاج نماذج الذكاء الاصطناعى المعقدة [1] [4].

2. الذاكرة الموحدة: تتضمن الشريحة 128 جيجابايت من الذاكرة الموحدة المتماسكة. تضمن بنية الذاكرة الموحدة هذه أن كل من وحدة المعالجة المركزية و GPU يمكنها الوصول إلى نفس مساحة الذاكرة ، مما يحسن بشكل كبير كفاءة نقل البيانات وتقليل الكمون. هذا مهم بشكل خاص لنماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة التي تتطلب ذاكرة كبيرة للعمل بفعالية [3] [5].

3. Grace Blackwell Architecture: تم بناء GB10 Superchip على الهندسة المعمارية Nvidia Grace Blackwell ، التي تجمع بين وحدة معالجة الرسومات Blackwell عالية الأداء مع وحدة المعالجة المركزية القائمة على الذراع 20. يتميز GPU Blackwell GPU بنوى الموتر من الجيل الخامس ، والتي تم تحسينها لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي ، وتعزز وحدة المعالجة المركزية GRACE مهام المعالجة والتنسيق [1] [4].

4. NVLINK-C2C interconnect: تستخدم الشريحة تقنية NVLINK-C2C المترابطة NVIDIA ، والتي توفر اتصالًا عالي النطاق بين وحدة المعالجة المركزية و GPU. يوفر هذا التوصيل الخمس مرات عرض النطاق الترددي لـ PCIe 5.0 ، مما يضمن نقل البيانات السلس والتعاون الفعال بين وحدة المعالجة المركزية و GPU خلال حسابات الذكاء الاصطناعي [1] [3].

5. قابلية التوسع: بالنسبة للطرز الأكبر ، يمكن توصيل نظامين مزودة بنظام GB10 SuperChip باستخدام تقنية NVIDIA ConnectX Networking. يتيح ذلك للمستخدمين التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى مع ما يصل إلى 405 مليار معلمة ، مثل نموذج LLAMA 3.1 Meta [2] [6].

6. دقة FP4: يعمل SuperChip GB10 عند دقة FP4 ، مما يعزز سرعة الحساب من خلال التقريب. هذا المستوى الدقيق مناسب للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، حيث يقدم توازنًا بين الأداء والدقة [2] [4].

7. توافق البرامج: يتوافق GB10 SuperChip تمامًا مع مكدس برامج AI من NVIDIA ، بما في ذلك أدوات مثل NEMO Framework لمكتبات النماذج النموذجية ومكتبات RAPIDS لعلوم البيانات. يضمن هذا التوافق أن يتمكن المطورون من الاستفادة من مجموعة واسعة من أدوات وأطر الذكاء الاصطناعي لتحسين مهام سير العمل الخاصة بهم [5] [6].

بشكل عام ، فإن مزيج GB10 SuperChip من الحوسبة عالية الأداء ، والهندسة المعمارية الفعالة للذاكرة ، والتصميم القابل للتطوير يجعلها حلاً مثاليًا للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة التي تصل إلى 200 مليار معلمة ، مما يضعف الوصول إلى إمكانات الحوسبة المتقدمة من الذكاء الاصطناعي للمطورين والباحثين.

الاستشهادات:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-lackwell-superchip/
[2] https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-ai
[3] https://meta-quantum.today/؟p=3460
[4] https://akihabaranews.com/nvidias-new-gb10-superchip/
[5]
[6] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-thend-about-lackwell-ai-supercomputer
[7]
[8]
[9] https://www.techradar.com/pro/nvidia-unveils-a-blackwell-power-mini-pc
[10]
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-lackwell-on-every-desk-at-avery-ai-developers-fingerpips