GB10 SuperChip ühtne ja sidus mälu suurendab märkimisväärselt AI mudeli jõudlust, pakkudes sidusat CPU+GPU mälumudelit. See arhitektuur võimaldab tõhusat andmeedastust ja juurdepääsu CPU ja GPU vahel, mis on ülioluline AI töökoormuse jaoks, mis nõuavad nii andmete eeltöötlust kui ka paralleelset töötlemist. Siit saate teada, kuidas see mälusüsteem on kasulik AI mudeli jõudlusele:
1. Tõhus andmeedastus: GB10 SuperChip kasutab NVIDIA NVLINK-C2C ühendusi, mis tagab suure ribalaiuse madala latentsusega ühenduse GPU ja CPU vahel. See ühendus pakub viis korda PCIE 5.0 ribalaiust, tagades, et andmeid saab kiiresti ja tõhusalt üle kanda protsessori ja GPU vahel, vähendades latentsusaega ja parandades süsteemi üldist jõudlust [1] [4].
2. Ühtne mälu juurdepääs: ühtne mäluarhitektuur võimaldab nii protsessori kui ka GPU -l juurde pääseda samale mäluruumile, ilma et oleks vaja selgesõnalisi andmete kopeerimist. See lihtsustab programmeerimist ja vähendab mäluhalduse üldkulusid, kuna arendajad ei pea CPU ja GPU vahelise andmete ülekandmist käsitsi haldama. See ühtne juurdepääs võimaldab sujuvat täita nii CPU kui ka GPU ressursse, näiteks andmete eeltöötluse ja AI mudeli koolituse/järelduste täitmist [1] [3].
3. suur mudeli tugi: GB10 SuperChipi ühtne mälusüsteem toetab kuni 128 GB sidusat süsteemimälu. See maht on piisav kuni 200 miljardi parameetriga suurte AI-mudelite käsitsemiseks, mis võimaldab arendajatel prototüüpi teha, peenhäälestada ja neid mudeleid otse töölauale käivitada. Nvidia Connecxi kaudu mõne teise süsteemiga ühendatuna suudab see toetada isegi kuni 405 miljardi parameetriga mudeleid [3] [4].
4. energiatõhusus: koostöö GB10 SuperChip -i koostöös MediaTekiga tagab, et see saavutab suure jõudluse, säilitades samal ajal energiatõhususe. See võimaldab süsteemil töötada standardse elektripunkti abil, muutes selle sobivaks lauaarvuti keskkondades, ilma et oleks vaja spetsiaalset toiteinfrastruktuuri [4] [5].
Kokkuvõtlikult suurendab GB10 SuperChip ühtne ja sidus mälu AI mudeli jõudlust, hõlbustades tõhusat andmeedastust, lihtsustades mäluhaldust, toetades suuri mudeleid ja säilitades energiatõhususe. Need funktsioonid muudavad selle ideaalseks lahenduseks AI teadlastele ja arendajatele, kes peavad töölaua skaalal töötama keerukate AI -mudelitega.
Tsitaadid:
[1] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiUaqcjvuj/
]
]
[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/
]
[8] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
]
