تم تصميم NVIDIA GB10 Superchip ، واردة في أنظمة مثل أرقام المشروع و ASUS ASCET GX10 ، لتكون قابلة للتكامل للغاية مع أنظمة ومنصات الذكاء الاصطناعي الأخرى. يتم تسهيل هذا التكامل من خلال العديد من الميزات الرئيسية:
1. بنية الذاكرة الموحدة: يستخدم SuperChip GB10 نموذج ذاكرة موحد ومتماسك ، مما يسمح بنقل بيانات سلس بين وحدة المعالجة المركزية و GPU. تلغي هذه البنية الحاجة إلى نقل PCIE ، مما يسهل الاندماج مع الأنظمة الأخرى التي تدعم نماذج ذاكرة مماثلة [2] [5].
2. NVLINK-C2C interconnect: توظف الشريحة تقنية NVIDIA NVLINK-C2C المترابطة ، مما يوفر اتصالًا عالي النطاق بين وحدة المعالجة المركزية و GPU. تتيح هذه التقنية تبادل البيانات الفعال ويمكن الاستفادة منها عند الاندماج مع الأنظمة الأخرى التي تدعم NVLink ، مما يعزز أداء النظام العام [7] [10].
3. NVIDIA ConnectX Networking: يتضمن SuperChip GB10 إمكانيات شبكات NVIDIA ConnectX ، والتي تتيح ربط أنظمة متعددة معًا. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة التي تتجاوز قدرات نظام واحد. على سبيل المثال ، يمكن توصيل نظامين رقمين للمشروع للتعامل مع النماذج مع ما يصل إلى 405 مليار معلمة [1] [11].
4. النشر السلس على السحابة أو مراكز البيانات: يعد SuperChip GB10 جزءًا من منصة NVIDIA الكاملة من الذكاء الاصطناعي ، والتي تمكن المطورين من نماذج النموذج الأولي على أجهزة الكمبيوتر المكتبية الخاصة بهم ومن ثم نشرها على NVIDIA DGX Cloud أو غيرها من السحابة المتسارعة للبيانات والمعالجة الأساسية لمركز البيانات. تسهل هذه الإمكانية تكامل نماذج الذكاء الاصطناعى المطورة على الأنظمة المحلية مع بيئات الحوسبة واسعة النطاق [5] [11].
5. التعاون والتوافق: تم تطوير SuperChip GB10 بالتعاون مع Mediatek ، مما يضمن أنه يوفر أفضل كفاءة في الطاقة والأداء والاتصال. يشير هذا التعاون إلى أن الشريحة مصممة لتكون متوافقة مع مجموعة واسعة من الأنظمة والمنصات ، مما يجعل من السهل الاندماج في النظم الإيكولوجية AI الحالية [5] [11].
باختصار ، تم تصميم SuperChip NVIDIA GB10 لتكون متعددة الاستخدامات وقابلة للتكامل مع أنظمة ومنصات الذكاء الاصطناعي الأخرى ، وذلك بفضل بنية الذاكرة المتقدمة ، والترابط العالي السرعة ، وقدرات الشبكات ، وخيارات النشر السلس لبيئات السحابة ومركز البيانات.
الاستشهادات:
[1] https://www.tomshardware.com/desktops/mini-pcs/asus-mini-supercomputer-taps-nvidia-grace-lackwell-chip-for-1-000-ai-tops
[2]
[3] https://www.hyperstack.cloud/blog/theagt-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-tink-about-lackwell-ai-supercomputer
[4] https://www.elektormagazine.com/news/project-digits-nvidia-onvils-personal-ai-supercomputer
[5] https://www.techpowerup.com/330617/nvidia-puts-grace-grace-lackwell-on-every-desk-an-at-avery-ai-developers-fingerpips
[6]
[7] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[8] https://www.nvidia.com/en-eu/products/workstations/dgx-spark/
[9] https://meta-quantum.today/؟p=3460
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-lackwell-on-every-desk-at-avery-ai-developers-fingerpips
[12] https://www.techpowerup.com/334325/asus-introduces-ascent-gx10-ai-supercomputer-power-by-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip