Nvidia Blackwell GPU znatno poveča zmogljivost AI v DGX Spark, tako da izkoristi več ključnih arhitekturnih napredkov in tehnologij. Tu je podroben pregled, kako Blackwell prispeva k izboljšanju zmogljivosti AI v DGX Spark:
Arhitektura in oblikovanje **
1. Dvojni dizajn: Blackwell GPU ima dve matrici, omejeni z mrežico, povezana z 10 TB/S medsebojno povezovanje, kar je učinkovito podvojitev procesne moči znotraj enega samega GPU-ja. Ta zasnova izboljšuje vzporedne zmogljivosti obdelave, ki so ključne za zapletene naloge AI [2] [3].
2. Postopek TSMC 4NP: Izdelano s TSMC -jevim naprednim postopkom 4NP, Blackwell GPU vključuje 208 milijard tranzistorjev. Ta visoka gostota tranzistorjev omogoča povečano računsko moč in učinkovitost [2] [3].
izboljšave uspešnosti **
1. Tensorjeva jedra in Transformer Engine: Blackwell GPU poganja motor transformatorja druge generacije in tehnologija tenzorja po meri. Ti napredki pospešujejo tako usposabljanje kot sklepanje za velike jezikovne modele (LLM) in modele mešanic eksperit, kar zagotavlja znatno povečanje zmogljivosti za aplikacije AI [2] [8].
2. NVLink pete generacije: Najnovejša tehnologija NVLink ponuja dvosmerni pretok 1,8 TB/s na GPU, kar olajša komunikacijo visoke hitrosti med več GPU. To je še posebej koristno za zapletene modele AI, ki zahtevajo ogromno vzporedno obdelavo [2] [3].
3. Podpora za FP4 in mikroskop: Blackwell GPU podpira nove natančnosti, kot so formati FP4 in mikroskop, ki povečujejo natančnost in učinkovitost izračunov AI, zlasti pri generativnih AI nalogah [8].
DGX Integracija iskre **
DGX Spark, ki jo poganja NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, prinaša zmogljivosti Blackwella na faktor namizja. Ta integracija omogoča raziskovalcem in razvijalcem, da lokalno zaženejo in izpopolnijo velike modele AI ali jih namestijo v oblačno infrastrukturo z minimalnimi prilagoditvami [7].
1. CPU+GPU Koherenca: GB10 Superchip uporablja tehnologijo Interconnect NVLink-C2C za zagotavljanje CPU+GPU-koherentnega pomnilniškega modela. To znatno poveča delovne obremenitve AI, ki so intenzivne na pomnilniku, tako da omogoča hitrejši dostop do podatkov med CPU in GPU [7].
2. Zmogljivosti za obdelavo AI: GB10 Superchip podpira do 1.000 vrhov za obdelavo AI, kar omogoča učinkovito natančno nastavitev in sklepanje o modelih AI, vključno z modeli fundacije, kot sta Nvidia Cosmos Razum in GR00T N1 [7].
Varnost in učinkovitost **
1. Napredno zaupno računalništvo: Blackwell GPU -ji so optimizirani z naprednimi zaupnimi računalniškimi zmogljivostmi, s čimer zagotavljajo, da so modeli AI in podatki o strankah zaščiteni, ne da bi pri tem ogrozili uspešnost. To je ključnega pomena za industrije, ki so občutljive na zasebnost [2] [3].
2. Učinkovitost energije: Kljub visoki zmogljivosti je Blackwell GPU zasnovan tako, da zmanjšuje porabo energije na operacijo, ki prispeva k bolj trajnostni obdelavi AI v podatkovnih centrih in namiznih okoljih [2].
Če povzamemo, GPU Nvidia Blackwell izboljšuje zmogljivost AI v DGX Spark, saj ponuja neprimerljivo procesno moč, napredno tenzorsko jedro tehnologijo, medsebojno povezovanje in izboljšano učinkovitost. Te funkcije naredijo DGX idealno platformo za razvoj in rafiniranje kompleksnih modelov AI na namizju.
Navedbe:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-ultra-ai-factory-platform-paves-way-way-za-age-ai-ločeno
[2] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-blackwell/
[3] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/everything-you-need-to-know-about-the-nvidia-blackwell-gpus
[4] https://www.amax.com/Coparing-nvidia-blackwell-configurations/
[5] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-delivers-world-record-reepseek-r1-inference-performance/
[6] https://datacrunch.io/blog/nvidia-blackwell-b100-b200-gpu
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-perol-ai-supermputers-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/