Nvidia įminties ir grafikos procesorių technologijų konferencija („GTC”) San Chosėje Kalifornijoje sukelia pakilą ir palankų atgarsį. Šis įvykis, vadinamas „AI Vudstoku,” pritraukė pramonės gigantus, įskaitant Nvidia, OpenAI, xAI, Meta, Google ir „Microsoft“, taip pat vyksamajus virtimo kompanijų, tokias kaip „L’Oréal”, „Lowe’s”, „Shell” ir „Verizon”, visus siekiančius įgyvendinti AI technologijas.
Per konferenciją Nvidia generalinis vadovas Jensenas Huangas pristatė įmonės naujausią grafikos procesorių (GPU) „Blackwell GPU“. Šis naujas lustas gali didžiuotis įspūdingais 208 milijardų tranzistoriais, lenkiant savo pirmenybę, H100 GPU, turinčius 80 milijardų tranzistorių. Didieji „Blackwell GPU“ lustai pasiūlo dvigubai didesnę greitį mokomųjų AI modelių mokymui ir penkis kartus greitesnį išvestinių generavimą nuo išmokytų modelių (vadinamąjį „išvedimu“). Nvidia taip pat pristatė galingą „GB200 superlaužo lustą“, į kurį įeina du „Blackwell GPU“, prijungti prie savo „Grace“ CPU, lenkiantys esamus „Grace Hopper MGX“ vienetus, naudojamus duomenų centruose.
Vienas pastebimas „Blackwell GPU“ aspektas yra jo galios rodiklis, ir Nvidia šį aspektą panaudoja savo naudai, rinkodama šį lustą. Praeityje galingi lustai sunaudojo daugiau energijos, su energijos efektyvumu aukos už darbo našumą. Tačiau atskleidus „Blackwell GPU“, Huangas pabrėžė jo didesnį apdorojimo greitį ir išryškino sumažintą energijos suvartojimą mokymo metu, lyginant su ankstesniais modeliais. Mokymas ultra dideliems AI modeliams naudojant 2 000 „Blackwell GPU“ reikalautų 4 megavatų energijos per 90 dienų, palyginti su 8 000 senesniais GPU, kurie sunaudoja 15 megavatų tokioms pat mokymo laikotarpiams. Ši reikšminga skirtingumo energijos suvartojime skiriasi imasi spręsti atsakomybės dėl pinigų klausimus ir anglies pėdsako, susijusio su AI technologijomis.
Dėmesys energijos suvartojimui yra svarbus, nes didėjantys suvokimas apie išlaidų ir švietimo poveikį AI privertė įmones baimintis visiškai priimti kūrybinę AI revoliuciją. Pavyzdžiui, debesijos tiekėjai taikosi už aukštas kainas už GPU veikimą, ne tik norėdami atsižvelgti į pačių lustų kainą, bet ir norėdami padengti energijos suvartojimą ir aušintuvo poreikius duomenų centruose. Nvidia pripažįsta šią nuogą sąmyšė ir siekia ją palengvinti išryškindama „Blackwell“ energijos efektyvumą. Be to, Nvidia pažymi, kad AI ekspertai rado būdų, kaip imituoti didesnių, energiją švaistanti mode
Šaltiniai:
1. nvidia.com
Dažni klausimai (DUK):
Kas yra Nvidia GTC konferencija?
Nvidijos GTC (Grafikos Procesorių Technologijų Konferencija) yra reikšmingas įvykis dirbtinės intelektualios technologijų ir grafikos procesorių srityje, kuris suvienija pramonės lyderius, tyrėjus ir programuotojus, kad parodytų ir aptartų naujausius progresus grafikos procesorių technologijose ir dirbtinės intelektualios taikymuose.
Kas yra Blackwell GPU?
Blackwell GPU yra Nvidijos naujausias grafikos procesoriaus lustas, siūlantis pažangas, tokiu būdai kaip 208 milijardų tranzistorių, padarant jį galingesnį ir greitesnį mokymui dirbtinių intelektualų modelių ir išmokytų modelių išvestinių generavimui. Taip pat jis gali pasigirti pagerintu energijos efektyvumu palyginti su ankstesniais modeliais.
Kodėl energijos efektyvumas yra svarbus dirbtinėje intelektualioje?
Energijos efektyvumas dirbtinėje intelektualioje yra svarbus, siekiant spręsti rūpesčius dėl pinigų išlaidų ir aplinkosaugos poveikio dirbtinių intelektualinių technologijų atžvilgiu. Sumažinant energijos suvartojimą mokymo ir išvados metu, įmonės gali sumažinti išlaidas ir prisidėti prie darnaus vystymosi pastangų.
Koks yra atsinaujinančios energijos vaidmuo dirbtinėje intelektualioje?
Daugelis duomenų centrų, naudojamų dirbtinės intelektualios apdorojimui, veikia naudojant atsinaujinančią energiją arba išlavinusiųjiančią jėgainėnų energiją. Debesijos tiekėjų įsipareigojimas atsinaujinančiai energijai skatino atsinaujinančios energijos įmones sukurti didesnius projektus, padidinant prieinamą atsinaujinančios energijos tiekimą visiems.
Kodėl yra svarbu mažinti dirbtinio intelekto energijos suvartojimą darnai?
Išplestai dirbtinės intelektualios naudojimui ir modeliams augant, energijos paklausa, ypač atsinaujinančiosios energijos atžvilgiu, gali pranokti tiekimą. Dėmesys energijos efektyvumui įvertinamiems energijos priėjimams ir alternatyviems metodams.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es