A GB10 Superchip egységes, koherens memóriája szignifikánsan javítja az AI modell teljesítményét egy koherens CPU+GPU memóriamodell biztosításával. Ez az architektúra lehetővé teszi a hatékony adatátvitelt és a CPU és a GPU közötti hozzáférést, amely elengedhetetlen az AI munkaterhelésekhez, amelyek mind az adatok előfeldolgozását, mind a párhuzamos feldolgozást igénylik. Így előnyös ez a memóriarendszer előnye az AI modell teljesítményének:
1. Hatékony adatátvitel: A GB10 Superchip az NVIDIA NVLink-C2C összekapcsolását alkalmazza, amely nagy sávszélességű, alacsony késleltetésű kapcsolatot biztosít a GPU és a CPU között. Ez az összekapcsolás a PCIe 5.0 sávszélességének ötszörösére kínálja, biztosítva, hogy az adatok gyorsan és hatékonyan átvihetők a CPU és a GPU között, csökkentve a késleltetést és javítva a rendszer teljes teljesítményét [1] [4].
2. Egységes memória -hozzáférés: Az egységes memória -architektúra lehetővé teszi mind a CPU, mind a GPU számára, hogy ugyanazon memóriaterülethez férjen hozzá, anélkül, hogy kifejezett adatok másolnának. Ez egyszerűsíti a programozást és csökkenti a memóriakezelést, mivel a fejlesztőknek nem kell manuálisan kezelniük a CPU és a GPU közötti adatátvitelt. Ez az egységes hozzáférés lehetővé teszi a CPU és a GPU erőforrások, például az adatok előfeldolgozásának és az AI modell -képzésnek/következtetéseinek, mind a CPU, mind a GPU erőforrásokhoz szükséges feladatok zökkenőmentes végrehajtását [1] [3].
3. Nagy modelltámogatás: A GB10 Superchip Unified Memóriarendszere akár 128 GB -os koherens rendszermemóriát is támogat. Ez a kapacitás elegendő a nagy AI modellek kezeléséhez akár 200 milliárd paraméterrel, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy prototípusát, finomhangolódjanak és ezeket a modelleket közvetlenül az asztali számítógépeken futtassák. Ha egy másik rendszerhez kapcsolódik az NVIDIA ConnectX segítségével, akkor akár 405 milliárd paraméterrel is támogathatja a modelleket [3] [4].
4. Teljesítményhatékonyság: A MediaTekkel a GB10 Superchip -en való együttműködés biztosítja, hogy nagy teljesítményt érjen el, miközben fenntartja az energiahatékonyságot. Ez lehetővé teszi a rendszer számára, hogy standard elektromos aljzat használatával működjön, így alkalmas az asztali környezetre, anélkül, hogy speciális energiaterméket igényelne [4] [5].
Összefoglalva: a GB10 Superchip egységes, koherens memóriája javítja az AI modell teljesítményét azáltal, hogy megkönnyíti az adatátvitelt, egyszerűsíti a memóriakezelést, támogatja a nagy modelleket és fenntartja az energiahatékonyságot. Ezek a funkciók ideális megoldássá teszik az AI kutatók és fejlesztők számára, akiknek komplex AI modellekkel kell dolgozniuk asztali skálán.
Idézetek:
[1] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[2] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-unveils-project-cigits-personal-ai-supercomputer/
[3] https://www.marketscreener.com/quote/stock/asustek-computer-inc-6492304/news/asus-introduces-ascent-gx10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip-4933339/
[4] https://dirox.com/post/nvidia-project-cigits
[5] https://akihabaranews.com/nvidias-new-gb10-superchip/
[6] https://theexecutivepost.com/nvidia-digits-world-smallest--supercomputer/
[7] https://www.engineering.com/nvidia- Unveils-project-digits-personal-Ai-superComputer/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/project-beigits/
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips