NVIDIA Blackwell GPU는 특히 생성 AI 및 LLM (Lange Language Model)의 맥락에서 다른 NVIDIA GPU에 비해 AI 성능의 상당한 발전을 나타냅니다. 자세한 비교는 다음과 같습니다.
Blackwell vs. Hopper
- 성능 및 아키텍처 : Blackwell은 Hopper Architecture의 후임자이며 AI 성능, 메모리 용량 및 효율성을 상당히 개선합니다. 가속화 된 컴퓨팅 및 생성 AI를 위해 특별히 설계되었으므로 대형 AI 모델을 훈련하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하는 데 이상적입니다 [4] [5].
- 메모리 및 대역폭 : Blackwell은 HBM3E 메모리를 특징으로하며 Hopper에 비해 더 많은 메모리 용량과 대역폭을 제공합니다. 이것은 큰 데이터 세트와 복잡한 AI 워크로드를 처리하는 능력을 향상시킵니다 [5].
- 보안 및 효율성 : Blackwell에는 고급 기밀 컴퓨팅 기능과 전용 감압 엔진이 포함되어있어 데이터 처리를 크게 가속화합니다. 이것은 민감한 AI 워크로드에 대해보다 효율적이고 안전하게 만듭니다 [5].
Blackwell vs. Ada Lovelace
- 성능 : RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition GPU는 ADA Lovelace Architecture L40S GPU와 비교하여 성능이 여러 가지 증가합니다. 여기에는 에이전트 AI 응용 분야에 대한 최대 5 배의 높은 대형 언어 모델 (LLM) 추론 처리량이 포함됩니다 [2].
- 정수 작업 : Blackwell은 또한 FP32 코어로 통합하여 ADA Lovelace와 비교하여 가능한 INT32 정수 작업의 수를 두 배로 늘려서 전체 계산 기능을 향상시킵니다 [9].
Blackwell vs. 이전 세대 (예 : Ampere)
- 생성 AI 성능 : B100 GPU와 같은 Blackwell 아키텍처는 이전 암페어 기반 버전보다 텍스트를 처리하거나 이미지를 크게 빠르게 생성합니다. 매트릭스 계산 속도를 높이고 메모리 대역폭이 더 넓어져 큰 데이터 세트 처리 중 병목 현상을 줄이는 업데이트 된 텐서 코어를 통해이를 달성합니다 [7].
Blackwell의 주요 기능
-2 세대 변압기 엔진 :이 기능은 차세대 AI 모델의 성능을 두 배로 늘리는 동시에 높은 정확도를 유지하고 특히 대형 언어 모델에 유리합니다 [5].
- 향상된 인터커넥트 : Blackwell은 고급 NVLINK 상호 연결을 사용하여 다중 DIE GPU 내에서 더 빠른 데이터 통신을 가능하게하여 생성 AI 처리에 중요합니다 [10].
-기밀 컴퓨팅 : Blackwell은 하드웨어 기반 보안 및 TEE-I/O 통합을 통해 민감한 AI 워크로드를위한 안전한 환경을 보장하여 기밀 컴퓨팅 작업에 이상적입니다 [5].
전반적으로 NVIDIA Blackwell GPU는 이전 모델과 비교하여 우수한 AI 성능, 효율성 및 보안을 제공하여 AI 애플리케이션 및 대규모 시뮬레이션을 요구하는 주요 선택으로 배치합니다.
인용 :
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-ultra-ai-oa-- ai-- 족장-웨이 ---for-oge-of-ai-ai-ai--
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-pro-6000-blackwell-server-edition/
[3] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/resources/mlperf-benchmarks/
[4] https://9meters.com/technology/ai/nvidia-blackwell-vs-nvidia-hopper
[5] https://www.nexgencloud.com/blog/performance-benchmarks/nvidia-blackwell-vs-nvidia-hopper-a-detailed-comparison
[6] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/stable-diffusion-benchmarks
[7] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-b100.htm
[8] https://lambdalabs.com/gpu-benchmarks
[9] https://forums.developer.nvidia.com/t/blackwell-integer/320578
[10] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/