GPU NVIDIA Blackwell значно підвищує продуктивність AI в DGX Spark, використовуючи кілька ключових архітектурних прогресів та технологій. Ось детальний огляд того, як Блеквелл сприяє покращенню можливостей AI в DGX Spark:
Архітектура та дизайн **
1. Дизайн з двома вражаючими: GPU Blackwell оснащений двома обмеженими сітками, підключеними до 10 ТБ/с мікросхема допікування, що ефективно подвоює потужність обробки в межах одного GPU. Ця конструкція розширює можливості паралельної обробки, що має вирішальне значення для складних завдань AI [2] [3].
2. Процес TSMC 4NP: Вироблений за допомогою розширеного 4NP -процесу TSMC, GPU Blackwell включає 208 мільярдів транзисторів. Ця висока транзисторна щільність дозволяє збільшити обчислювальну потужність та ефективність [2] [3].
підвищення продуктивності **
1. Тензорні ядра та двигун трансформатора: GPU Blackwell працює від трансформатора трансформатора другого покоління та спеціальної технології Core Tensor. Ці досягнення прискорюють як тренування, так і висновок для великих мовних моделей (LLMS), так і суміші експертів, забезпечуючи значні підвищення продуктивності для додатків AI [2] [8].
2. NVLINK п’ятого покоління: Остання технологія NVLink пропонує двонаправлену пропускну здатність 1,8 ТБ/с на GPU, полегшуючи швидкісну комунікацію серед декількох графічних процесорів. Це особливо вигідно для складних моделей AI, що потребують масової паралельної обробки [2] [3].
3. FP4 та мікроскладна підтримка: GPU Blackwell підтримують нові точність, такі як FP4 та мікроскладові формати, які підвищують точність та ефективність обчислень AI, особливо у генеративних завданнях AI [8].
Інтеграція Spark DGX
DGX Spark, що працює від NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, приносить можливості Блеквелла до фактора форми настільного ПК. Ця інтеграція дозволяє дослідникам та розробникам запускати та вдосконалювати великі моделі AI локально або розгортати їх на хмарній інфраструктурі з мінімальними коригуваннями [7].
1. CPU+GPU когерентність: GB10 Superchip використовує технологію взаємодії NVLink-C2C, щоб забезпечити модель пам'яті CPU+GPU-когерент. Це суттєво підвищує робочі навантаження на AI в пам'яті, дозволяючи більш швидкому доступу до даних між процесором та GPU [7].
2. Можливості обробки AI: SuperChip GB10 підтримує до 1000 вершин для обробки AI, що дозволяє ефективно тонко налаштовувати та висновок моделей AI, включаючи такі основні моделі, як NVIDIA Cosmos Massion та GR00T N1 [7].
Безпека та ефективність **
1. Розширені конфіденційні обчислення: GPU Blackwell оптимізовані за допомогою розширених конфіденційних обчислювальних можливостей, гарантуючи, що моделі AI та дані клієнтів захищаються без шкоди. Це має вирішальне значення для промисловості, чутливих до конфіденційності [2] [3].
2. Ефективність потужності: Незважаючи на високу продуктивність, GPU Blackwell розроблений для зменшення споживання електроенергії на роботу, сприяючи більш стійкій обробці AI в центрах обробки даних та настільних середовищах [2].
Підсумовуючи це, GPU NVIDIA Blackwell підвищує продуктивність AI в DGX Spark, пропонуючи неперевершену обробку, вдосконалену технологію основного тензора, високошвидкісні взаємозв'язки та підвищення ефективності. Ці функції роблять DGX Spark ідеальною платформою для розробки та вдосконалення складних моделей AI на робочому столі.
Цитати:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-ultra-ai-factory-platform-paves-fore-fer-of-ai-resoninging
[2] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-blackwell/
.
[4] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/
[5] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-delivers-world-record-deepseek-inference-performance/
[6] https://datacrunch.io/blog/nvidia-blackwell-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-spark/