Nvidia, ett välkänt teknikföretag, har en rik historia av att omvandlas från en komponentleverantör till en ledande plattformstillverkare. Deras beräkningsmotorplattformar kombinerar beräkning, lagring, nätverk och systemprogramvara för att skapa en robust grund för att bygga applikationer. Låt oss utforska utvecklingen av Nvidias datacenterberäkningsplattformar och de banbrytande innovationer de har introducerat.
I april 2016 avslöjade Nvidia sin första plattform, DGX-1-systemet. Drivet av GPU-acceleratorer ”Pascal” P100 och NVLink-portar, revolutionerade denna plattform konceptet med en delad minneskluster. Inte minst, DGX-1-systemet överlämnades personligen av Nvidias VD, Jense Huang, till Sam Altman, medgrundare av OpenAI, vilket visade företagets engagemang för att främja artificiell intelligens (AI)-förmågor.
Med lanseringen av ”Volta” V100 GPU-generationen i maj 2017 förbättrade Nvidia DGX-1-designen. Systemet upplevde en ökning med 41,5 procent i prestanda, vilket erbjöd en betydande ökning av FP32 och FP64 CUDA-kärnor. Dessutom förbättrade införandet av tensorkärnor och halv precision FP16-matematik ytterligare plattformens effektivitet. DGX-1 hade också INT8-behandling, vilket stärkte AI-inferenskapabiliteterna.
Genom att ta AI-innovation till nästa nivå introducerade Nvidia DGX-2-plattformen i maj 2018. Denna banbrytande system inkluderade tolv NVSwitch ASIC:er, vilket utnyttjade 300 GB/sek minnesportar och 4,8 TB/sek i vägledningsbandbredd i båda riktningarna. Tillsammans med sexton V100-GPU:er, sex PCI-Express 4.0-switchar, två Intel Xeon SP Platinum-processorer och 100 Gb/sek InfiniBand nätverksgränssnitt levererade DGX-2 enastående prestanda. Dessutom lyckades Nvidia minska pris/prestandaförhållandet med 28 procent, vilket gjorde det till en spelväxlare inom AI-utrymmet.
I maj 2020 lanserade Nvidia DGX A100-systemet, som utnyttjar kraften från ”Ampere” GPU-generationen. Med förbättrade NVLink 3.0-portar, vilket erbjuder dubbelt så mycket bandbredd, hade DGX A100 åtta A100 GPU:er och ett par AMD ”Rome” Epyc 7002-processorer. Ackompanjerat av 1 TB primärminne, 15 TB flash och nio Mellanox ConnectX-6-gränssnitt etablerade det sig som en formidabel beräkningsplattform. Nvidias förvärv av Mellanox Technologies förstärkte deras förmåga att skapa och skala stora kluster, underlättade integrationen av hundratals och tusentals A100-system.
I mars 2022 avslöjade Nvidia ”Hopper” H100 GPU-acceleratorgenerationen, vilket markerade ännu en milstolpe inom deras datacenterberäkningsplattformar. Genom att introducera Grace CG100 Arm-server CPU och uppgradera GPU-prestanda och minne förbättrade Nvidia Hopper GPU-komplexet. Plattformen hade NVLink 4.0-portar med 900 GB/sek bandbredd, vilket erbjöd ökade beräkningskapaciteter. Nvidias inkorporering av SHARP-innätverksberäkningsalgoritmer i NVSwitch 3 ASIC optimerade ytterligare samlings- och minskningsoperationer inom nätverket.
**Vanliga frågor**
1. Vad är Nvidia’s datacenterberäkningsplattformar?
Nvidia’s datacenterberäkningsplattformar sammanför beräkning, lagring, nätverk och systemprogramvara för att skapa en robust grund för att bygga applikationer.
2. Vilka var de viktigaste innovationerna i Nvidias plattformar?
Nvidia introducerade innovationer som NVLink-portar, tensorkärnor, NVSwitch ASIC:er, förbättrade GPU-generationer och avancerade interconnect-teknologier, vilket möjliggjorde betydande förbättringar av prestanda och effektivitet.
3. På vilket sätt bidrog DGX-1-systemet till AI-framsteg?
DGX-1-systemet, drivet av GPU-acceleratorer, banade väg för konceptet med ett delat minneskluster. Det spelade en avgörande roll för att driva AI-förmågorna framåt och var avgörande i Nvidias samarbete med OpenAI.
4. Vad skiljer DGX-2-plattformen från andra?
DGX-2-plattformen introducerade tolv NVSwitch ASIC:er, vilket möjliggjorde osunda minnen och bandbredd. Det resulterade i mer än dubbelt så mycket prestanda, vilket gjorde den till en spelväxlare inom AI-utrymmet.
5. Hur utnyttjade DGX A100-systemet Nvidias förvärv av Mellanox Technologies?
Nvidias förvärv av Mellanox Technologies underlättade integreringen av InfiniBand nätverksanslutningar och möjliggjorde skapandet och skalningen av stora kluster av DGX A100-system.
6. Vilka är de främsta uppgraderingarna i Hopper H100 GPU-acceleratorgenerationen?
Hopper H100 GPU-acceleratorgenerationen introducerade uppgraderingar som förbättrad GPU-prestanda, förbättrat minne och inkorporeringen av Grace CG100 Arm-server CPU. Dessa förbättringar optimerade ytterligare Hopper GPU-komplexets beräkningskapaciteter.
Källor:
– Exempelkälla
– Exempelkälla 2
Nvidias datacenterberäkningsplattformar har revolutionerat branschen med sina banbrytande innovationer. Låt oss dyka djupare in i branschen, marknadsprognoser och frågor relaterade till Nvidias beräkningsplattformar.
Datacenterberäkningsindustrin har fått betydande dragning de senaste åren på grund av den ökande efterfrågan på högpresterande databehandling och AI-applikationer. Företag inom olika sektorer, inklusive hälso- och sjukvård, fordonsindustri, finans och underhållning, förlitar sig alltmer på datacenterberäkningsplattformar för att möta sina beräkningsbehov. Detta har lett till en ökning av marknadsstorleken för datacenterberäkningsplattformar, och det förväntas fortsätta att växa med en betydande CAGR under kommande år.
Marknadsprognoser antyder att den globala marknaden för datacenterberäkningsplattformar kommer att nå en värdering av XYZ miljarder USD år 2025, med en sammansatt årlig tillväxthastighet på XYZ procent. Denna tillväxt kan tillskrivas olika faktorer, såsom den ökande adoptionen av AI och maskininlärning, spridningen av digital data, behovet av realtidsanalyser och framsteg inom GPU-teknologi.
Dock står branschen inför vissa utmaningar och bekymmer. Ett av de huvudsakliga problemen är den höga kostnaden för implementering och underhåll av datacenterberäkningsplattformar. De avancerade maskinvarukomponenterna, såsom GPU:er och ASIC:er, kan vara kostsamma, vilket gör det svårt för små och medelstora företag att investera i dessa plattformar. Dessutom är energiförbrukningen för datacenterberäkningsplattformar ett bekymmer, eftersom det kräver betydande energi för att driva och kyla systemen. Ansträngningar görs för att utveckla mer energieffektiva komponenter och optimera energiförbrukningen för att hantera dessa utmaningar.
För att ligga i framkant på den konkurrensutsatta marknaden för datacenterberäkningsplattformar fortsätter Nvidia att innovera och introducera nya plattformar. De har en stark historia av framgåsrikt lansera uppgraderade versioner av sina beräkningsplattformar, vilket förbättrar prestanda, effektivitet och skalbarhet. Nvidias strategiska partnerskap och förvärv, såsom förvärvet av Mellanox Technologies, har ytterligare stärkt deras position inom
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar