NVIDIA GB10 SuperChip, được giới thiệu trong các hệ thống như Project Digits và ASUS Ascent GX10, được thiết kế có thể tích hợp cao với các hệ thống và nền tảng AI khác. Tích hợp này được tạo điều kiện bởi một số tính năng chính:
1. Kiến trúc bộ nhớ thống nhất: Superchip GB10 sử dụng mô hình bộ nhớ hợp nhất, kết hợp, cho phép truyền dữ liệu liền mạch giữa CPU và GPU. Kiến trúc này giúp loại bỏ nhu cầu chuyển PCIE, giúp tích hợp dễ dàng hơn với các hệ thống khác hỗ trợ các mô hình bộ nhớ tương tự [2] [5].
2. Kết nối NVLink-C2C: ChIP sử dụng công nghệ kết nối NVLink-C2C của NVIDIA, cung cấp kết nối băng thông cao giữa CPU và GPU. Công nghệ này cho phép trao đổi dữ liệu hiệu quả và có thể được tận dụng khi tích hợp với các hệ thống khác hỗ trợ NVLink, nâng cao hiệu suất hệ thống tổng thể [7] [10].
3. Mạng NVIDIA Connectx: SuperChip GB10 bao gồm các khả năng mạng NVIDIA ConnectX, cho phép nhiều hệ thống được liên kết với nhau. Tính năng này đặc biệt hữu ích để chạy các mô hình AI lớn vượt quá khả năng của một hệ thống. Ví dụ, hai hệ thống chữ số dự án có thể được kết nối để xử lý các mô hình với tới 405 tỷ tham số [1] [11].
4. Triển khai liền mạch cho các trung tâm dữ liệu hoặc đám mây: SuperChip GB10 là một phần của nền tảng AI đầy đủ của NVIDIA, cho phép các nhà phát triển tạo mẫu cho các mô hình AI trên máy tính để bàn của họ và sau đó triển khai chúng trên NVIDIA DGX Cloud hoặc các cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu được tăng tốc khác. Khả năng này tạo điều kiện cho sự tích hợp của các mô hình AI được phát triển trên các hệ thống cục bộ với môi trường điện toán quy mô lớn hơn [5] [11].
5. Sự hợp tác và khả năng tương thích: Superchip GB10 được phát triển với sự hợp tác của MediaTek, đảm bảo rằng nó cung cấp hiệu quả, hiệu suất và kết nối sức mạnh tốt nhất trong lớp. Sự hợp tác này cho thấy rằng chip được thiết kế để tương thích với một loạt các hệ thống và nền tảng, giúp tích hợp vào hệ sinh thái AI hiện có dễ dàng hơn [5] [11].
Tóm lại, NVIDIA GB10 SuperChip được thiết kế rất linh hoạt và có thể tích hợp với các hệ thống và nền tảng AI khác, nhờ kiến trúc bộ nhớ tiên tiến, kết nối tốc độ cao, khả năng kết nối mạng và các tùy chọn triển khai liền mạch cho môi trường đám mây và trung tâm dữ liệu.
Trích dẫn:
[1] https://www.tomshardware.com/desktops/mini-pcs/asus-mini-supercomputer-taps-nvidia-grace-blackwell-chip-for-1-000-ai-tops
.
[3] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-about-the-blackwell-ai-supercomputer
[4] https://www.elektormagazine.com/news/project-digits-nvidia-unveils-personal-ai-supercomputer
[5] https://www.techpowerup.com/330617/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
[6] https://www.eetimes.com/ces-2
[7] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[8] https://www.nvidia.com/en-eu/products/Workstation
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
[12] https://www.techpowerup.com/334325/asus-introduces-ascent-gx10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip