Memoria unificată și coerentă din GB10 Superchip îmbunătățește semnificativ performanța modelului AI prin furnizarea unui model de memorie CPU+GPU coeziv. Această arhitectură permite transferul și accesul eficient al datelor între CPU și GPU, ceea ce este crucial pentru sarcinile de lucru AI care necesită atât preprocesarea datelor, cât și procesarea paralelă. Iată cum acest sistem de memorie beneficiază de performanța modelului AI:
1.. Transfer de date eficient: GB10 Superchip folosește interconectarea NVLink-C2C a NVIDIA, care oferă o conexiune cu latență scăzută, cu latență scăzută între GPU și CPU. Această interconectare oferă de cinci ori lățimea de bandă a PCIE 5.0, asigurându -se că datele pot fi transferate rapid și eficient între CPU și GPU, reducând latența și îmbunătățind performanța generală a sistemului [1] [4].
2. Accesul unificat al memoriei: Arhitectura de memorie unificată permite atât procesorului, cât și GPU să acceseze același spațiu de memorie, fără a fi nevoie de o copiere explicită a datelor. Acest lucru simplifică programarea și reduce cheltuielile de gestionare a memoriei, deoarece dezvoltatorii nu trebuie să gestioneze manual transferurile de date între CPU și GPU. Acest acces unificat permite executarea perfectă a sarcinilor care necesită atât resurse CPU, cât și GPU, cum ar fi preprocesarea datelor și formarea/inferența modelului AI [1] [3].
3. Suport de model mare: sistemul de memorie unificat GB10 Superchip acceptă până la 128 GB memorie de sistem coerentă. Această capacitate este suficientă pentru a gestiona modele mari de AI cu până la 200 de miliarde de parametri, permițând dezvoltatorilor să prototipze, să regleze și să ruleze aceste modele direct pe desktop-urile lor. Când este legat de un alt sistem prin NVIDIA Connectx, acesta poate susține chiar și modele cu până la 405 miliarde de parametri [3] [4].
4. Eficiența energiei electrice: Colaborarea cu MediaTek la GB10 Superchip asigură că obține performanțe ridicate, menținând în același timp eficiența energiei electrice. Acest lucru permite sistemului să funcționeze folosind o priză electrică standard, ceea ce îl face adecvat pentru medii desktop, fără a necesita infrastructură de energie specializată [4] [5].
În rezumat, memoria unificată și coerentă în superchipul GB10 îmbunătățește performanța modelului AI prin facilitarea transferului de date eficient, simplificarea gestionării memoriei, susținerea modelelor mari și menținerea eficienței energiei. Aceste caracteristici îl fac o soluție ideală pentru cercetătorii și dezvoltatorii AI care trebuie să lucreze cu modele AI complexe la scară desktop.
Citări:
[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-introducters-ascent-gx10-AI-SuperComputer-Powered-By-NVIDIA-GB10-GRACE-BLACKWELL-SUPERCHIP-49372339/
[4] https://dirox.com/post/nvidia-project-digits
[5] https://akihabaranews.com/nvidias-new-gb10-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-aai-dezvolters-fingertips