NVIDIA Blackwell GPU ievērojami uzlabo AI veiktspēju DGX Spark, izmantojot vairākus galvenos arhitektūras sasniegumus un tehnoloģijas. Šeit ir detalizēts pārskats par to, kā Blekvels veicina uzlabotās AI iespējas DGX Spark:
arhitektūra un dizains **
1. Divkāršā dizaina dizains: Blackwell GPU ir divi ar tīkliem ierobežoti mirstības, kas savienotas ar 10 TB/S mikroshēmas mikroshēmas starpsavienojumu, efektīvi divkāršot apstrādes jaudu vienā GPU. Šis dizains uzlabo paralēlās apstrādes iespējas, kas ir izšķirošas sarežģītu AI uzdevumos [2] [3].
2. TSMC 4NP process: izgatavots, izmantojot TSMC uzlaboto 4NP procesu, Blackwell GPU ietver 208 miljardus tranzistoru. Šis augstais tranzistora blīvums ļauj palielināt skaitļošanas jaudu un efektivitāti [2] [3].
veiktspējas uzlabojumi **
1. Tensora serdeņi un transformatoru motors: Blackwell GPU darbina otrās paaudzes transformatora motors un pielāgota tensora kodola tehnoloģija. Šie sasniegumi paātrina gan apmācību, gan secinājumus attiecībā uz lielo valodu modeļiem (LLMS) un Experts maisījuma modeļiem, nodrošinot ievērojamu veiktspējas palielinājumu AI lietojumprogrammām [2] [8].
2. Piektās paaudzes NVLink: Jaunākā NVLink tehnoloģija piedāvā divvirzienu caurlaidspēju 1,8 TB/s uz GPU, atvieglojot ātrgaitas saziņu starp vairākiem GPU. Tas ir īpaši izdevīgi sarežģītiem AI modeļiem, kuriem nepieciešama masīva paralēla apstrāde [2] [3].
3. FP4 un mikroscalēšanas atbalsts: Blackwell GPU atbalsta jaunus precizējumus, piemēram, FP4 un mikroscalēšanas formātus, kas uzlabo AI aprēķinu precizitāti un efektivitāti, īpaši ģeneratīvos AI uzdevumos [8].
DGX Spark integrācija **
DGX Spark, kuru darbina NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, ienes Blekvelas iespējas uz galddatoru formas koeficientu. Šī integrācija ļauj pētniekiem un izstrādātājiem lokāli darbināt un pilnveidot lielus AI modeļus vai izvietot tos mākoņu infrastruktūrā ar minimālām korekcijām [7].
1. CPU+GPU koherence: GB10 SuperChip izmanto NVLink-C2C starpsavienojuma tehnoloģiju, lai nodrošinātu CPU+GPU koherento atmiņas modeli. Tas ievērojami uzlabo atmiņu intensīvu AI darba slodzi, ļaujot ātrāk piekļūt datiem starp CPU un GPU [7].
2. AI apstrādes iespējas: GB10 SuperChip atbalsta līdz 1000 virsotnēm AI apstrādei, ļaujot efektīvi precīzi pielāgot un secināt AI modeļus, ieskaitot tādus pamatus kā NVIDIA Cosmos saprāts un Gr00T N1 [7].
Drošība un efektivitāte **
1. Papildu konfidenciālā skaitļošana: Blackwell GPU tiek optimizēti ar uzlabotām konfidenciālām skaitļošanas iespējām, nodrošinot, ka AI modeļi un klientu dati tiek aizsargāti, neapdraudot veiktspēju. Tas ir būtisks privātuma jutīgām nozarēm [2] [3].
2. Jaudas efektivitāte: Neskatoties uz augsto veiktspēju, Blackwell GPU ir paredzēts, lai samazinātu enerģijas patēriņu vienā operācijā, veicinot ilgtspējīgāku AI apstrādi datu centros un galddatoru vidē [2].
Rezumējot, NVIDIA Blackwell GPU uzlabo AI veiktspēju DGX Spark, piedāvājot nepārspējamu apstrādes jaudu, uzlabotu tensora kodola tehnoloģiju, ātrgaitas savstarpējo savienojumu un uzlabotu efektivitāti. Šīs funkcijas padara DGX Spark par ideālu platformu sarežģītu AI modeļu izstrādei un pilnveidošanai darbvirsmā.
Atsauces:
[1.]
[2] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-mlackwell/
[3] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/everything-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-mlackwell-delivers-world-record-depseek-r1-inerence-performance/
[6] https://datacrunch.io/blog/nvidia-mlackwell-b100-b200-gpu
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/blackwell-architecture/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/