Project DIGITS je poháňaný čipom NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, ktorý poskytuje exascale výkon s pohyblivou desatinnou čiarkou v energeticky efektívnom a kompaktnom formáte. S predinštalovaným softvérovým stackom NVIDIA AI a 128GB pamäte môžu vývojári lokálne prototypovať, dolaďovať a uvažovať veľké AI modely s parametrami až do 200B a bezproblémovo ich nasadzovať do dátových centier alebo cloudu.
Oficiálna webová stránka:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Viac úvodu:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Superčip GB10 poskytuje exabajty efektívneho AI výkonu
GB10 Superchip je systém na čipe (SoC) založený na architektúre NVIDIA Grace Blackwell, ktorý poskytuje až 100 biliónov AI výkonu s presnosťou FP4.
GB10, poháňaný grafickými kartami NVIDIA Blackwell, je vybavený najnovšou generáciou CUDA® jadier a piatou generáciou Tensor jadrami, ktoré sú pripojené k výkonným procesorom NVIDIA Grace™ cez NVLink-C2C ® čipové prepojenia, vrátane 20 energeticky úsporných jadier postavených na architektúre Arm. MediaTek, líder na trhu v dizajne SoC založených na Arm, sa podieľal na návrhu GB10, čím prispel k jeho najlepšej energetickej efektívnosti, výkonnosti a konektivite.
Superčip GB10 umožňuje Project DIGITS dosahovať výkonný výkon iba pomocou štandardnej elektrickej zásuvky. Každý Project DIGITS ponúka 128GB jednotnej, konzistentnej pamäte a až 4TB NVMe úložiska. S týmto superpočítačom môžu vývojári spúšťať veľké jazykové modely s až 200 miliardami parametrov, čím podporujú inovácie v AI. Okrem toho je pomocou siete NVIDIA ConnectX ® možné pripojiť dva superpočítače Project DIGITS AI, ktoré spúšťajú modely s až 405 miliardami parametrov.
──────
1. Stručné pozadie
──────
AI akcelerátorová karta od "Project Digits" môže mať nasledujúce úžasné špecifikácie:
• 128 GB video pamäte
• Približne 512 GB/s šírka pásma
• Približne 250 TFLOPS (fp16)
• Predajná cena môže byť okolo $3000
Niektorí ho porovnávajú s Apple M4 Pro/Max a bežnými GPU na trhu a spomínajú mierne marketingový slogan "1 PFLOPS", ale skutočný efektívny výpočtový výkon treba starostlivo zvážiť.
─────────
2. Základné parametre a význam
─────────
1. Výpočtový výkon s pohyblivou desatinnou čiarkou (FLOPS)
• 250 TFLOPS (fp16) znie lákavo, ale hardvér a softvér spolupracujú, aby naozaj urobili rozdiel.
• "1 PFLOPS" zvyčajne označuje teoretický vrchol v režime s nižšou presnosťou, alebo môže byť tiež bežnou "číselnou hrou" v reklame.
2. Video pamäť/zjednotená pamäť (128 GB)
• Pre rôzne AI modely je kapacita video pamäte kľúčovým ukazovateľom "schopnosti prispôsobiť model"; 128 GB stačí na podporu inferencie a stredne rozsiahleho tréningu.
• Pri trénovaní modelu s parametrami 10~20B (alebo viacerými) používajte presné miešanie alebo jemné doladenie, aby ste z tejto veľkej pamäte vyťažili maximum.
3. Šírka pásma pamäte (~512 GB/s)
• Šírka pásma určuje, či výpočtové jadro dokáže "pohltiť dáta".
•Hoci nie je taká dobrá ako úroveň dátového centra (1 TB/s~2 TB/s alebo viac), už je to vysoká úroveň pre osobnú/pracovnú platformu.
• Či je výpočtový výkon a šírka pásma vyvážené, závisí aj od optimalizácie cache/operátora v architektúre. Možno nestačí pozrieť sa na čísla, ale aj na skutočné bežecké skóre.
4. Cena a ekológia
• Jedna karta v hodnote okolo 3 000 dolárov (ak je pravdivá) je atraktívna pre mnohých vývojárov alebo malé tímy; To je potenciálny bod konkurencie pre spotrebiteľské špičkové GPU, ako je RTX 4090.
• Ak však softvérový stack (ovládače, kompilátory, frameworky na hlboké učenie) nie je dokonalý, vysoký výpočtový výkon môže stále "ľahnúť si a zjesť popol".
───────────
3. Vplyv na veľké modelové úlohy
───────────
1. Uvažovanie veľkých modelov
• 128 GB video pamäte stačí na podporu miliárd až desiatok miliárd parametrových modelov "načítaných do pamäte naraz" v režime polovičnej presnosti alebo kvantizácie, pričom efektivita inferencie je pravdepodobne veľmi vysoká.
• Ak je možné dobre využiť šírku pásma a cache, latencia a priepustnosť počas inferencie môžu byť uspokojivé.
2. Malé a stredné školenia
• Pre modely so stovkami miliónov až miliardami parametrov je možné na tejto karte spustiť trénovanie celého procesu s rôznou presnosťou.
• Pre modely 30B~70B sú zvyčajne potrebné kvantizačné techniky alebo viackartový paralelizmus, ale pre malé tímy je to stále cenovo dostupnejšia metóda než drahé riešenia dátových centier.
3. Úzke miesta v šírke pásma a plytvanie výpočtovým výkonom
• 250 TFLOPS vyžaduje efektívne zásobovanie dátami na plné využitie.
• 512 GB/s nie je "malé číslo", ale či dokáže skutočne zvládnuť plný výpočtový výkon, závisí od meraného a operátorského nastavenia.
────────────
4. Krátke porovnanie s inými možnosťami
────────────
1. Séria Apple M4
• M4 Pro/Max je tiež známy vysokou šírkou pásma a vysokým výpočtovým výkonom; Avšak z hľadiska skutočnej kompatibility frameworkov a optimalizácie hlbokého učenia zatiaľ nie je na úrovni NVIDIA.
• Ak "Project Digits" nemá vyspelý ekosystém, môže tiež nasledovať kroky Apple GPU. Nezáleží na tom, aký dobrý hardvér je, je ťažké prelomiť, ak softvérová adaptácia nie je pripravená.
2. NVIDIA desktopová karta (napríklad RTX 4090)
• RTX 4090 má silný výpočtový výkon a značnú šírku pásma, ale na niektorých veľkých modeloch bude "natiahnutých" len 24 GB.
• Keď je potrebných viacero kariet paralelne, náklady a spotreba energie prudko rastú a je zjavne pohodlnejšie pre "Project Digits" poskytnúť 128 GB na jednej karte.
3. GPU dátového centra (A100/H100)
•Tieto GPU na úrovni veľkých bratov stoja desaťtisíce alebo dokonca desaťtisíce dolárov a výkon a ekológia sú nepopierateľné, no nie každý si ich môže dovoliť.
•Ak "Project Digits" naozaj umožní malým tímom mať veľkú video pamäť a vysoký výpočtový výkon s nižším prahom, môže si podariť získať svoj podiel.
──────────
5. Potenciálne výzvy a obavy
──────────
1. Softvérová ekológia a vyspelosť ovládačov
• CUDA je tajná zbraň NVIDIA. Bez podobného pevného ekosystému je ťažké, aby sa "Project Digits" stali populárnymi vo veľkom rozsahu.
2. Skutočná rýchlosť príchodu výpočtového výkonu/šírky pásma
• Skutočný prevádzkovateľ má mnoho režimov prístupu k pamäti a ak chýba optimalizácia, maximálny výkon môže zostať len v propagačných materiáloch.
3. Spotreba energie, odvod tepla a adaptácia na životné prostredie
• Veľká video pamäť a vysoký výpočtový výkon často znamenajú vysokú spotrebu energie. Ak osobné alebo malé pracovné stanice nie sú pripravené na odvod tepla, môžu čeliť "malému sporáku".
4. Autenticita dodávok a ceny
• Sledovať, či v budúcnosti budú oficiálne informácie alebo skutočné recenzie produktov; Ak ide len o konceptuálny produkt, môže to byť aj "prázdna radosť".
─────
6. Zhrnutie
─────
Ak "Project Digits" dokáže ponúknuť 128 GB video pamäte a 250 TFLOPS (fp16), plus príjemnú cenu okolo 3 000 dolárov, bude veľmi atraktívny pre vývojárov, ktorí chcú nasadiť stredne veľké modely lokálne alebo v malých laboratóriách.
Hardvérové parametre sú však len jedna strana; Kľúčom k úspechu alebo neúspechu je ovládač, kompilátor, framework hlbokého učenia a ďalšia softvérová podpora.
V súčasnosti je tento projekt stále v štádiu "aktuálnych správ" a "publicity" a či dokáže otriasť existujúcim trhovým vzorom, závisí od následného procesu produktizácie a skutočného výkonnostného skóre.
|
Zverejnené 13.2.2025 09:43:00
|
|
|
|
Prenajímateľ|
Zverejnené 2025-2-21 14:16:38
|
