Project DIGITS, NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip ile güçlendirilmektedir ve enerji verimli, kompakt bir form faktöründe exascale kayan noktalı yapay zeka performansı sunar. Önceden kurulu NVIDIA AI yazılım yığını ve 128GB bellek ile geliştiriciler, 200B'ye kadar parametreye sahip büyük yapay zeka modellerini yerel olarak prototip, ince ayar ve mantiye getirebilir ve bunları veri merkezlerine veya buluta sorunsuz şekilde dağıtabilir.
Resmi web sitesi:Bağlantı girişi görünür.
Daha Fazla Tanıtım:Bağlantı girişi görünür.
GB10 süper çipi, eksabaytlarca verimli yapay zeka performansı sunuyor
GB10 Süperçipi, NVIDIA Grace Blackwell mimarisine dayanan bir sistem-çip (SoC) olup, FP4 doğruluğuyla 100 trilyon yapay zeka performansına kadar performans sunar.
NVIDIA Blackwell GPU'larıyla desteklenen GB10, en yeni nesil CUDA® çekirdekleri ve beşinci nesil Tensor Çekirdekleriyle donatılmış; bu cihazlar, NVLink-C2C ® çip-çip bağlantıları aracılığıyla yüksek performanslı NVIDIA Grace™ CPU'larına bağlanmıştır; bunlar arasında Arm mimarisiyle üretilen 20 adet enerji verimli çekirdek de bulunmaktadır. Arm tabanlı SoC tasarımında pazar lideri olan MediaTek, GB10'un tasarımında yer alarak sınıfının en iyi enerji verimliliği, performansı ve bağlantısına katkıda bulundu.
GB10 süper çipi, Project DIGITS'in yalnızca standart bir güç priziyle güçlü performans sunmasını sağlıyor. Her Project DIGITS, 128GB birleşik, tutarlı bellek ve 4TB'a kadar NVMe depolama sunar. Bu süper bilgisayar ile geliştiriciler, 200 milyar parametreye kadar büyük dil modelleri çalıştırabilir ve yapay zeka yeniliklerini geliştirebilir. Ayrıca, NVIDIA ConnectX ® ağı kullanılarak, iki Project DIGITS AI süper bilgisayarı bağlanarak 405 milyar parametreye kadar modelleri çalıştırabilir.
──────
1. Kısa arka plan
──────
"Project Digits"ten yapay zeka hızlandırıcı kartı aşağıdaki harika özelliklere sahip olabilir:
• 128 GB video bellek
• Yaklaşık 512 GB/s bant genişliği
• Yaklaşık 250 TFLOPS (fp16)
• Satış fiyatı yaklaşık 3000 dolar olabilir
Bazı insanlar bunu Apple'ın M4 Pro/Max ve piyasadaki yaygın GPU'larla karşılaştırıyor ve biraz pazarlama sloganı olan "1 PFLOPS"u belirtiyor, ancak gerçek etkin hesaplama gücü dikkatlice tartılmalıdır.
─────────
2. Temel parametreler ve önem
─────────
1. Yüzer Nokta Hesaplama Gücü (FLOPS)
• 250 TFLOPS (fp16) cazip geliyor, ancak donanım ve yazılım gerçekten farkı yaratmak için birlikte çalışıyor.
• "1 PFLOPS" genellikle düşük hassasiyet modundaki teorik zirveyi ifade eder veya reklamda yaygın "sayı oyunu" da olabilir.
2. Video bellek/birleşik bellek (128 GB)
•Çeşitli yapay zeka modelleri için video bellek kapasitesi, "bir modele uyabilmek"in anahtar göstergesidir; 128 GB, çıkarım ve orta ölçekli eğitimi desteklemek için yeterlidir.
• 10~20B parametre modeli (veya daha fazlası) eğitilirken, bu büyük bellekten en iyi şekilde yararlanmak için karıştırma hassasiyeti veya ince ayar tekniklerini uygun şekilde kullanın.
3. Bellek bant genişliği (~512 GB/s)
• Bant genişliği, hesaplama çekirdeğinin "veriyi yutup alamayacağını" belirler.
•Veri merkezi seviyesi kadar iyi olmasa da (1 TB/s~2 TB/s veya daha fazla), kişisel/iş istasyonu seviyesinde platformlar için zaten yüksek bir seviyedir.
• Hesaplama gücü ve bant bant genişliğinin dengeli olup olmadığı da mimarideki önbellek/operatör optimizasyonuna bağlıdır. Rakamlara bakmak yeterli olmayabilir, ama gerçek koşu skoruna bakmak da yeterli olabilir.
4. Fiyat ve ekoloji
• Yaklaşık 3.000$ değerinde tek bir kart (doğruysa) birçok geliştirici veya küçük ekip için caziptir; Bu, RTX 4090 gibi tüketici sınıfı yüksek kaliteli GPU'larla potansiyel bir rekabet noktasıdır.
• Ancak, yazılım yığını (sürücüler, derleyiciler, derin öğrenme çerçeveleri) mükemmel değilse, yüksek hesaplama gücü yine de "yatıp külleri yiyebilir".
───────────
3. Büyük model görevlerine etkisi
───────────
1. Büyük model akıl yürütme
• 128 GB video bellek, milyarlarca ila on milyarlarca parametre modelini yarı hassasiyet veya kuantizlenmiş modda "hafızaya yüklenmiş" desteklemek için yeterlidir ve çıkarım verimliliği muhtemelen oldukça yüksek olacaktır.
• Bant genişliği ve önbellek iyi kullanılabiliyorsa, çıkarım sırasında gecikme ve veri yeterli olabilir.
2. Küçük ve orta ölçekli eğitim
• Yüz milyonlarca ila milyarlarca parametreye sahip modeller için, tüm süreç eğitimini bu kartta karışık hassasiyetle çalıştırmak mümkündür.
• 30B~70B modelleri için genellikle kuantizasyon teknikleri veya çoklu kart paralelliği gereklidir, ancak küçük ekipler için bu yöntem pahalı veri merkezi çözümlerinden daha uygun maliyetli bir yöntemdir.
3. Bant genişliği darboğazları ve hesaplama gücünün israfı
• 250 TFLOPS tam kullanım için verimli veri tedarikini gerektirir.
• 512 GB/s "küçük bir sayı" değildir, ancak tam hesaplama gücünü gerçekten çalıştırıp çalıştıramayacağı ölçülen ve operatör düzeyindeki ayarlamaya bağlıdır.
────────────
4. Diğer seçeneklerle kısa karşılaştırma
────────────
1. Apple M4 serisi
• M4 Pro/Max aynı zamanda yüksek bant genişliği ve yüksek hesaplama gücü ile de bilinir; Ancak, gerçek çerçeve uyumluluğu ve derin öğrenmenin optimizasyonu açısından henüz NVIDIA ile aynı seviyede değil.
• "Project Digits" olgun bir ekosisteme sahip değilse, Apple'ın GPU'larının izinden gidebilir. Donanım ne kadar iyi olursa olsun, yazılım uyarlaması yerinde değilse ilerlemek zordur.
2. NVIDIA masaüstü kartı (RTX 4090 gibi)
•RTX 4090 güçlü hesaplama gücüne ve önemli bant genişliğine sahiptir, ancak bazı büyük modellerde sadece 24 GB "uzatılmış" olur.
• Birden fazla kart paralel olarak gerektiğinde maliyet ve güç tüketimi keskin şekilde artar ve "Project Digits" tek bir kartta 128 GB sağlaması açıkça daha pratik olur.
3. Veri Merkezi GPU (A100/H100)
•Bu büyük kardeş seviyesinde GPU'lar on binlerce hatta on binlerce dolara mal oluyor ve performans ile ekoloji tartışmasız, ancak herkes bunları karşılayamaz.
•Eğer "Project Digits" gerçekten küçük ekiplerin büyük video belleğe ve yüksek hesaplama gücüne sahip olmasına ve daha düşük eşik olmasına izin verebiliyorsa, pastadan pay alabilir.
──────────
5. Olası zorluklar ve endişeler
──────────
1. Yazılım ekolojisi ve sürücü olgunluğu
• CUDA, NVIDIA'nın gizli silahıdır. Benzer sağlam bir ekosistem olmadan, "Project Digits"in büyük ölçekte popülerleşmesi zordur.
2. Hesaplama gücü/bant genişliğinin gerçek geliş oranı
• Gerçek çalışan operatörün birçok bellek erişim modu vardır ve optimizasyon eksikliği varsa, zirve performans sadece tanıtım materyallerinde kalabilir.
3. Güç tüketimi, ısı dağıtılması ve çevresel uyum
• Büyük video belleği ve yüksek hesaplama gücü genellikle yüksek güç tüketimi anlamına gelir. Kişisel veya küçük çalışma istasyonları ısı dağıtmaya hazır değilse, "küçük bir ocak" ile karşılaşabilirler.
4. Tedarik ve fiyatlandırma orijinalliği
• Gelecekte daha fazla resmi bilgi veya gerçek ürün incelemesi olup olmadığını gözlemlemek; Eğer sadece bir konsept ürünse, aynı zamanda "boş neşe" de olabilir.
─────
6. Özet
─────
Eğer "Project Digits" 128 GB video bellek ve 250 TFLOPS (fp16) ile yaklaşık 3.000 dolarlık dostane bir fiyat noktası sunabiliyorsa, orta boy modelleri yerel veya küçük laboratuvarlarda dağıtmak isteyen geliştiriciler için çok cazip olacaktır.
Ancak, donanım parametreleri sonuçta sadece bir taraftır; Başarı veya başarısızlığın anahtarı sürücü, derleyici, derin öğrenme çerçevesi ve diğer yazılım desteğidir.
Şu anda bu proje hâlâ "son dakika haberleri" ve "tanıtım" aşamasında ve mevcut piyasa modelini sarsıp sallamayacağı, sonraki ürünleşme sürecine ve gerçek performans puanına bağlıdır.
|
2025-2-13 09:43:00 tarihinde yayınlandı
|
|
|
|
Ev sahibi|
2025-2-21 14:16:38 tarihinde yayınlandı
|
