Nvidia, egy híres technológiai vállalat, gazdag történelemmel rendelkezik azzal kapcsolatban, hogyan alakult át egy alkatrészszállítótól egy vezető platformgyártóvá. A számítási motorplatformjaik összekapcsolják a számítást, a tárolást, a hálózatot és a rendszerszoftvert, hogy erős alapot teremtsenek az alkalmazások fejlesztéséhez. Ismerjük meg a Nvidia adatközponti számítási platformjainak fejlődését és a forradalmi innovációkat, amelyeket bevezettek.
Áprilisban 2016-ban a Nvidia bemutatta első platformját, a DGX-1 rendszert. A „Pascal” P100 GPU gyorsítókra és az NVLink portokra alapozva ez a platform forradalmasította a megosztott memóriaklaszter fogalmát. A beavató DGX-1 rendszert például maga a Nvidia vezérigazgatója, Jense Huang szállította ki a Sam Altmannak, az OpenAI társalapítójának, személyesen, ezzel bemutatva a vállalat azon elkötelezettségét, hogy elősegítse a mesterséges intelligencia (AI) képességek előrelépését.
A „Volta” V100 GPU generáció 2017 májusában történt bevezetésével a Nvidia továbbfejlesztette a DGX-1 tervezését. A rendszer teljesítménye 41,5 százalékkal nőtt, jelentős javulást kínálva az FP32 és FP64 CUDA-magosokban. Emellett a tenzor magok és a félpontosságú FP16 számítás bevezetése tovább növelte a platform hatékonyságát. A DGX-1 INT8 feldolgozást is tartalmazott, lehetővé téve az AI következtetési képességek optimalizálását.
Az AI innovációt a következő szintre emelve, a Nvidia 2018 májusában bemutatta a DGX-2 platformot. Ez a forradalmi rendszer tizenkét NVSwitch ASIC-ot tartalmazott, kihasználva a 300 GB / sec memória portokat és a 4,8 TB / sec kétirányú sávszélességet. A tizenhat V100 GPU-val, hat PCI-Express 4.0 kapcsolóval, két Intel Xeon SP Platinum processzorral és 100 Gb / sec InfiniBand hálózati interfészekkel a DGX-2 olyan páratlan teljesítményt nyújtott, amely révén a Nvidia 28 százalékkal csökkentette az ár / teljesítmény arányt, ami áttörést eredményezett az AI területén.
2020 májusában a Nvidia bemutatta a DGX A100 rendszert, kihasználva az „Ampere” GPU generáció erejét. Az NVLink 3.0 portok továbbfejlesztésével, a kétszeres sávszélesség kínálásával a DGX A100 nyolc A100 GPU-t és egy pár AMD „Rome” Epyc 7002 processzort dicsérhetett. A rendelkezésre álló 1 TB fő memóriával, 15 TB flash tárolóval és kilenc Mellanox ConnectX-6 interfésszel fenséges számítási platformnak bizonyult. A Mellanox Technologies felvásárlása tovább erősítette a Nvidia képességét a nagy klaszterek létrehozására és skálázására, lehetővé téve a százak és ezreket összekapcsoló A100 rendszerek integrálását.
A Nvidia 2022 márciusában felfedte a „Hopper” H100 GPU gyorsító generációt, amely újabb mérföldkőt jelentett az adatközponti számítási platformjaikban. A Grace CG100 Arm szerver CPU bevezetésével és a GPU teljesítmény és memória fejlesztésével a Nvidia javította a Hopper GPU összetettjét. A platform dicsekedhet NVLink 4.0 portokkal, 900 GB / sec sávszélességgel, növelve a számítási képességeket. A Nvidia a SHARP hálózati számítási algoritmusok beépítésével az NVSwitch 3 ASIC-be tovább optimalizálta a hálózaton belüli kollektív és csökkentési műveleteket.
Gyakran Ismételt Kérdések
- Mik az Nvidia adatközponti számítási platformjai?
Nvidia adatközponti számítási platformjai összehozzák a számítást, tárolást, hálózatot és rendszerszoftvert, hogy erős alapot teremtsenek az alkalmazások fejlesztéséhez.
- Melyek voltak a kulcsfontosságú innovációk a Nvidia platformjaiban?
A Nvidia olyan innovációkat vezetett be, mint az NVLink portok, tenzor magok, NVSwitch ASIC-ok, fejlett GPU generációk és fejlett összeköttetési technológiák, amelyek jelentős teljesítmény- és hatékonyságnövekedést tettek lehetővé.
- Hogyan járult hozzá a DGX-1 rendszer az AI fejlesztésekhez?
A GPU-gyorsítókkal működtetett DGX-1 rendszer korszakalkotó volt a megosztott memóriaklaszter fogalmának terén. Korunk mesterséges intelligencia-kapacitásainak fejlesztésében játszott lényeges szerepet, és az AI fejlődése szempontjából meghatározó volt a Nvidia OpenAI-val való együttműködésében.
- Miben különbözik a DGX-2 platform?
A DGX-2 platform tizenkét NVSwitch ASIC-ot vezetett be, lehetővé téve számára a megismételhetetlen memória és sávszélesség kihasználását. Ez több mint kétszeres teljesítményt eredményezett, ami áttörést hozott az AI területén.
- Hogyan használta ki a DGX A100 rendszer a Nvidia Mellanox Technologies felvásárlását?
A Nvidia Mellanox Technologies felvásárlása elősegítette az InfiniBand összeköttetések integrálását, lehetővé téve a nagy DGX A100 rendszerek klaszterekbe történő összekapcsolását és méretezését.
- Melyek a kulcsfontosságú fejlesztések a Hopper H100 GPU gyorsító generációban?
A Hopper H100 GPU gyorsító generáció olyan fejlesztéseket vezetett be, mint az újabb GPU teljesítmény, az előre lépő memória és a Grace CG100 Arm szerver CPU beépítése. Ezek a fejlesztések tovább optimalizálták a Hopper GPU összetettjének számítási képességeit.
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com