GPU NVIDIA Blackwell významně zvyšuje výkon AI v DGX Spark tím, že využívá několik klíčových architektonických pokroků a technologií. Zde je podrobný přehled o tom, jak Blackwell přispívá ke zlepšeným schopnostem AI v DGX Spark:
Architektura a design **
1. Design s dvojitou die: GPU Blackwell obsahuje dvě smoci s omezením síťových sítí připojených propojením 10 TB/S Chip-to-Chip, což účinně zdvojnásobí výkon zpracování v rámci jediného GPU. Tento návrh zvyšuje schopnosti paralelního zpracování, zásadní pro komplexní úkoly AI [2] [3].
2. TSMC 4NP Proces: Vytvářeno pomocí pokročilého 4NP procesu TSMC, GPU Blackwell zahrnuje 208 miliard tranzistorů. Tato vysoká hustota tranzistoru umožňuje zvýšený výpočetní výkon a účinnost [2] [3].
Vylepšení výkonu **
1. Tensorové jádra a transformátorový motor: GPU Blackwell je poháněn transformátorovým motorem druhé generace a vlastní technologií jádra tenzoru. Tato pokrok urychlují trénink i inference pro modely velkých jazyků (LLMS) a modely směsi expertů a poskytují významné zvýšení výkonu pro aplikace AI [2] [8].
2. NVLink páté generace: Nejnovější technologie NVLink nabízí obousměrnou propustnost 1,8 TB/S na GPU, což usnadňuje vysokorychlostní komunikaci mezi více GPU. To je zvláště výhodné pro komplexní modely AI vyžadující masivní paralelní zpracování [2] [3].
3. Podpora FP4 a mikroscalingu: GPU Blackwell GPU podporují nové přesnosti, jako jsou formáty FP4 a mikroskopické formáty, což zvyšuje přesnost a efektivitu výpočtů AI, zejména v generativních úkolech AI [8].
DGX Integrace Spark **
DGX Spark, poháněná superchipem NVIDIA GB10 Grace Blackwell, přináší schopnosti Blackwell na formovací faktor na ploše. Tato integrace umožňuje vědcům a vývojářům běžet a zdokonalovat velké modely AI lokálně nebo je nasazovat na cloudovou infrastrukturu s minimálními úpravami [7].
1. CPU+GPU Koherence: Superchip GB10 používá technologii propojení NVLINK-C2C k poskytnutí modelu paměti CPU+GPU. To významně zvyšuje pracovní zatížení AI náročné na paměť tím, že umožňuje rychlejší přístup k datům mezi CPU a GPU [7].
2. schopnosti zpracování AI: Superchip GB10 podporuje až 1 000 vrcholů pro zpracování AI, což umožňuje efektivní jemné doladění a vyvolávání modelů AI, včetně nadačních modelů, jako jsou DVIDIA Cosmos Reason a GR00T N1 [7].
Bezpečnost a efektivita **
1.. Pokročilé důvěrné výpočetní techniky: GPU Blackwell jsou optimalizovány s pokročilými důvěrnými schopnostmi výpočtu, což zajišťuje, že modely AI a zákaznická data jsou chráněny bez ohrožení výkonu. To je zásadní pro odvětví citlivá na soukromí [2] [3].
2. Účinnost energetiky: Navzdory svému vysokému výkonu je GPU Blackwell navržen tak, aby snížil spotřebu energie na provoz, což přispívá k udržitelnějšímu zpracování AI v datových centrech a prostředích stolních počítačů [2].
Stručně řečeno, GPU NVIDIA Blackwell zvyšuje výkon AI v DGX Spark tím, že nabízí bezkonkurenční zpracovatelský výkon, pokročilý tenzorový jádro technologie, vysokorychlostní propojení a zlepšenou účinnost. Díky těmto funkcím činí DGX Spark ideální platformou pro vývoj a zdokonalování komplexních modelů AI na ploše.
Citace:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-lackwell-ultra-ai-fakctory-platform-paves--age-of-ai-reasoning
[2] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-lackwell/
[3] https://www.hyperstack.cloud/blog/thaked-leadership/everything-you-need-to-know-out-the-nvidia-lackwell-gpus
[4] https://www.amax.com/comparing-nvidia-lackwell-configurations/
[5] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-delivers-world-record-deepseek-r1-inference-erformance/
[6] https://datacrunch.io/blog/nvidia-lackwell-b100-b200-gpu
[7] https://www.engineering.com/nvidia-UNVEILS-DGX-PERSONAL-AI-Supercomputers-by-grace-lackwell/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/blackwell-architecture/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/