W jaki sposób GPU Blackwell poprawia wydajność AI w DGX Spark

Architektura i projekt **

1. Projekt podwójnego DIE: GPU Blackwell ma dwie matryce ograniczone do siatki podłączonej interkonektem 10 TB/s, skutecznie podwajając moc przetwarzania w jednym GPU. Projekt ten poprawia równoległe możliwości przetwarzania, kluczowe dla złożonych zadań AI [2] [3].

2. Proces 4NP TSMC: Wykonany za pomocą zaawansowanego procesu 4NP TSMC, GPU Blackwell obejmuje 208 miliardów tranzystorów. Ta wysoka gęstość tranzystorowa pozwala na zwiększoną moc i wydajność obliczeniową [2] [3].

Ulepszenia wydajności **

1. Rdzenie tensorowe i silnik transformatora: GPU Blackwell jest zasilany przez silnik transformatora drugiej generacji i niestandardową technologię podstawową tensorową. Postępy te przyspieszają zarówno szkolenie, jak i wnioskowanie dla modeli dużych języków (LLM) i modeli mieszanki ekspertów, zapewniając znaczne zwiększenie wydajności dla aplikacji AI [2] [8].

2. NVLink piątej generacji: Najnowsza technologia NVLINK oferuje dwukierunkową przepustowość 1,8 TB/s na procesor graficzny, ułatwiając szybką komunikację między wieloma GPU. Jest to szczególnie korzystne dla złożonych modeli AI wymagających masowego przetwarzania równoległego [2] [3].

3. Wsparcie FP4 i Mikroskalingu: Blackwell GPU obsługuje nowe precyzje, takie jak FP4 i Formaty mikroskalingu, które zwiększają dokładność i wydajność obliczeń AI, szczególnie w generatywnych zadaniach AI [8].

DGX Spark Integracja **

DGX Spark, napędzany przez Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, wprowadza możliwości Blackwell do współczynnika formularza stacjonarnego. Ta integracja pozwala naukowcom i programistom uruchamiać i udoskonalić duże modele AI lokalne lub wdrażanie ich w infrastrukturze chmurowej przy minimalnych korekt [7].

1. Spójność CPU+GPU: Superchip GB10 wykorzystuje technologię interconnect NVLink-C2C, aby zapewnić model pamięci CPU+GPU. To znacznie zwiększa obciążenia AI intensywnie pamięci, umożliwiając szybszy dostęp do danych między procesorem a GPU [7].

2. Możliwości przetwarzania AI: Superchip GB10 obsługuje do 1000 szczytów przetwarzania AI, umożliwiając wydajne dostrajanie i wnioskowanie modeli AI, w tym modele fundamentów, takie jak NVIDIA Cosmos Reason i GR00T N1 [7].

Bezpieczeństwo i wydajność **

1. Zaawansowane poufne obliczenia: GPU Blackwell są zoptymalizowane z zaawansowanymi poufnymi możliwościami obliczeniowymi, zapewniając, że modele AI i dane klientów są chronione bez uszczerbku dla wydajności. Ma to kluczowe znaczenie dla branż wrażliwych na prywatność [2] [3].

2. Wydajność energetyczna: Pomimo wysokiej wydajności, GPU Blackwell ma na celu zmniejszenie zużycia energii na operację, przyczyniając się do bardziej zrównoważonego przetwarzania AI w centrach danych i środowiskach stacjonarnych [2].

Podsumowując, procesor graficzny NVIDIA Blackwell zwiększa wydajność AI w DGX Spark, oferując niezrównaną moc przetwarzania, zaawansowaną technologię rdzeń tensorowych, szybkie połączenia i lepsza wydajność. Funkcje te sprawiają, że DGX Spark jest idealną platformą do opracowywania i rafinacji złożonych modeli AI na komputerze.

Cytaty:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-ultra-ai-factory-platform-paves-way-for-age-of-ai-reassing
[2] https://www.trgDataCenters.com/resource/nvidia-blackwell/
[3] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/everhing-you-need-to-know-about-the-nvidia-blackwell-gpus
[4] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/
[5] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-delivers-world-record-deepseek-r1-inference-performance/
[6] https://datacrunch.io/blog/nvidia-blackwell-b100-b200-gpu
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-bi-grace-blackwell/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/blackwell-architecture/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/