หน่วยความจำแบบครบวงจรและเชื่อมโยงกันใน GB10 Superchip ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล AI ได้อย่างมีนัยสำคัญโดยการจัดทำโมเดลหน่วยความจำ CPU+GPU ที่เหนียวแน่น สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้การถ่ายโอนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและการเข้าถึงระหว่าง CPU และ GPU ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับเวิร์กโหลด AI ที่ต้องใช้ทั้งการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการประมวลผลแบบขนาน นี่คือวิธีที่ระบบหน่วยความจำนี้เป็นประโยชน์ต่อประสิทธิภาพของโมเดล AI:
1. การถ่ายโอนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ: GB10 Superchip ใช้ NVLINK-C2C ของ NVIDIA ซึ่งให้การเชื่อมต่อแบบแบนด์วิดท์สูงและความล่าช้าระหว่าง GPU และ CPU การเชื่อมต่อระหว่างกันนี้มีแบนด์วิดท์ห้าเท่าของ PCIe 5.0 เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลสามารถถ่ายโอนได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพระหว่าง CPU และ GPU ลดเวลาแฝงและปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโดยรวม [1] [4]
2. การเข้าถึงหน่วยความจำแบบครบวงจร: สถาปัตยกรรมหน่วยความจำแบบครบวงจรช่วยให้ทั้ง CPU และ GPU สามารถเข้าถึงพื้นที่หน่วยความจำเดียวกันโดยไม่จำเป็นต้องคัดลอกข้อมูลที่ชัดเจน สิ่งนี้ทำให้การเขียนโปรแกรมง่ายขึ้นและลดค่าใช้จ่ายในการจัดการหน่วยความจำเนื่องจากนักพัฒนาไม่จำเป็นต้องจัดการการถ่ายโอนข้อมูลระหว่าง CPU และ GPU ด้วยตนเอง การเข้าถึงแบบครบวงจรนี้ช่วยให้การดำเนินการอย่างไร้รอยต่อของงานที่ต้องใช้ทั้งทรัพยากร CPU และ GPU เช่นการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการฝึกอบรม/การอนุมานแบบจำลอง AI [1] [3]
3. การสนับสนุนรุ่นใหญ่: ระบบหน่วยความจำ Unified ของ GB10 Superchip รองรับหน่วยความจำระบบที่สอดคล้องกันสูงสุด 128GB ความจุนี้เพียงพอที่จะจัดการกับโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์สูงสุด 200 พันล้านพารามิเตอร์ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างต้นแบบปรับแต่งและเรียกใช้โมเดลเหล่านี้โดยตรงบนเดสก์ท็อป เมื่อเชื่อมโยงกับระบบอื่นผ่าน NVIDIA ConnectX มันสามารถรองรับโมเดลที่มีพารามิเตอร์สูงสุด 405 พันล้าน [3] [4]
4. ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน: การทำงานร่วมกันกับ MediaTek บน GB10 Superchip ทำให้มั่นใจได้ว่าจะได้รับประสิทธิภาพสูงในขณะที่รักษาประสิทธิภาพการใช้พลังงาน สิ่งนี้ช่วยให้ระบบทำงานโดยใช้เต้าเสียบไฟฟ้ามาตรฐานทำให้เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมเดสก์ท็อปโดยไม่ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานพลังงานพิเศษ [4] [5]
โดยสรุปหน่วยความจำแบบครบวงจรและเชื่อมโยงกันใน GB10 Superchip ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล AI โดยอำนวยความสะดวกในการถ่ายโอนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพการจัดการหน่วยความจำทำให้ง่ายขึ้นการสนับสนุนรุ่นใหญ่และการรักษาประสิทธิภาพพลังงาน คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้เป็นโซลูชันที่เหมาะสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนา AI ที่ต้องการทำงานกับโมเดล AI ที่ซับซ้อนในระดับเดสก์ท็อป
การอ้างอิง:
[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-introduces-ascent-gx10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-grace-blace-Blace-Blace-Blackwell
[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-erery-desk-and-at-erery-ai-developers-fingertips