Nvidia je napovedala, da bo prihodnost umetne inteligence poganjala naslednja generacija njihovih grafičnih procesnih enot (GPU), še posebej strojna oprema Blackwell. Med dogodkom Nvidia GTC 2024 je izvršni direktor Jensen Huang predstavil nove Blackwell čipe, obljubljajoč ogromen napredek v moči in učinkovitosti umetne inteligence.
Flagship Blackwell “superčip” GB200 bo izdan šele kasneje letos. Ima izjemeno sposobnost širitve od ene omare do celotnega podatkovnega centra, kar utrjuje pozicijo Nvidie kot vodilnega v tekmi na področju umetne inteligence.
Blackwell predstavlja pomemben napredek v primerjavi s svojim predhodnikom, Hopper. Še zlasti Blackwell ponaša z 208 milijardami tranzistorjev preko dveh GPU čipov, kar je znaten porast v primerjavi s 80 milijardami tranzistorjev pri Hopperju. Ti GPU čipi so povezani preko visokohitrostnega 10 TB/sekunde čipa-za-čip povezave, ustvarjajoč enotno in zmogljivo GPU. Ta prehodni posodobitev omogoča Blackwellu, da ponudi do 30-krat večjo moč AI sklepanja od Hopperja, nudijoč izjemnih 20 petaflopov FP4 moči, prekašajoč vsak konkurenčni izdelek, ki je trenutno na voljo.
Izvršni direktor Jensen Huang je poudaril ne le opazno povečanje zmogljivosti Blackwella v primerjavi s Hopperjem, temveč tudi njegovo velikost. Huang je dejal: “Blackwell ni čip, to je ime platforme. Hopper je fantastičen, vendar potrebujemo večje GPU-je.”
Nvidia trdi, da Blackwell prinaša pomembne prihranke stroškov in energije, do 25-krat bolj učinkovit kot njegov predhodnik. Na primer, usposabljanje modela z 1,8 bilijona parametrov je prej zahtevalo 8.000 Hopper GPU-jev in porabilo 15 megavatov moči. Vendar pa se zdaj lahko z le 2.000 Blackwell GPU-ji ta podvig opravi le z uporabo štirih megavatov.
GB200 združuje dva Nvidia B200 Tensor Core GPU-ja z Grace procesorjem, ustvarjajoč množičen superčip, ki pomika razvoj umetne inteligence. Nudi sedemkrat večjo zmogljivost in štirikrat hitrejše usposabljanje kot H10O napajan sistem.
Dodatno je Nvidia razkrila naslednjo generacijo NVLink omrežnega stikalnega čipa, opremljenega z impozantnimi 50 milijardami tranzistorji. Ta prebojna tehnologija omogoča brezhibno komunikacijo med 576 GPU-ji, ustvarjajoč osupljivih 1,8 terabajta na sekundo dvosmernega pasovnega širjenja.
Nvidia je že sklenila partnerstva s pomembnimi akterji industrije za razvoj Blackwell-pogonjenih sistemov. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure in drugi pomembni igralci so se vsi zavezali k integraciji te močne tehnologije v svojo ponudbo.
Ker povpraševanje po umetni inteligenci narašča, je Nvidia Blackwell superčip postavljen za preoblikovanje industrije, spodbuja napredek in inovacije pri razvoju in izvajanju umetne inteligence.
Pogosto zastavljena vprašanja (FAQ)
Kaj je Blackwell?
Blackwell je naslednja generacija Nvidia superčipa, ki zajema močne GPU-je in CPU-je. Ponuja znatna izboljšanja v moči in učinkovitosti umetne inteligence v primerjavi s svojim predhodnikom, Hopper.
Kako hitro je Blackwell v primerjavi s Hopperjem?
Blackwell je lahko do 30-krat hitrejši od Hopperja pri nalogah sklepanja AI. Ponuja impresivnih 20 petaflopov moči FP4.
Kakšne so prihranki stroškov in energije z Blackwellom?
Nvidia trdi, da Blackwell lahko zmanjša stroške in porabo energije za do 25-krat. Na primer, usposabljanje modela z 1,8 bilijona parametrov je prej zahtevalo 8.000 Hopper GPU-jev in 15 megavatov moči, zdaj pa je to mogoče doseči le s 2.000 Blackwell GPU-ji, porabljajočimi štiri megavate.
Katere podjetja sodelujejo z Nvidia za Blackwell?
Nvidia je sklenila partnerstva s pomembnimi igralci industrije, kot so AWS, Google Cloud, Microsoft Azure in Oracle Cloud Infrastructure, med drugimi, za razvoj Blackwell-pogonjenih sistemov.
Kaj je NVLink omrežni stikalni čip?
NVLink omrežni stikalni čip je tehnologija nove generacije podjetja Nvidia, ki omogoča brezhibno komunikacijo med 576 GPU-ji. Ustvarja 1,8 terabajta na sekundo dvosmernega pasovnega širjenja.
Kje lahko najdem več informacij o Blackwellu?
Za dodatne podrobnosti obiščite uradno spletno stran podjetja Nvidia: Nvidia
The source of the article is from the blog scimag.news