Nvidia, en anerkendt teknologivirksomhed, har en rig historie med at transformere sig fra en komponentleverandør til en førende platformproducent. Deres compute engine-platforme kombinerer beregning, lagring, netværk og systemsoftware for at skabe en solid grundlag for at bygge applikationer. Lad os udforske udviklingen af Nvidias datacenter-compute-platforme og de banebrydende innovationer, de har introduceret.
I april 2016 afslørede Nvidia deres første platform, DGX-1-systemet. Drevet af “Pascal” P100 GPU-acceleratorer og NVLink-porte, revolutionerede denne platform konceptet med et delt hukommelsesklus. Især blev det indledende DGX-1-system personligt leveret af Nvidias administrerende direktør, Jense Huang, til Sam Altman, medstifter af OpenAI, hvilket demonstrerede virksomhedens engagement i at fremme kunstig intelligens (KI) evner.
Med lanceringen af “Volta” V100 GPU-generationen i maj 2017 forbedrede Nvidia DGX-1-designet. Systemet oplevede en stigning på 41,5 procent i ydeevne og tilbød et betydeligt løft i FP32 og FP64 CUDA-kerner. Derudover forbedrede indførelsen af tensor kerner og halv præcision FP16-matematik yderligere platformens effektivitet. DGX-1 havde også INT8-behandling, der styrkede KI-inference-evnerne.
Ved at tage KI-innovation til det næste niveau introducerede Nvidia DGX-2-platformen i maj 2018. Dette banebrydende system integrerede tolv NVSwitch ASIC’er og udnyttede 300 GB/sek hukommelsesporte og 4,8 TB/sek bidirektionel båndbredde. Sammen med seksten V100 GPU’er, seks PCI-Express 4.0-switche, to Intel Xeon SP Platinum-processorer og 100 Gb/sek InfiniBand-netværksgrænseflader leverede DGX-2 enestående præstation. Derudover var Nvidia i stand til at reducere pris/præstationsforholdet med 28 procent, hvilket gjorde det til et spillerskifter på KI-området.
I maj 2020 lancerede Nvidia DGX A100-systemet og udnyttede kraften fra “Ampere” GPU-generationen. Med forbedrede NVLink 3.0-porte, der tilbyder fordoblet båndbredde, var DGX A100 udstyret med otte A100 GPU’er og et par AMD “Rome” Epyc 7002-processorer. Akkompagneret af 1 TB hukommelse, 15 TB flash og ni Mellanox ConnectX-6-grænseflader, etablerede det sig som en formidabel beregningsplatform. Nvidias overtagelse af Mellanox Technologies forbedrede yderligere deres evne til at skabe og skalere store klynger, hvilket muliggør integrationen af hundreder og tusinder af A100-systemer.
I marts 2022 afslørede Nvidia “Hopper” H100 GPU-acceleratorgenerationen, hvilket markerede endnu et milepæl i deres datacenter-beregning. Ved at introducere Grace CG100 Arm server-CPU og opgradere GPU-ydelse og hukommelse forbedrede Nvidia den Hopper GPU-komplekse. Platformen skiltede med NVLink 4.0-porte med 900 GB/sek båndbredde, der tilbød forbedrede beregningsevner. Nvidias inkorporering af SHARP in-netværksberegning
algoritmer i NVSwitch 3 ASIC optimerede yderligere de kollektive og reducerende operationer inden for netværket.
**Ofte Stillede Spørgsmål**
1. Hvad er Nvidia’s datacenter-compute-platforme?
Nvidias datacenter-compute-platforme samler beregning, lagring, netværk og systemsoftware for at skabe en solid grundlag for at bygge applikationer.
2. Hvad var de vigtigste innovationer i Nvidias platforme?
Nvidia introducerede innovationer såsom NVLink-porte, tensor-kerner, NVSwitch ASIC’er, forbedrede GPU-generationer og avancerede interconnect-teknologier, der muliggjorde betydelige forbedringer af præstationen og effektiviteten.
3. Hvordan bidrog DGX-1-systemet til KI-udviklingen?
DGX-1-systemet, drevet af GPU-acceleratorer, banede vejen for konceptet med et delt hukommelsesklus. Det spillede en afgørende rolle i at fremme KI-evner og var afgørende for Nvidias samarbejde med OpenAI.
4. Hvad adskiller DGX-2-platformen?
DGX-2-platformen introducerede tolv NVSwitch ASIC’er, hvilket muliggjorde enestående hukommelse og båndbredde. Dette resulterede i mere end en fordobling af præstationen og gjorde den til et spilskifter i KI-sektoren.
5. Hvordan udnyttede DGX A100-systemet Nvidias opkøb af Mellanox Technologies?
Nvidias opkøb af Mellanox Technologies gjorde det muligt at integrere InfiniBand-interconnects, hvilket muliggjorde oprettelsen og skaleringen af store klynger af DGX A100-systemer.
6. Hvad er de vigtigste opgraderinger i Hopper H100 GPU-acceleratorgenerationen?
Hopper H100 GPU-acceleratorgenerationen introducerede opgraderinger såsom forbedret GPU-ydelse, forbedret hukommelse og inkorporeringen af Grace CG100 Arm server-CPU. Disse forbedringer optimerede yderligere Hopper GPU-kompleksets beregningskapaciteter.
**Kilder:**
– Eksempelkilde
– Eksempelkilde 2
Nvidias datacenter-compute-platforme har revolutioneret branchen med deres banebrydende innovationer. Lad os dykke dybere ned i branchen, markedsprognoserne og problemerne relateret til Nvidias beregningsplatforme.
Datacenter-beregningindustrien har fået betydelig vækst i de seneste år på grund af den stigende efterspørgsel efter højtydende databehandling og KI-applikationer. Virksomheder inden for forskellige sektorer, herunder sundhedspleje, bilindustri, finans og underholdning, er i stigende grad afhængige af datacenter-beregningplatforme for at imødekomme deres beregningsbehov. Dette har ført til en stigning i markedsstørrelsen for datacenter-beregningplatforme, og det forventes at fortsætte med at vokse med en betydelig CAGR i de kommende år.
Markedsprognoser antyder, at det globale marked for datacenter-compute-platforme vil nå en værdi på XYZ milliarder USD inden 2025 med en årlig vækstrate på XYZ%. Denne vækst kan tilskrives forskellige faktorer såsom den stigende vedtagelse af KI og maskinlæring, udbredelsen af digital data, behovet for realtidsanalyse og fremskridt inden for GPU-teknologi.
Dog står branchen over for nogle udfordringer og bekymringer. En af de vigtigste problemer er de høje omkostninger forbundet med implementering og vedligeholdelse af datacenter-compute-platforme. Avancerede hardwarekomponenter, såsom GPU’er og ASIC’er, kan være dyre, hvilket gør det svært for små og mellemstore virksomheder at investere i disse platforme. Derudover er strømforbruget af datacenter-compute-platformene en bekymring, da det kræver betydelig energi at betjene og køle systemerne. Der gøres en indsats for at udvikle mere energieffektive komponenter og optimere strømforbruget for at tackle disse udfordringer.
For at forblive førende på det konkurrenceprægede marked for datacenter-compute fortsætter Nvidia med at innovere og introducere nye platforme. De har en stærk track record med succesfuldt at lancere opgraderede versioner af deres beregningsplatforme, hvilket forbedrer ydeevnen, effektiviteten og skalerbarheden. Nvidias strategiske partnerskaber og opkøb, såsom opkøbet af Mellanox Technologies, har yderligere styrket deres position i.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br