NVIDIA GH200 – Najbardziej wszechstronna platforma obliczeniowa na świecie
NVIDIA GH200 Grace Hopper™ to przełomowa konstrukcja umożliwiająca akcelerację przetwarzania danych i przyspieszenie rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji. Jej nowatorskim rozwiązaniem jest łącze o dużej przepustowości pomiędzy procesorem jednostki centralnej (Grace) a procesorem graficznym (Hopper). Superchip zapewnia do 10 razy wyższą wydajność aplikacji obsługujących terabajty danych, umożliwiając naukowcom i badaczom osiągnięcie niespotykanych dotąd rozwiązań najbardziej złożonych problemów świata.
Przełomowa konstrukcja procesora NVIDIA GH200 Grace Hopper™ Superchip umożliwia rozpoczęcie ery wielkoskalowej sztucznej inteligencji i aplikacji obliczeniowych o wysokiej wydajności (HPC).
Dlaczego jest to ważne właśnie teraz
Akceleracja obliczeń dzięki GPU umożliwiła rewolucję w sztucznej inteligencji, zwiększając wydajność sztucznej inteligencji ponad milion razy w ciągu ostatniej dekady. Sztuczna inteligencja jest obecnie wykorzystywana w każdej branży, a procesory graficzne przyspieszają generatywną AI, rekomendacje dotyczące głębokiego uczenia i odkrycia naukowe. W pogoni za dokładnością i możliwością uogólnienia modele i zbiory danych zwiększają swój rozmiar i złożoność. Te masywne modele przesuwają granice dzisiejszych systemów. Dalsze skalowanie tych modeli wymaga eliminowania zmieniających się wąskich gardeł. Wymaga to szybkiego dostępu do dużej puli pamięci i ścisłego połączenia CPU i GPU.
Superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper™ przyspiesza wielkoskalowe obciążenia AI i HPC dzięki mocnym stronom procesorów graficznych i procesorów, umożliwiając naukowcom i inżynierom skupienie się na rozwiązywaniu najważniejszych problemów świata.
Przypadki użycia
Wnioskowanie AI
W miarę jak modele szkoleniowe AI stały się dramatycznie większe, powstały w ten sposób modele wnioskowania AI. Transformatory należą obecnie do najbardziej wpływowych architektur modeli sztucznej inteligencji i kształtują kierunek przyszłych badań i rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji. Wynalezione najpierw jako narzędzie do przetwarzania języka naturalnego (NLP), obecnie są wykorzystywane do niemal wszystkich zadań związanych ze sztuczną inteligencją, w tym do rozpoznawania obrazu komputerowego, automatycznego rozpoznawania mowy, klasyfikacji struktur molekularnych i przetwarzania danych finansowych. W przypadku dużych modeli opartych na transformatorach, takich jak ChatGPT, superprocesor NVIDIA GH200 Grace Hopper™ zapewnia 4 razy większą wydajność wnioskowania w porównaniu do poprzedniej generacji.
Obliczenia o wysokiej wydajności (HPC)
HPC to podstawowy filar współczesnej nauki. Aby odblokować odkrycia nowej generacji, naukowcy korzystają z symulacji, aby lepiej zrozumieć złożone cząsteczki na potrzeby odkrywania leków, fizyki w celu uzyskania potencjalnych nowych źródeł energii oraz danych atmosferycznych, aby lepiej przewidywać ekstremalne warunki pogodowe i przygotowywać się na nie. HPC ewoluuje w kierunku połączenia sztucznej inteligencji i symulacji, a ścisła integracja procesora i procesora graficznego ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia wydajności niezbędnej do rozwoju nauki.
