GB10 Superchip'teki birleşik, tutarlı bellek, uyumlu bir CPU+GPU bellek modeli sağlayarak AI model performansını önemli ölçüde artırır. Bu mimari, hem veri önceden işleme hem de paralel işleme gerektiren AI iş yükleri için çok önemli olan CPU ve GPU arasında verimli veri aktarımı ve erişimine izin verir. Bu bellek sistemi AI model performansına nasıl fayda sağlıyor:
1. Verimli Veri Aktarımı: GB10 Superchip, GPU ve CPU arasında yüksek bant genişliği, düşük gecikme bağlantısı sağlayan NVIDIA'nın NVLink-C2C ara bağlantısını kullanır. Bu ara bağlantı, PCIE 5.0'ın bant genişliğinin beş katı sunar, verilerin CPU ve GPU arasında hızlı ve verimli bir şekilde aktarılabilmesini, gecikmeyi azaltarak ve genel sistem performansını iyileştirir [1] [4].
2. Birleşik Bellek Erişim: Birleşik Bellek Mimarisi, hem CPU hem de GPU'nun açık veri kopyalamasına gerek kalmadan aynı bellek alanına erişmesini sağlar. Bu, geliştiricilerin CPU ve GPU arasındaki veri transferlerini manuel olarak yönetmesi gerekmediğinden, programlamayı basitleştirir ve bellek yönetimi ek yükünü azaltır. Bu birleşik erişim, veri önceden işleme ve AI model eğitim/çıkarım gibi CPU ve GPU kaynakları gerektiren görevlerin sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlar [1] [3].
3. Büyük model desteği: GB10 Superchip'in birleşik bellek sistemi 128GB'a kadar tutarlı sistem belleğini destekler. Bu kapasite, 200 milyar parametreye sahip büyük AI modellerini işlemek için yeterlidir, bu da geliştiricilerin prototip olmasına, ince ayar yapmasına ve bu modelleri doğrudan masaüstlerinde çalıştırmasına olanak tanır. NVIDIA ConnectX aracılığıyla başka bir sistemle bağlantılı olduğunda, 405 milyar parametreye sahip modelleri bile destekleyebilir [3] [4].
4. Güç Verimliliği: GB10 Superchip'te MediaTek ile işbirliği, güç verimliliğini korurken yüksek performans elde etmesini sağlar. Bu, sistemin standart bir elektrik prizini kullanarak çalışmasını sağlar, bu da özel güç altyapısı gerektirmeden masaüstü ortamları için uygun hale getirir [4] [5].
Özetle, GB10 Superchip'teki birleşik, tutarlı bellek, verimli veri aktarımını kolaylaştırarak, bellek yönetimini basitleştirerek, büyük modelleri destekleyerek ve güç verimliliğini koruyarak AI model performansını artırır. Bu özellikler, masaüstü ölçeğinde karmaşık AI modelleriyle çalışması gereken AI araştırmacıları ve geliştiricileri için ideal bir çözüm haline getirir.
Alıntılar:
[1] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[2] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-unveils-project-digiits-i-a-supercomputer/
[3] https://www.marketscreener.com/quote/stock/asustek-computer-incil-6492304/news/asus-introduces-ascent-gx10-a--supercomputer-by-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip-4937239/-superchip
[4] https://dirox.com/post/nvidia-project-digits
[5] https://akihabaranews.com/nvidias-new-gb10-sperchip/
[6] https://theexecutivepost.com/nvidia-digiits-world-smalest-ai-supercomputer/
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-project-digits-personal-ai-supercomputer/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/project-digiits/
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-vover-desk-and-t-avery-a-e-velopers-fingerpupts