NVIDIA поделилась дополнительной статистикой производительности своей архитектуры графического процессора Blackwell следующего поколения, которая произвела фурор в отрасли. Компания поделилась несколькими показателями, включая результаты научных исследований, искусственного интеллекта и моделирования по сравнению с предыдущими чипами Hopper и конкурирующими процессорами x86 при использовании модулей Superchip на базе Grace.
Монументальный прирост производительности NVIDIA с графическими процессорами Blackwell не ограничивается только искусственным интеллектом, наукой и моделированием. Также наблюдается огромный прирост
В новом сообщении в блоге NVIDIA рассказала, как графические процессоры Blackwell собираются повысить производительность в исследовательском сегменте, который включает в себя квантовые вычисления, открытие лекарств, термоядерную энергию, физическое моделирование, научные вычисления и многое другое. Когда архитектура была первоначально анонсирована на GTC 2024 , компания продемонстрировала несколько больших цифр, но нам еще предстоит как следует взглянуть на саму архитектуру. Пока мы этого ждем, у компании есть еще цифры, которые мы можем использовать.
Если говорить о деталях, то одна из главных целей NVIDIA с архитектурой графического процессора Blackwell — снизить затраты и требования к энергопотреблению. NVIDIA заявляет, что платформа Blackwell может моделировать погодные условия с меньшими затратами в 200 раз и с меньшими затратами энергии в 300 раз, а моделирование цифровых двойников, охватывающих всю планету, можно выполнить с сокращением затрат в 65 раз и энергопотреблением в 58 раз.
NVIDIA также проливает свет на возможности двойной точности FP64 (с плавающей запятой) своих графических процессоров Blackwell, которые рассчитаны на 30% больше TFLOP, чем Hopper. Один графический процессор Hopper H100 обеспечивает около 34 терафлопс вычислительных операций FP64, а один графический процессор Blackwell B100 — около 45 терафлопс вычислительной производительности. Blackwell в основном поставляется с суперчипом GB200 , который включает в себя два графических процессора и процессор Grace, что составляет около 90 терафлопс вычислительных возможностей FP64. За ускорителями AMD MI300X и MI300A Instinct, которые предлагают 81,7 и 61,3 терафлопс возможностей FP64, стоит один чип.
Хотя графические процессоры NVIDIA Blackwell сделали шаг назад в традиционной производительности с плотной плавающей запятой, само по себе это не должно подрывать ее вычислительные возможности. Компания впервые демонстрирует производительность моделирования в модели Cadence SpectreX, которая работает в 13 раз быстрее на Blackwell GB200 и в 22 раза быстрее в CFD (вычислительной гидродинамике) по сравнению с ASIC и традиционными процессорами. Этот чип также во много раз быстрее, чем системы A100 и Grace Hopper (GH200) .
NVIDIA быстро переключает передачи и снова обеспечивает нам производительность искусственного интеллекта, где ее графическая платформа Blackwell GB200 снова лидирует с 30-кратным преимуществом по сравнению с H100 в GPT (1,8 триллиона параметров). Платформа GB200 NVL72 обеспечивает до 30 раз большую пропускную способность, одновременно обеспечивая в 25 раз более высокую энергоэффективность и в 25 раз более низкую совокупную стоимость владения (общая стоимость эксплуатации). Даже сопоставление системы GB200 NVL72 с 72 процессорами x86 дает 18-кратный выигрыш для системы Blackwell и 3,27-кратный выигрыш по сравнению с системой GH200 NVL72 в запросе на присоединение к базе данных.
Платформа NVIDIA Grace Hopper GH200 продолжает выигрывать сделки по производству суперкомпьютеров
Несмотря на все разговоры вокруг графических процессоров Blackwell, можно было бы ожидать, что все забудут о Hopper, но это совсем не так. Платформа графического процессора суперчипа NVIDIA Grace Hopper GH200 на данный момент продолжает оставаться бесспорным королем сегмента искусственного интеллекта и в настоящее время обеспечивает работу девяти различных суперкомпьютеров по всей планете с общей вычислительной мощностью 200 эксафлопс, обеспечивая производительность искусственного интеллекта 200 квинтиллионов вычислений в секунду.
Новые суперкомпьютеры на базе Grace Hopper, которые появятся в сети, включают EXA1-HE во Франции от CEA и Eviden; Helios в Академическом компьютерном центре Cyfronet в Польше от Hewlett Packard Enterprise (HPE); Альпы в Швейцарском национальном суперкомпьютерном центре от HPE; ЮПИТЕР в Юлихском суперкомпьютерном центре в Германии; DeltaAI в Национальном центре суперкомпьютерных приложений Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне; и Мияби из Японского объединенного центра передовых высокопроизводительных вычислений, созданного Центром вычислительных наук Университета Цукубы и Центром информационных технологий Токийского университета.
NVIDIA
Графические процессоры NVIDIA сейчас являются предпочтительным продуктом для растущего спроса на ИИ, и, похоже, этому нет конца. Аналитики отмечают, что NVIDIA будет доминирующей силой в течение 2024 года, и как только Blackwell станет доступен клиентам, мы можем ожидать, что она обеспечит рекордный уровень производительности в сегменте искусственного интеллекта и в собственном потоке доходов NVIDIA. Но NVIDIA не собирается останавливаться в ближайшее время, поскольку ожидается, что компания начнет производство своих графических процессоров Rubin R100 следующего поколения уже в конце 2025 года, и первоначальные подробности
0 Комментариев