A Nvidia, uma renomada empresa de tecnologia, possui uma rica história de transformação, passando de fornecedora de componentes a fabricante líder de plataformas. Suas plataformas de motor de computação combinam computação, armazenamento, rede e software de sistemas para criar uma base sólida para o desenvolvimento de aplicações. Vamos explorar a evolução das plataformas de computação de datacenter da Nvidia e as inovações revolucionárias que introduziram.
Em abril de 2016, a Nvidia revelou sua primeira plataforma, o sistema DGX-1. Impulsionado pelos aceleradores de GPU “Pascal” P100 e portas NVLink, esta plataforma revolucionou o conceito de um cluster de memória compartilhada. Notavelmente, o sistema inaugural DGX-1 foi entregue pessoalmente pelo CEO da Nvidia, Jense Huang, a Sam Altman, co-fundador da OpenAI, demonstrando o compromisso da empresa em avançar as capacidades de inteligência artificial (IA).
Com o lançamento da geração de GPU “Volta” V100 em maio de 2017, a Nvidia aprimorou o design do DGX-1. O sistema teve um aumento de 41,5% no desempenho, oferecendo um impulso substancial nos núcleos CUDA FP32 e FP64. Além disso, a introdução de núcleos tensor e matemática de meia precisão FP16 melhorou ainda mais a eficiência da plataforma. O DGX-1 também apresentava processamento INT8, capacitando capacidades de inferência de IA.
Elevando a inovação em IA para o próximo nível, a Nvidia introduziu a plataforma DGX-2 em maio de 2018. Este sistema inovador incorporou doze ASICs NVSwitch, aproveitando portas de memória de 300 GB/s e 4,8 TB/s de largura de banda bidirecional. Aliado a dezesseis GPUs V100, seis switches PCI-Express 4.0, dois processadores Intel Xeon SP Platinum e interfaces de rede InfiniBand de 100 Gb/s, o DGX-2 entregou um desempenho sem precedentes. Além disso, a Nvidia conseguiu reduzir a relação custo/desempenho em 28%, tornando-o um divisor de águas no espaço de IA.
Em maio de 2020, a Nvidia lançou o sistema DGX A100, aproveitando o poder da geração de GPU “Ampere”. Com portas NVLink 3.0 aprimoradas, oferecendo o dobro de largura de banda, o DGX A100 contava com oito GPUs A100 e um par de processadores AMD “Rome” Epyc 7002. Acompanhado por 1 TB de memória principal, 15 TB de flash e nove interfaces Mellanox ConnectX-6, ele se estabeleceu como uma plataforma de computação formidável. A aquisição da Mellanox Technologies pela Nvidia aprimorou ainda mais sua capacidade de criar e dimensionar grandes clusters, facilitando a integração de centenas e milhares de sistemas A100.
Em março de 2022, a Nvidia revelou a geração de acelerador de GPU “Hopper” H100, marcando mais um marco em suas plataformas de computação para datacenter. Ao introduzir a CPU do servidor Arm Grace CG100 e aprimorar o desempenho da GPU e da memória, a Nvidia melhorou o complexo GPU Hopper. A plataforma apresentava portas NVLink 4.0 com 900 GB/s de largura de banda, oferecendo capacidades computacionais aprimoradas. A incorporação dos algoritmos de computação em rede SHARP no ASIC NVSwitch 3 da Nvidia otimizou ainda mais as operações coletivas e de redução dentro da rede.
Perguntas Frequentes
1. O que são as plataformas de computação de datacenter da Nvidia?
As plataformas de computação de datacenter da Nvidia reúnem computação, armazenamento, rede e software de sistemas para criar uma base sólida para o desenvolvimento de aplicações.
2. Quais foram as principais inovações nas plataformas da Nvidia?
A Nvidia introduziu inovações como portas NVLink, núcleos tensor, ASICs NVSwitch, gerações aprimoradas de GPU e tecnologias de interconexão avançadas, possibilitando melhorias significativas em desempenho e eficiência.
3. Como o sistema DGX-1 contribuiu para os avanços em IA?
O sistema DGX-1, alimentado por aceleradores de GPU, foi pioneiro no conceito de um cluster de memória compartilhada. Ele desempenhou um papel crucial no avanço das capacidades de IA e foi fundamental na colaboração da Nvidia com a OpenAI.
4. O que diferencia a plataforma DGX-2?
A plataforma DGX-2 introduziu doze ASICs NVSwitch, permitindo memória e largura de banda incomparáveis. Isso resultou em mais que o dobro do desempenho, tornando-o um divisor de águas no espaço de IA.
5. Como o sistema DGX A100 aproveitou a aquisição da Nvidia da Mellanox Technologies?
A aquisição da Mellanox Technologies pela Nvidia facilitou a integração de interconexões InfiniBand, permitindo a criação e escalabilidade de grandes clusters de sistemas DGX A100.
6. Quais são as principais atualizações na geração de acelerador de GPU Hopper H100?
A geração de acelerador de GPU Hopper H100 introduziu atualizações como melhoria de desempenho de GPU, memória aprimorada e a incorporação da CPU do servidor Arm Grace CG100. Essas melhorias otimizaram ainda mais as capacidades computacionais do complexo GPU Hopper.
Fontes:
– Exemplo de Fonte
– Exemplo de Fonte 2
As plataformas de computação de datacenter da Nvidia revolucionaram a indústria com suas inovações revolucionárias. Vamos aprofundar mais na indústria, previsões de mercado e questões relacionadas às plataformas de computação da Nvidia.
A indústria de computação de datacenter tem ganhado significativa tração nos últimos anos devido à crescente demanda por computação de alto desempenho e aplicações de IA. Empresas de diversos setores, incluindo saúde, automotivo, finanças e entretenimento, estão cada vez mais dependentes das plataformas de computação de datacenter para atender às suas necessidades computacionais. Isso levou a um aumento no tamanho do mercado de plataformas de computação de datacenter, e espera-se que continue crescendo a uma taxa significativa nos próximos anos.
As previsões de mercado sugerem que o mercado global de plataformas de computação de datacenter atingirá uma avaliação de XYZ bilhões de dólares até 2025, com uma taxa de crescimento anual composta de XYZ%. Esse crescimento pode ser atribuído a vários fatores, como a crescente adoção de IA e aprendizado de máquina, a proliferação de dados digitais, a necessidade de análises em tempo real e os avanços na tecnologia GPU.
No entanto, a indústria enfrenta desafios e preocupações. Uma das principais questões é o alto custo associado à implantação e manutenção das plataformas de computação de datacenter. Os componentes de hardware avançados, como GPUs e ASICs, podem ser caros, tornando difícil para pequenas e médias empresas investirem nessas plataformas. Além disso, o consumo de energia das plataformas de computação de datacenter é uma preocupação, pois requer uma quantidade substancial de energia para operar e resfriar os sistemas. Esforços estão sendo feitos para desenvolver componentes mais eficientes em termos de energia e otimizar o consumo de energia para enfrentar esses desafios.
Para se manter à frente no competitivo mercado de computação de datacenter, a Nvidia continua a inovar e introduzir novas plataformas. Eles têm um histórico sólido de lançamento bem-sucedido de versões atualizadas de suas plataformas de computação, melhorando o desempenho, eficiência e escalabilidade. As parcerias estratégicas e aquisições da Nvidia, como a aquisição da Mellanox Technologies, fortaleceram ainda mais sua posição na
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