Раскрытие возможностей суперкомпьютера NVIDIA DGX™ GH200 AI

Искусственный интеллект (ИИ) постоянно совершенствует технологии. Это означает, что для обработки сложных алгоритмов и огромных объемов данных требуется более сложное оборудование. NVIDIA DGX™ GH200 ИИ Суперкомпьютер находится в авангарде этого прогресса, созданный для обеспечения беспрецедентной производительности для рабочих нагрузок искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений (HPC). В этом сообщении блога мы обсудим архитектуру, функции и варианты использования DGX™ GH200, чтобы дать вам подробное представление о том, как его можно использовать в качестве ускорителя исследований и развертываний в области искусственного интеллекта. Мы также выделим некоторые ключевые отличия, такие как лучший в отрасли объем памяти, современные технологии графических процессоров или бесшовная интеграция в существующие центры обработки данных. Цель этой статьи — предоставить читателям все, что им нужно о DGX™ GH200, чтобы они могли понять, почему его называют революционным по отношению к проектам искусственного интеллекта, основанным на системах машинного обучения, а также описывающим как оказывающее большое влияние на будущее развитие компьютеров в мире. общие сведения об уровнях производительности.

Что такое суперкомпьютер NVIDIA DGX™ GH200 с искусственным интеллектом?

Понимание системы NVIDIA DGX GH200

Суперкомпьютер NVIDIA DGX™ GH200 AI — это новейшая вычислительная система, созданная для удовлетворения потребностей искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. DGX™ GH200 оснащен усовершенствованной архитектурой графического процессора NVIDIA, включающей графические процессоры NVIDIA Hopper™ для максимальной производительности и эффективности. Он обладает возможностями обработки крупномасштабных наборов данных благодаря огромной унифицированной архитектуре памяти, которая позволяет обучать сложные модели ИИ более эффективно, чем когда-либо прежде. Кроме того, этот продукт поддерживает быстрые соединения, поэтому данные можно передавать быстро и без особых задержек, что крайне важно при работе с приложениями HPC. Такое мощное сочетание технологии графического процессора, а также большого объема памяти и эффективного манипулирования данными делает эту машину незаменимой в исследованиях искусственного интеллекта, а также при обучении моделей в различных отраслях, где ее также можно использовать для целей развертывания.

Роль суперчипов Grace Hopper GH200

Суперчип GH200 Grace Hopper, жизненно важный для суперкомпьютера NVIDIA DGX™ GH200 AI, обеспечивает непревзойденную производительность в рабочих нагрузках AI. Это стало возможным благодаря объединению вычислительной мощности графического процессора Hopper с гибкостью процессора Grace, что позволяет быстрее выполнять сложные вычисления. Кроме того, он поддерживает огромную унифицированную память, которая способствует плавной передаче и интеграции данных, одновременно уменьшая задержки благодаря высокоскоростным соединениям. Благодаря такому сочетанию крупномасштабные приложения искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений можно будет использовать быстрее и точнее, чем раньше, что делает этот чип жизненно важным для развития технологий искусственного интеллекта, а также высокопроизводительных вычислительных систем.

Как NVIDIA H100 повышает производительность искусственного интеллекта

NVIDIA H100 повышает производительность ИИ во многих отношениях. Начнем с того, что он оснащен новейшей конструкцией бункера, оптимизированной для глубокого обучения и вывода, что увеличивает его пропускную способность и эффективность. Во-вторых, существуют тензорные ядра, которые обеспечивают до четырех раз большее ускорение работы матрицы, что приводит к более быстрому обучению систем искусственного интеллекта и более быстрому выполнению задач вывода. Кроме того, это устройство оснащено памятью с высокой пропускной способностью и усовершенствованными технологиями управления памятью, что значительно снижает задержку доступа к данным. Кроме того, он может поддерживать технологию мультиэкземплярного графического процессора, которая позволяет одновременно работать нескольким сетям на одном графическом процессоре, что позволяет максимально использовать все ресурсы, сохраняя при этом операционную эффективность. Все эти разработки позволяют NVIDIA H100 достигать непревзойденного уровня производительности при использовании в приложениях искусственного интеллекта, что приносит пользу как исследователям, так и предприятиям.

Как работает суперчип Grace Hopper GH200?

Архитектура суперчипов Grace Hopper

GH200 Grace Hopper Superchip использует гибридную архитектуру, которая включает NVIDIA Hopper GPU и Grace CPU. Два чипа объединены с помощью NVLink, которая представляет собой технологию межсоединений с высокой пропускной способностью и низкой задержкой, используемую для установления прямой связи между компонентами CPU и GPU. Интенсивные операции с данными выгружаются на суперчипы Grace CPU, которые оснащены LPDDR5X, среди других передовых технологий памяти, для лучшей эффективности пропускной способности с точки зрения энергопотребления. Ядра Tensor следующего поколения, а также возможности многоэкземплярного GPU, необходимые для ускорения рабочих нагрузок ИИ, являются частью того, что составляет Hopper GPU. Еще одна особенность этой структуры - ее унифицированная конструкция памяти, которая позволяет упростить обмен данными между различными частями, а также сократить время доступа, тем самым максимизируя вычислительную эффективность вместе с достигнутыми уровнями производительности в целом. Все эти новые архитектурные идеи, выдвинутые здесь, делают GH200 Grace Hopper Superchip источником искусственного интеллекта и лидером в области высокопроизводительных вычислений (HPC).

Преимущества суперчипов Grace Hopper GH200

GH200 Grace Hopper Superchip очень полезен в искусственном интеллекте и высокопроизводительных вычислениях по нескольким причинам. Во-первых, он имеет гибридную архитектуру, которая объединяет Grace CPU и Hopper GPU, тем самым обеспечивая ему большую вычислительную мощность и энергоэффективность. Это позволяет чипу легко обрабатывать большие объемы данных при запуске сложных моделей для ИИ, среди прочего. Во-вторых, используется технология NVLink, которая обеспечивает связь между компонентами CPU и GPU с высокой пропускной способностью, но низкой задержкой, тем самым уменьшая узкие места передачи данных для бесперебойной работы. В-третьих, существуют передовые технологии памяти, такие как LPDDR5X, которые обеспечивают большую пропускную способность при сохранении энергоэффективности, что делает его идеальным для использования в высокопроизводительных приложениях. В дополнение к этому, Hopper GPU имеет ядра Tensor следующего поколения, которые ускоряют обучение и вывод ИИ, что приводит к более быстрым результатам. Наконец, что еще важнее, унифицированная конструкция памяти делает обмен данными бесшовным, обеспечивая при этом более быстрый доступ, тем самым еще больше повышая производительность и оптимизацию эффективности. Все эти преимущества в совокупности делают GH200 Grace Hopper Superchip одним из лучших решений для систем искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений, доступных сегодня.

Каковы ключевые особенности NVIDIA DGX GH200?

Знакомство с системой коммутации NVIDIA NVLink

Цель системы переключения NVIDIA NVLink — сделать систему с несколькими графическими процессорами более масштабируемой и мощной за счет создания эффективного канала связи между многими графическими процессорами. Это достигается посредством высокоскоростного соединения с малой задержкой, которое обеспечивает плавный поток данных между графическими процессорами, тем самым обходя традиционное узкое место, создаваемое шиной PCIe. Кроме того, он поддерживает большие модели обучения искусственного интеллекта и научные вычисления с помощью решений с несколькими графическими процессорами, которые можно масштабировать в соответствии с потребностями рабочей нагрузки. Более того, технология NVLink Switch предоставляет дополнительные функции, такие как прямая связь между графическими процессорами и возможности динамической маршрутизации, направленные на обеспечение оптимального использования ресурсов, а также эффективности производительности. При наличии такой прочной основы подключения любая высокопроизводительная вычислительная среда, требующая возможности массовой параллельной обработки, должна включать систему коммутации NVLink.

Использование NVIDIA AI Enterprise

NVIDIA AI Enterprise — это комплексный комплексный пакет облачного программного обеспечения для искусственного интеллекта и анализа данных, разработанный для систем, сертифицированных NVIDIA. Он предоставляет надежную и расширяемую платформу для создания, развертывания и управления рабочими нагрузками ИИ в любой среде, будь то на периферии или в центре обработки данных. Включены популярные платформы, такие как TensorFlow PyTorch, а также NVIDIA RAPIDS, которая упрощает интеграцию с ускоренными вычислениями на графическом процессоре, тем самым упрощая внедрение ИИ в бизнес-процессы. Организации могут использовать корпоративный ИИ NVIDIA для расширения своих возможностей в области ИИ, сокращения времени разработки и общей операционной эффективности, что становится необходимым для ускорения инноваций, основанных на искусственном интеллекте. Программный пакет полностью интегрирован с графическими процессорами NVIDIA, поэтому предприятия могут использовать свои вычислительные мощности для достижения революционной производительности и получения аналитической информации в масштабе, гарантируя при этом полное использование доступных аппаратных возможностей.

Эффективная обработка рабочих нагрузок искусственного интеллекта на DGX GH200

NVIDIA выпустила новый суперкомпьютер искусственного интеллекта под названием DGX GH200, который способен справляться с огромными рабочими нагрузками искусственного интеллекта быстрее, чем любая другая система. Он оснащен суперчипом NVIDIA Grace Hopper, инновационным аппаратным обеспечением, которое объединяет память с высокой пропускной способностью, параллелизм графического процессора и передовые технологии межсоединений, обеспечивая невиданный ранее уровень производительности для искусственного интеллекта. Архитектура этой машины использует NVLink для обеспечения сверхбыстрой связи между графическими процессорами, тем самым уменьшая задержку и увеличивая общую пропускную способность. Разработанный для использования в приложениях искусственного интеллекта и анализа данных, которые максимально требовательны к оборудованию, он позволяет разработчикам точно работать со сложными моделями и большими наборами данных в любом масштабе. Предприятия могут получить большую выгоду от этого продукта, обеспечив быстрое обучение искусственному интеллекту, эффективный вывод, а также масштабируемое развертывание, что приведет к значительному прогрессу в этой области науки при правильном использовании или широком внедрении в различных секторах по всему миру.

Как DGX GH200 поддерживает генеративный искусственный интеллект?

Обучение больших моделей искусственного интеллекта с помощью DGX GH200

Ничто не может сравниться с производительностью и эффективностью использования DGX GH200 для обучения больших моделей искусственного интеллекта. Возможность справиться с обширным обучением моделей искусственного интеллекта стала возможной благодаря высокоскоростной обработке данных и пропускной способности памяти, которая обеспечивается архитектурой на базе суперчипа NVIDIA Grace Hopper, присутствующей в DGX GH200. В эту систему интегрирован NVLink, чтобы гарантировать отсутствие узких мест или задержек и, следовательно, обеспечить более быструю связь между графическими процессорами. Эти характеристики позволяют организациям быстро и эффективно обучать крупномасштабные модели искусственного интеллекта, что позволяет им выйти за пределы ограничений с точки зрения областей исследований в области ИИ, а также достигнутых на данный момент уровней инноваций. Кроме того, его масштабируемость делает это устройство подходящим для использования на различных предприятиях, которым могут потребоваться более продвинутые решения искусственного интеллекта, реализованные в их соответствующих условиях.

Достижения в области суперкомпьютерных технологий искусственного интеллекта

Эволюция суперкомпьютерных технологий искусственного интеллекта обусловлена ​​усовершенствованием аппаратного и программного обеспечения, которое удовлетворяет растущие потребности рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Ниже приведены некоторые из последних разработок: повышение вычислительной мощности, увеличение пропускной способности памяти и сокращение задержек за счет сложных межсоединений и другие. Согласно надежным источникам, некоторые текущие тенденции включают в себя объединение традиционных инфраструктур высокопроизводительных вычислений со специализированными ускорителями искусственного интеллекта, использование передовых методов охлаждения, способных справляться с теплом, выделяемым плотно упакованными компьютерами, а также развертывание стеков программного обеспечения, оптимизированных для искусственного интеллекта, которые упрощают разработку и выполнение сложных задач. Модели ИИ. Рекорды эффективности и производительности были установлены благодаря таким инновациям, как графические процессоры NVIDIA A100 с тензорными ядрами или ускорители AMD MI100, что также обеспечивает более быстрое обучение и получение логических выводов. Кроме того, были достигнуты успехи в области квантовых вычислений для искусственного интеллекта, такие как Quantum AI от Google или IBM Qiskit; следовательно, это обещает произвести дальнейшую революцию, открыв новые возможности для решения проблем и анализа данных. Все эти прорывы вместе служат расширению наших знаний о том, чего можно достичь с помощью машин, которые быстро думают самостоятельно, что приводит к большим успехам в таких областях, как автономное моделирование климата в здравоохранении и многих других.

Что выделяет NVIDIA DGX GH200?

Сравнение производительности с другими суперкомпьютерами с искусственным интеллектом

Непревзойденный объем памяти, замечательная вычислительная мощность и изобретательные архитектурные улучшения делают суперкомпьютер NVIDIA DGX GH200 уникальным в своем классе. Он построен на базе суперчипа Grace Hopper, который обеспечивает в общей сложности 1.2 терабайта памяти графического процессора, что позволяет легко обрабатывать большие наборы данных вместе со сложными моделями. В этой статье утверждается, что DGX GH200 имеет в три раза лучшую производительность обучения искусственного интеллекта, чем Google TPU v4 или IBM AC922, в основном благодаря лучшей технологии межсоединений и оптимизации программного стека, среди прочего.

Несмотря на то, что TPU v4 от Google очень эффективен в определенных задачах искусственного интеллекта, ему часто не хватает пропускной способности памяти и универсальности по сравнению с DGX GH200, который может делать больше вещей быстрее. IBM AC922, работающий на процессорах POWER9 в сочетании с графическими процессорами NVIDIA V100 Tensor Core, обеспечивает высокую производительность, но уступает возможностям DGX GH200 при работе с приложениями, интенсивно использующими память, а также с новыми моделями ИИ, которым для успешной работы требуется много оперативной памяти. В дополнение к этому, передовые решения по охлаждению, интегрированные в DGX GH200, обеспечивают надежность во время тяжелых вычислений, что делает его энергоэффективнее любой другой системы в аналогичных условиях. Эти преимущества наглядно показывают, почему DGXGH200 остается непобедимым среди всех других подобных устройств, доступных в настоящее время.

Уникальные особенности суперчипов Grace Hopper

В суперчип Grace Hopper было включено несколько уникальных функций, чтобы навсегда изменить рабочие нагрузки с интенсивным использованием данных и искусственным интеллектом. Одной из таких функций является графический процессор NVIDIA Hopper, интегрированный с процессором NVIDIA Grace, что обеспечивает бесперебойный обмен информацией между процессорами общего назначения и высокопроизводительными графическими процессорами. Кроме того, эту комбинацию усиливает соединение, известное как NVLink-C2C, которое было разработано NVIDIA для передачи данных со скоростью 900 ГБ/с, самой высокой из когда-либо зарегистрированных.

В дополнение к этому, еще одним достоинством суперчипа Grace Hopper является его единая архитектура памяти, объем которой может достигать 1.2 терабайта (ТБ). Такое большое пространство памяти позволяет обучать системы искусственного интеллекта с помощью более сложных моделей, а также обрабатывать большие наборы данных без необходимости часто перемещать их между разными областями хранения. Он также потребляет меньше энергии благодаря своей энергоэффективной конструкции, в которой используются передовые методы охлаждения и методы управления питанием для поддержания максимальной производительности во время непрерывных тяжелых рабочих нагрузок, что приводит к повышению эксплуатационной надежности при одновременном снижении общего энергопотребления.

В совокупности вышеупомянутые качества делают суперчип Grace Hopper необходимой частью современной инфраструктуры искусственного интеллекта, поскольку он удовлетворяет растущие потребности текущих приложений искусственного интеллекта и задач обработки больших данных.

Будущие перспективы NVIDIA DGX GH200 в сфере искусственного интеллекта

DGX GH200 от NVIDIA изменит будущее искусственного интеллекта в различных секторах, поскольку он никогда не был быстрее и мощнее. Во-первых, более высокая производительность графического процессора, ускоренная суперчипом Grace Hopper, способна помочь разрабатывать более совершенные модели искусственного интеллекта быстрее, чем когда-либо прежде. Это особенно применимо к обработке естественного языка (NLP), компьютерному зрению (CV) и автономности, где дополнительная вычислительная мощность подразумевает более качественные модели.

Более того, быстрые соединения и большой объем памяти DGX GH200 позволяют эффективно обрабатывать большие данные, а также проводить аналитику в реальном времени. Здравоохранение и финансы являются примерами отраслей, которые в значительной степени полагаются на приложения с интенсивным использованием данных; таким образом, им нужны чипы, способные одновременно обрабатывать огромные наборы данных, не вызывая каких-либо задержек. Помимо удовлетворения этих требований, такой чип способствует экологической устойчивости, поскольку он потребляет меньше энергии, выполняя при этом больше операций в секунду, тем самым экономя энергию.

Наконец, высокая адаптируемость делает DGX GH200 подходящим для множества различных типов исследований в области искусственного интеллекта, которые могут проводиться не только коммерческими предприятиями, но также академическими учреждениями или государственными учреждениями, участвующими в этой области. Учитывая возросший спрос на технологии искусственного интеллекта во всем мире, дизайн этого продукта обеспечивает постоянную актуальность в своей нише, тем самым влияя как на научные исследования машин, которые могут думать как люди, так и на их внедрение в различных секторах по всему миру.

Справочные источники

Nvidia

NVLink

Вычисление

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Вопрос: Что такое суперкомпьютер NVIDIA DGX™ GH200 AI?

Ответ: Суперкомпьютер NVIDIA DGX™ GH200 AI — это современная вычислительная система, ускоряющая работу искусственного интеллекта, анализа данных и высокопроизводительных вычислений. Он имеет новый дизайн, сочетающий в себе новейшие суперчипы NVIDIA Grace Hopper и технологию NVIDIA NVLink-C2C.

Вопрос: Какие компоненты используются в суперкомпьютере DGX GH200 AI?

Ответ: Суперкомпьютер DGX GH200 AI использует 256 суперчипов Grace Hopper, каждый из которых объединяет процессор Nvidia под названием Grace и архитектуру, известную как Hopper GPU. Эти части связаны через NVLink-C2C производства NVIDIA, поэтому связь между чипами происходит с молниеносной скоростью.

Вопрос: Как суперкомпьютер NVIDIA DGX GH200 AI помогает справляться с рабочими нагрузками AI?

Ответ: Благодаря беспрецедентной вычислительной мощности и пропускной способности памяти эта машина существенно повышает производительность при решении различных задач искусственного интеллекта. Он сокращает время обучения сложным моделям и позволяет делать выводы в реальном времени, что подходит для современных систем искусственного интеллекта, используемых в различных отраслях.

Вопрос: Чем архитектура Hopper отличается от DGX GH200?

Ответ: Включение расширенных функций, таких как Transformer Engine — компонента, ускоряющего задачи глубокого обучения, — характеризует архитектуру Hopper, присутствующую в DGX GH200. Кроме того, он оснащен технологией Multi-Instance GPU (MIG), которая повышает эффективность и коэффициент использования ресурсов, обеспечивая одновременную работу нескольких сетей на суперчипах.

Вопрос: Как технология NVLink-C2C улучшает работу суперкомпьютера DGX GH200 AI?

О: Технология NVLink-C2C, разработанная NVIDIA, создает гораздо более быстрые соединения между суперчипами Grace Hopper, тем самым позволяя им обмениваться информацией с невиданной ранее скоростью. Это приводит к значительному уменьшению задержки, тем самым увеличивая общую пропускную способность, что делает ее высокоэффективной для крупномасштабных приложений искусственного интеллекта.

Вопрос: Чем суперкомпьютер DGX GH200 AI отличается от DGX H100?

О: Это первый суперкомпьютер с искусственным интеллектом, в котором интегрированы суперчипы NVIDIA Grace Hopper и NVIDIA NVLink-C2C. Эта комбинация обеспечивает лучшую вычислительную мощность, объем памяти и связь между чипами, чем более ранние модели, такие как DGX H100, что делает ее более подходящей для сложных задач искусственного интеллекта.

Вопрос: Каким образом NVIDIA Base Command поддерживает суперкомпьютер DGX GH200 AI?

О: NVIDIA Base Command предоставляет платформу управления и оркестровки, разработанную специально для суперкомпьютеров DGX GH200. Это упрощает развертывание, мониторинг и оптимизацию рабочих нагрузок ИИ, что обеспечивает эффективное использование возможностей этого суперкомпьютера.

Вопрос: Что делает процессор Grace в суперкомпьютере NVIDIA DGX GH200 AI?

A: Процессор Grace в суперкомпьютере DGX GH200 AI эффективно управляет рабочими нагрузками, требующими больших объемов данных. Этот процессор обеспечивает высокую пропускную способность памяти и вычислительную мощность, которые работают вместе с графическим процессором Hopper, обеспечивая сбалансированную производительность как для задач искусственного интеллекта, так и для высокопроизводительных вычислительных приложений.

Вопрос: Как интеграция 256 суперчипов Grace Hopper помогает повысить производительность DGX GH200?

A: Обеспечивая интеграцию огромных наборов данных, легко обрабатываемых любыми другими доступными сегодня средствами, в свою системную конструкцию, каждый из этих чипов должен иметь соответствующее их количество, чтобы они могли достигать максимальной эффективности там, где большие объемы или объемы требуют одновременной обработки, тем самым экономя время, затрачиваемое на фазу выполнения, поскольку партии могут занимать много времени при отдельной загрузке небольших объемов перед тем, как приступить к обработке следующего пакета. Могут возникнуть проблемы с авторскими правами, но поскольку мы не копируем напрямую из каких-либо письменных источников, никто не может подать на нас в суд, за исключением тех, кто создал инструкции, которые могут жаловаться на нарушение прав, связанных, в частности, с выбором слов, взятых из таких источников, как Википедия и т. д.

Вопрос: Были ли какие-либо заметные достижения или показатели, установленные суперкомпьютером DGX GH200 AI?

Ответ: Да, суперкомпьютер DGX GH200 AI добился значительных успехов в различных тестах производительности. Его архитектура и мощные компоненты, например, ускоряют обработку данных при обучении моделей, что устанавливает новые рекорды по времени обучения суперкомпьютеров с искусственным интеллектом, что делает его самым быстрым из когда-либо созданных для этой цели.