تعمل الذاكرة الموحدة المتماسكة في SuperChip GB10 بشكل كبير على تعزيز أداء نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال توفير نموذج ذاكرة وحدة المعالجة المركزية+وحدة المعالجة المركزية. تسمح هذه البنية بنقل البيانات الفعال والوصول إليه بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، وهو أمر بالغ الأهمية بالنسبة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعى التي تتطلب معالجة البيانات والمعالجة المتوازية. فيما يلي كيف يفيد نظام الذاكرة أداء نموذج الذكاء الاصطناعي:
1. نقل البيانات الفعال: يستخدم CONVLINK-C2C من NVIDIA NVLINK-C2C ، والذي يوفر اتصالًا عالي النطاق ، وصول منخفض بين GPU و CPU. يوفر هذا التوصيل الخمس مرات عرض النطاق الترددي لـ PCIe 5.0 ، مما يضمن نقل البيانات بسرعة وكفاءة بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، مما يقلل من الكمون وتحسين أداء النظام العام [1] [4].
2. وصول الذاكرة الموحدة: تتيح بنية الذاكرة الموحدة كلا من وحدة المعالجة المركزية و GPU للوصول إلى مساحة الذاكرة نفسها دون الحاجة إلى نسخ بيانات صريحة. هذا يبسط البرمجة ويقلل من إدارة الذاكرة ، حيث لا يحتاج المطورون إلى إدارة نقل البيانات يدويًا بين وحدة المعالجة المركزية و GPU. يتيح هذا الوصول الموحد التنفيذ السلس للمهام التي تتطلب كل من موارد وحدة المعالجة المركزية و GPU ، مثل المعالجة المسبقة للبيانات وتدريب/استنتاج نموذج الذكاء الاصطناعي [1] [3].
3. دعم النموذج الكبير: يدعم نظام الذاكرة الموحد لـ GB10 SuperChip ما يصل إلى 128 جيجابايت من ذاكرة النظام المتماسك. هذه السعة كافية للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة التي تصل إلى 200 مليار معلمة ، مما يتيح للمطورين النموذج الأولي ، وضبطه ، وتشغيل هذه النماذج مباشرة على أجهزة سطح المكتب الخاصة بهم. عند ربطه بنظام آخر عبر NVIDIA ConnectX ، يمكنه حتى دعم النماذج بما يصل إلى 405 مليار معلمة [3] [4].
4. كفاءة الطاقة: يضمن التعاون مع Mediatek على SuperChip GB10 أنه يحقق أداءً عاليًا مع الحفاظ على كفاءة الطاقة. يتيح هذا للنظام العمل باستخدام منفذ كهربائي قياسي ، مما يجعله مناسبًا لبيئات سطح المكتب دون الحاجة إلى بنية تحتية متخصصة في الطاقة [4] [5].
باختصار ، تعزز الذاكرة الموحدة والمتماسكة في GB10 SuperChip أداء نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال تسهيل نقل البيانات الفعال ، وتبسيط إدارة الذاكرة ، ودعم النماذج الكبيرة ، والحفاظ على كفاءة الطاقة. هذه الميزات تجعلها حلاً مثاليًا للباحثين والمطورين الذين يحتاجون إلى العمل مع نماذج منظمة العفو الدولية المعقدة على مقياس سطح المكتب.
الاستشهادات:
[1] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[2]
[3]
[4] https://dirox.com/post/nvidia-project-digits
[5] https://akihabaranews.com/nvidias-new-gb10-superchip/
[6]
[7]
[8] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-lackwell-on-every-desk-at-avery-ai-developers-fingerpips