Bộ nhớ hợp nhất, kết hợp trong SuperChip GB10 giúp tăng cường đáng kể hiệu suất mô hình AI bằng cách cung cấp mô hình bộ nhớ CPU+GPU gắn kết. Kiến trúc này cho phép truyền dữ liệu hiệu quả và truy cập giữa CPU và GPU, điều này rất quan trọng đối với khối lượng công việc AI yêu cầu cả xử lý tiền xử lý dữ liệu và xử lý song song. Đây là cách hệ thống bộ nhớ này mang lại lợi ích cho hiệu suất mô hình AI:
1. Chuyển dữ liệu hiệu quả: Superchip GB10 sử dụng kết nối NVLink-C2C của NVIDIA, cung cấp kết nối băng thông cao, độ trễ thấp giữa GPU và CPU. Kết nối này cung cấp năm lần băng thông của PCIe 5.0, đảm bảo rằng dữ liệu có thể được truyền nhanh chóng và hiệu quả giữa CPU và GPU, giảm độ trễ và cải thiện hiệu suất hệ thống tổng thể [1] [4].
2. Truy cập bộ nhớ hợp nhất: Kiến trúc bộ nhớ hợp nhất cho phép cả CPU và GPU truy cập cùng một không gian bộ nhớ mà không cần sao chép dữ liệu rõ ràng. Điều này đơn giản hóa việc lập trình và giảm chi phí quản lý bộ nhớ, vì các nhà phát triển không cần quản lý thủ công chuyển khoản giữa CPU và GPU. Truy cập thống nhất này cho phép thực hiện liền mạch các tác vụ yêu cầu cả tài nguyên CPU và GPU, chẳng hạn như tiền xử lý dữ liệu và đào tạo/suy luận mô hình AI [1] [3].
3. Hỗ trợ mô hình lớn: Hệ thống bộ nhớ hợp nhất của GB10 hỗ trợ lên tới 128GB bộ nhớ hệ thống kết hợp. Công suất này đủ để xử lý các mô hình AI lớn với tới 200 tỷ thông số, cho phép các nhà phát triển nguyên mẫu, tinh chỉnh và chạy các mô hình này trực tiếp trên máy tính để bàn của họ. Khi được liên kết với một hệ thống khác thông qua NVIDIA ConnectX, nó thậm chí có thể hỗ trợ các mô hình với tới 405 tỷ tham số [3] [4].
4. Hiệu quả năng lượng: Sự hợp tác với MediaTek trên Superchip GB10 đảm bảo rằng nó đạt được hiệu suất cao trong khi duy trì hiệu quả năng lượng. Điều này cho phép hệ thống hoạt động bằng cách sử dụng ổ cắm điện tiêu chuẩn, làm cho nó phù hợp với môi trường máy tính để bàn mà không cần cơ sở hạ tầng năng lượng chuyên dụng [4] [5].
Tóm lại, bộ nhớ hợp nhất, kết hợp trong SuperChip GB10 giúp tăng cường hiệu suất mô hình AI bằng cách tạo điều kiện truyền dữ liệu hiệu quả, đơn giản hóa việc quản lý bộ nhớ, hỗ trợ các mô hình lớn và duy trì hiệu quả năng lượng. Những tính năng này làm cho nó trở thành một giải pháp lý tưởng cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển AI cần làm việc với các mẫu AI phức tạp trên quy mô máy tính để bàn.
Trích dẫn:
[1] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
.
[3] https://www.marketscreener.com/quote/stock/asustek-computer-n
[4] https://dirox.com/post/nvidia-project-digits
[5] https://akihabaranews.com/nvidias-new-gb10-superchip/
[6] https://theexecutin
.
[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