NVIDIA Blackwell GPU แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในประสิทธิภาพ AI เมื่อเทียบกับ NVIDIA GPU อื่น ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของ AI Generative และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) นี่คือการเปรียบเทียบโดยละเอียด:
Blackwell vs. Hopper
- ประสิทธิภาพและสถาปัตยกรรม: Blackwell เป็นผู้สืบทอดต่อสถาปัตยกรรมกระโดดนำเสนอการปรับปรุงที่สำคัญในประสิทธิภาพ AI ความจุหน่วยความจำและประสิทธิภาพ มันถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการคำนวณแบบเร่งความเร็วและ AI กำเนิดทำให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่และการจำลองที่ซับซ้อน [4] [5]
- หน่วยความจำและแบนด์วิดท์: แบล็กเวลล์มีหน่วยความจำ HBM3E ให้ความจุหน่วยความจำและแบนด์วิดท์มากขึ้นเมื่อเทียบกับฮ็อปเปอร์ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และเวิร์กโหลด AI ที่ซับซ้อน [5]
- ความปลอดภัยและประสิทธิภาพ: แบล็กเวลล์รวมถึงความสามารถในการคำนวณที่เป็นความลับขั้นสูงและเอ็นจิ้นการบีบอัดโดยเฉพาะซึ่งเร่งการประมวลผลข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้ทำให้มีประสิทธิภาพและปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับเวิร์กโหลด AI ที่ละเอียดอ่อน [5]
Blackwell vs. Ada Lovelace
- ประสิทธิภาพ: GPU รุ่น RTX Pro 6000 Blackwell Server GPU มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นหลายระดับเมื่อเทียบกับสถาปัตยกรรม ADA Lovelace L40S GPU ซึ่งรวมถึงการอนุมานการอนุมานแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่สูงกว่า 5x (LLM) สำหรับแอปพลิเคชัน ATHIC AI [2]
- การดำเนินการจำนวนเต็ม: แบล็กเวลล์ยังเพิ่มจำนวนการดำเนินการจำนวนเต็ม INT32 ที่เป็นไปได้เป็นสองเท่าเมื่อเทียบกับ ADA Lovelace โดยรวมเข้ากับคอร์ FP32 เพิ่มความสามารถในการคำนวณโดยรวม [9]
Blackwell กับคนรุ่นก่อน (เช่น Ampere)
- ประสิทธิภาพ AI Generative: สถาปัตยกรรม Blackwell เช่น B100 GPU ประมวลผลข้อความหรือสร้างภาพได้เร็วกว่ารุ่นแอมป์ก่อนหน้านี้อย่างมีนัยสำคัญ มันประสบความสำเร็จผ่านคอร์เทนเซอร์ที่อัปเดตซึ่งเพิ่มความเร็วในการคำนวณเมทริกซ์และแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่กว้างขึ้นลดคอขวดในระหว่างการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ [7]
คุณสมบัติสำคัญของ Blackwell
-เครื่องยนต์หม้อแปลงรุ่นที่สอง: คุณลักษณะนี้เพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล AI รุ่นต่อไปในขณะที่ยังคงความแม่นยำสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งประโยชน์สำหรับรุ่นภาษาขนาดใหญ่ [5]
- การเชื่อมต่อระหว่างกันที่ได้รับการปรับปรุง: Blackwell ใช้การเชื่อมต่อระหว่าง NVLink ขั้นสูงทำให้การสื่อสารข้อมูลเร็วขึ้นภายใน GPU แบบหลาย DIE ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประมวลผล AI แบบกำเนิด [10]
-การคำนวณที่เป็นความลับ: แบล็กเวลล์ช่วยให้มั่นใจถึงสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยสำหรับเวิร์กโหลด AI ที่ละเอียดอ่อนด้วยความปลอดภัยที่ใช้ฮาร์ดแวร์และการรวม TEE-I/O ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานคอมพิวเตอร์ที่เป็นความลับ [5]
โดยรวมแล้ว NVIDIA Blackwell GPU เสนอประสิทธิภาพ AI ประสิทธิภาพและความปลอดภัยที่เหนือกว่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนโดยวางตำแหน่งเป็นตัวเลือกชั้นนำสำหรับการเรียกร้องแอปพลิเคชัน AI และการจำลองขนาดใหญ่
การอ้างอิง:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-ultra-ai-factory-platform-paves-way-for-age-of-ai-reasoninging
[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/