Uunifikowana, spójna pamięć w superchipu GB10 znacznie poprawia wydajność modelu AI, zapewniając spójny model pamięci CPU+GPU. Ta architektura pozwala na wydajne przesyłanie danych i dostęp między procesorem a GPU, co jest kluczowe dla obciążeń AI, które wymagają zarówno przetwarzania danych, jak i przetwarzania równoległego. Oto jak ten system pamięci korzysta z wydajności modelu AI:
1. Skuteczne przesyłanie danych: Superchip GB10 wykorzystuje interconnect NVIDIA-C2C, który zapewnia wysoką przepustowość, niską opóźnienie połączenia między GPU i CPU. Ten interconnect oferuje pięciokrotnie przepustowość PCIE 5.0, zapewniając, że dane można szybko i wydajnie przenieść między CPU i GPU, zmniejszając opóźnienie i poprawiając ogólną wydajność systemu [1] [4].
2. Ujednolicony dostęp do pamięci: Ujednolicona architektura pamięci pozwala zarówno procesowi, jak i GPU dostęp do tego samego miejsca pamięci bez potrzeby jawnego kopiowania danych. Upraszcza to programowanie i zmniejsza koszty ogólne zarządzania pamięcią, ponieważ programiści nie muszą ręcznie zarządzać transferami danych między procesorem a GPU. Ten ujednolicony dostęp umożliwia bezproblemowe wykonywanie zadań, które wymagają zarówno zasobów CPU, jak i GPU, takich jak przetwarzanie danych i szkolenie modelu AI [1] [3].
3. Duża obsługa modelu: Ujednolicony system pamięci GB10 Superchip obsługuje do 128 GB spójnej pamięci systemowej. Pojemność ta jest wystarczająca do obsługi dużych modeli AI z do 200 miliardów parametrów, umożliwiając programistom prototyp, dostosowanie i uruchamianie tych modeli bezpośrednio na ich komputerach. Po powiązaniu z innym systemem za pośrednictwem NVIDIA ConnectX może nawet obsługiwać modele z do 405 miliardów parametrów [3] [4].
4. Wydajność energetyczna: Współpraca z MediaTek na Superchip GB10 zapewnia, że osiągnie wysoką wydajność przy jednoczesnym zachowaniu wydajności energetycznej. Pozwala to systemowi działać za pomocą standardowego gniazdka elektrycznego, dzięki czemu nadaje się do środowisk stacjonarnych bez wymagania specjalistycznej infrastruktury energetycznej [4] [5].
Podsumowując, ujednolicona, spójna pamięć w superchipu GB10 zwiększa wydajność modelu AI poprzez ułatwianie wydajnego przesyłania danych, uproszczenie zarządzania pamięcią, obsługą dużych modeli i utrzymanie wydajności energetycznej. Funkcje te sprawiają, że jest to idealne rozwiązanie dla badaczy i programistów AI, którzy muszą pracować ze złożonymi modelami AI w skali stacjonarnej.
Cytaty:
[1] https://www.asus.com/news/9CCGZBGIUAQCJVUJ/
[2] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-unveils-project-digits-personal-ai-supercomputer/
[3] https://www.marketscreener.com/quote/stock/asustek-computer-inc-6492304/news/asus-introduce-ascent-gx10-ai-supercomputer-powered-ca-nvidia-gb10-grace-brackwell-seperchip-493723339/
[4] https://dirox.com/post/nvidia-project-digits
[5] https://akiihabaranews.com/nvidias-wb10-superchip/
[6] https://theexecutivepost.com/nvidia-digits-world-smallest-ai-supercomputer/
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-project-digits-personal-ai-supercomputer/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips