Superchipul Nvidia GB10, prezentat pe dispozitive precum Asus Ascent GX10 și Nvidia Project Cifre, este conceput pentru a gestiona modele mari de AI cu până la 200 de miliarde de parametri prin mai multe tehnologii cheie și caracteristici arhitecturale:
1. PETAFLOP AI Performanță: GB10 Superchip oferă până la 1 petaflop de performanță de calcul AI, ceea ce este crucial pentru prelucrarea eficientă a modelelor AI mari. Acest nivel de performanță permite prototiparea rapidă, reglarea fină și inferența modelelor AI complexe [1] [4].
2. Memorie unificată: cipul include 128 GB de memorie unificată, coerentă. Această arhitectură de memorie unificată asigură că atât CPU, cât și GPU pot accesa același spațiu de memorie, îmbunătățind semnificativ eficiența transferului de date și reducând latența. Acest lucru este deosebit de important pentru modelele mari de AI care necesită o memorie substanțială pentru a funcționa eficient [3] [5].
3. Arhitectura Grace Blackwell: GB10 Superchip este construit pe arhitectura Nvidia Grace Blackwell, care combină un GPU Blackwell de înaltă performanță cu un CPU Grace bazat pe brațe de 20 de nuclee. GPU Blackwell prezintă nuclee de tensiune de a cincea generație, care sunt optimizate pentru sarcinile de muncă AI, iar CPU GRACE îmbunătățește sarcinile de preprocesare și orchestrare a datelor [1] [4].
4. NVLink-C2C Interconect: Chip folosește tehnologia de interconectare NVLink-C2C NVIDIA, care oferă o conexiune cu lățime de bandă mare între CPU și GPU. Această interconectare oferă de cinci ori lățimea de bandă a PCIE 5.0, asigurând transferul de date fără probleme și colaborarea eficientă între CPU și GPU în timpul calculelor AI [1] [3].
5. Scalabilitate: Pentru modele și mai mari, două sisteme echipate cu GB10 Superchip pot fi conectate folosind tehnologia NVIDIA Connectx Networking. Acest lucru permite utilizatorilor să gestioneze modele AI cu până la 405 miliarde de parametri, cum ar fi modelul META LLAMA 3.1 [2] [6].
6. Precizie FP4: GB10 Superchip funcționează la precizie FP4, ceea ce îmbunătățește viteza de calcul prin aproximări. Acest nivel de precizie este potrivit pentru multe aplicații AI, oferind un echilibru între performanță și precizie [2] [4].
7. Compatibilitatea software-ului: GB10 Superchip este complet compatibil cu stiva de software AI NVIDIA, inclusiv instrumente precum NEMO Framework pentru bibliotecile de reglare fină și Rapids pentru știința datelor. Această compatibilitate asigură că dezvoltatorii pot folosi o gamă largă de instrumente și cadre AI pentru a -și optimiza fluxurile de lucru [5] [6].
În general, combinația GB10 Superchip de calcul de înaltă performanță, arhitectură eficientă a memoriei și design scalabil îl face o soluție ideală pentru gestionarea modelelor mari de AI cu până la 200 de miliarde de parametri, democratizarea accesului la capacități avansate de calcul AI pentru dezvoltatori și cercetători.
Citări:
[1] https://press.asus.com/news/press-relases/asus-introducts-ascent-gx-10-AI-Supercomputer-fored-by-nvidia-GB-10-Grace-Blackwell-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/
]
[6] https://www.hypestack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-about-the-blackwell-ai-suppercomputer
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-project-digits-personal-AI-SuperComputer/
[8] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1hvplfw/new_nvidia_ai_pc_gb10_with_128g_vram_unified/
[9] https://www.techradar.com/pro/nvidia-unveils-a-blackwell-powered-mini-pc
[10] https://www.techeblog.com/nvidia-project-digits-smallest-ai-supercomputer/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-aai-dezvolters-fingertips