شهر أبريل 2016، كشفت Nvidia النقاب عن أول منصة لها، نظام DGX-1. مدعوم بمسرعات Pascal P100 GPU ومنافذ NVLink، غيّرت هذه المنصة مفهوم أنظمة التجميع الذاكري المشترك. يجدر بالذكر أن النظام الinaugural لـ DGX-1 تم توصيله شخصيًا بواسطة الرئيس التنفيذي لـNvidia، جينس هوانغ، لـ سام ألتمان، المؤسس المشارك لـ OpenAI، مما يدل على التزام الشركة بتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي.
مع إطلاق جيل معالجات “Volta” V100 GPU في مايو 2017، قامت Nvidia بتعزيز تصميم DGX-1. شهد النظام زيادة بنسبة 41.5 في المائة في الأداء، مما يوفر دفعة كبيرة لنوى CUDA بين النقطة العائمة على الأعداد المزدوجة ونقاط العائمة على نصف الدقة FP32 وFP64. بالإضافة إلى ذلك، قدمت مفاصل النواقص ونقاط العائمة على نصف الدقة FP16 تحسينًا آخر في كفاءة المنصة. شهد DGX-1 أيضًا معالجة INT8، مما دعم قدرات التستنتج الاصطناعي.
إن قيادة الابتكار في الذكاء الاصطناعي إلى المستوى التالي، قدمت Nvidia منصة DGX-2 في مايو 2018. هذا النظام المبتكر كان يدمج اثني عشر NVSwitch ASICs، استفادة من منافذ ذاكرة بسرعة 300 جيجابت في الثانية و 4.8 تيرابايت في الثانية من النطاق الثنائي الاتجاه. جنبًا إلى جنب مع ستة تبديلات PCI-Express 4.0، ومعالجين إنتل Xeon SP Platinum، وواجهات الشبكة بسرعة 100 غيغابت في الثانية، قدمت DGX-2 أداء لا مثيل له. علاوة على ذلك، تمكنت Nvidia من خفض نسبة السعر إلى الأداء بنسبة 28 في المائة، مما يجعلها محولًا لعبة في مجال الذكاء الاصطناعي.
في شهر مايو 2020، قدمت Nvidia نظام DGX A100، الذي استفاد من قوة جيل معالجات “Ampere” GPU. مع منافذ NVLink 3.0 المحسنة، التي تقدم ضعف النطاق الترددي، برز DGX A100 بثمانية A100 GPUs وزوج من معالجات AMD “Rome” Epyc 7002. برفقة 1 تيرابايت من الذاكرة الرئيسية، و15 تيرابايت من الذاكرة الفلاشية، وتسع واجهات Mellanox ConnectX-6، حقق نفسه كمنصة حوسبة قوية. تعززت القدرة على إنشاء وتوسيع أنظمة مجموعة A100 بفضل استحواذ Nvidia على Mellanox Technologies.
في مارس 2022، كشفت Nvidia النقاب عن جيل معالجات “Hopper” H100 GPU، مما يمثل إنجازًا آخر في منصات الحوسبة للمراكز البيانات. من خلال إدخال Grace CG100 Arm server CPU وتحسين أداء GPU والذاكرة، قامت Nvidia بتعزيز معقد Hopper GPU. تتميز المنصة بمنافذ NVLink 4.0 بعرض نطاق 900 جيجابت في الثانية، مما يوفر قدرات حسابية متزايدة. قامت Nvidia بمزج SHARP في خوارزميات الحوسبة في الشبكة في ASIC NVSwitch 3 لتحسين عمليات التجميع والتقليل ضمن الشبكة.
أسئلة متكررة:
1. ما هي منصات حوسبة البيانات لـ Nvidia؟
تعمل منصات حوسبة البيانات للشركة على دمج الحوسبة والتخزين والشبكات وبرامج الأنظمة لبناء أساس قوي لبناء التطبيقات.
2. ما هي الابتكارات الرئيسية في منصات Nvidia؟
قدمت Nvidia ابتكارات مثل منافذ NVLink، قلوب العضلات، ASICs NVSwitch، أجيال محسنة لمعالجات الرسومات، وتقنيات التوصيل المتقدمة، مما سمح بتحسينات كبيرة في الأداء والكفاءة.
3. كيف ساهم نظام DGX-1 في تقدمات الذكاء الاصطناعي؟
نظام DGX-1، الذي يعمل بمسرعات GPU، رسخ مفهوم نظام تخزين الذاكرة المشترك. لعب دورًا حاسمًا في تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي وكان حاسمًا في تعاون نفيديا مع OpenAI.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it