AI 혁명: NVIDIA DGX GH200 AI 슈퍼컴퓨터

2024년 6월 17일

제이슨 리브스

빠르게 진화하는 인공지능 환경에서 가장 중요한 것은 연산 능력과 효율성이다. 이 혁명의 선두에는 NVIDIA DGX GH200 AI 슈퍼컴퓨터는 AI 워크로드에 대해 이전에 볼 수 없었던 수준의 성능을 생성하기 위해 제작되었습니다. 이 글에서는 무엇이 DGX GH200 획기적인 아키텍처 혁신과 앞으로의 AI 연구 및 개발에 대한 의미를 설명합니다. 특히 고급 로봇 공학을 통해 자연어 처리 분야의 차세대 기능을 허용하므로 이 슈퍼컴퓨터가 다양한 분야를 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 이해를 제공할 것입니다. NVIDIA의 최신 AI 경이로움과 그 잠재적인 응용 프로그램 뒤에 숨어 있는 기술적인 마법을 탐구하면서 우리를 팔로우하세요!

차례

NVIDIA DGX GH200이란 무엇입니까?

DGX GH200 슈퍼컴퓨터 소개

AI 중심 시스템 NVIDIA DGX GH200 슈퍼컴퓨터는 기존 컴퓨터에 비해 고급 기능을 갖춘 더욱 강력한 컴퓨터입니다. DGX GH200은 빠른 NVLink 연결을 사용하여 여러 NVIDIA GPU의 기능을 결합할 수 있는 새로운 디자인을 갖추고 있으므로 쉽게 확장하고 고성능을 제공할 수 있습니다. 컴퓨팅 성능에 따르면 이 모델은 복잡한 모델을 연구하거나 NLP, 컴퓨터 비전 또는 로봇 공학과 같은 분야에서 획기적인 발전을 시도하는 인공 지능 연구원 및 개발자에게 적합합니다. 이 슈퍼컴퓨터에 사용된 냉각 시스템은 동급 최고입니다. 게다가 에너지 효율을 고려하여 설계되어 열 방출이 문제가 될 수 있는 HPC 시설에서 사용하기에 적합합니다.

주요 구성 요소: Grace Hopper Superchips 및 H100 GPU

DGX GH200 슈퍼컴퓨터는 주로 Grace Hopper Superchips 및 H100 GPU에서 실행됩니다. Grace Hopper Superchip은 비교할 수 없는 계산 효율성과 성능을 위해 새로운 Grace CPU와 Hopper GPU 아키텍처를 통합합니다. 이는 더 깊은 학습과 더 복잡한 시뮬레이션을 위해 CPU의 처리 능력과 GPU의 병렬 컴퓨팅 기능을 결합하는 포괄적인 통합입니다.

DGX GH200의 디자인에서 H100 GPU는 게임 체인저입니다. 이 H100 GPU는 Hopper라는 최신 아키텍처를 기반으로 구축되어 이전 제품보다 훨씬 더 높은 성능을 제공합니다. 이 개선에는 몇 가지 기술적 측면이 있습니다.

트랜지스터 수: 각 칩에는 뛰어난 처리 능력을 제공하는 80억 개가 넘는 트랜지스터가 있습니다.
메모리 대역폭 : 최대 3.2TB/s의 메모리 대역폭을 제공하므로 데이터에 빠르게 액세스하고 처리할 수 있습니다.
컴퓨팅 성능 : 20TFLOPS의 배정밀도 계산, 40TFLOPS의 단정밀도 계산, 320TFLOPS의 텐서 연산을 수행합니다.
에너지 효율: 과도한 작업 부하에도 과열 없이 열심히 작동하는 동시에 전력 사용량 측면에서 효율성을 유지하는 냉각 시스템을 통해 에너지를 최대한 적게 사용하도록 만들어졌습니다.

이러한 부품은 그 자체로 DGX GH200에서 이전에 볼 수 없었던 수준의 컴퓨팅을 제공하므로 모든 AI 연구자 또는 개발자에게 필수품이 됩니다. 첨단 기술을 갖춘 이 시스템은 다양한 AI 애플리케이션을 동시에 지원하여 이전에 상상했던 것보다 AI 연구를 더욱 발전시킵니다.

DGX GH200이 AI 분야의 판도를 바꾸는 이유

DGX GH200은 대규모 AI 모델을 훈련하고 배포하기 위한 탁월한 성능과 효율성을 갖춘 AI용 게임 체인저입니다. 이 시스템은 연구자와 개발자가 대규모 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있도록 전례 없는 메모리 대역폭과 처리 기능을 제공하는 새로운 Grace Hopper 아키텍처를 활용합니다. 또한 범용 및 특수 텐서 계산을 모두 가속화하는 고성능 H100 GPU를 통합하여 자연어 처리, 컴퓨터 비전 또는 예측 분석과 같은 까다로운 인공 지능 작업에 적합합니다. 또한 강력한 냉각 솔루션과 결합된 에너지 절약형 설계는 과도한 작업 부하에서도 지속적인 성능을 보장하여 운영 비용을 크게 절감합니다. 이는 DGX GH200이 차세대 AI 프로그램 생성을 가속화할 뿐만 아니라 운영 중 에너지 사용 효율성을 고려하여 이 분야의 자원 관리도 개선한다는 의미입니다.

NVIDIA DGX GH200은 어떻게 작동하나요?

DGX GH200 시스템 아키텍처 설명

DGX GH200 시스템 아키텍처는 NVIDIA Hopper GPU와 Grace CPU를 모두 통합한 원래 Grace Hopper 디자인을 사용합니다. 이 디자인은 대기 시간을 줄이면서 빠른 데이터 교환을 가능하게 하는 고대역폭 메모리를 갖춘 H100 GPU에 CPU 컴플렉스를 직접 연결하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한 시스템의 다양한 GPU와 CPU가 서로 원활하게 통신할 수 있도록 하는 고속 NVLink 상호 연결이 있습니다. 게다가, 강렬한 컴퓨팅 작업 부하가 있는 경우에도 적절한 온도 내에서 작동할 수 있도록 고급 냉각 솔루션도 갖추고 있습니다. 모듈성을 통해 이 시스템은 확장 또는 축소가 가능하므로 다양한 유형의 AI 워크로드 및 연구 애플리케이션에 적합합니다.

시스템에서 NVIDIA NVLink-C2C의 역할

DGX GH200 시스템의 성능과 효율성은 NVIDIA NVLink-C2C(Chip-to-Chip) 상호 연결을 통해 향상되었습니다. NVLink-C2C는 최적의 데이터 전송 속도를 설정하여 Grace Hopper CPU와 Hopper GPU 컴플렉스 간에 대기 시간이 짧은 고대역폭 통신 채널을 생성하여 계산 작업 속도를 높입니다. NVLink-C2C의 기술 매개변수에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

대역폭 : 최대 900GB/s.
대기 시간 : 마이크로초 미만 범위.
확장성: 최대 256개의 NVLink 레인을 지원합니다.
전력 효율 : 전력 소비를 최소화하기 위해 고급 신호 기술이 사용됩니다.

이러한 매개변수를 사용하면 여러 처리 장치를 원활하게 통합하여 시스템의 전체 계산 처리량을 최대화할 수 있습니다. 대역폭의 동적 할당은 NVLink-C2C에서도 지원되며, 이는 워크로드 인식을 통해 다양한 AI 애플리케이션 전반에서 효율적인 리소스 활용을 가능하게 합니다.

DGX GH200의 전력 효율성

DGX GH200은 전력 효율적으로 설계되었으며 최소한의 에너지 사용으로 고성능 컴퓨팅을 지원할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 몇 가지 고급 기능을 통해 수행됩니다.

최적화된 전력 공급: 이 시스템에는 각 구성 요소에 적절한 양의 전압과 전류를 공급하여 에너지 손실을 줄이면서 와트당 성능을 높이도록 미세 조정된 전원 공급 시스템이 있습니다.
고급 냉각 솔루션: DGX GH200은 부품의 최적 작동 온도를 유지하는 데 도움이 되는 최신 냉각 기술을 사용하여 전반적인 전력을 절약합니다. 효과적인 냉각은 에너지 집약적인 냉각 방법에 대한 의존도를 줄여 더 많은 에너지를 절약합니다.
에너지 효율적인 상호 연결: 시스템 내의 다른 상호 연결 중 NVLink-C2C는 데이터 전송 속도와 대기 시간 수준을 저하시키지 않는 절전 신호 방법을 사용합니다. 이로 인해 특히 대규모 데이터 작업 중에 전력 사용량이 크게 절감됩니다.
동적 리소스 할당: 컴퓨팅 리소스는 워크로드 요구 사항에 따라 동적으로 할당되므로 이러한 리소스의 스마트 관리를 통해 유휴 상태이거나 활용도가 낮은 구성 요소에 전력이 낭비되지 않고 효율적인 전력 활용이 보장됩니다.

이러한 모든 특성이 결합되어 DGX GH200은 성능 측면에서 가장 절전형 슈퍼컴퓨터가 되어 AI 연구 및 기타 컴퓨팅 집약적 애플리케이션을 위한 완벽한 옵션이 됩니다.

DGX GH200이 AI 및 HPC 워크로드에 적합한 이유는 무엇입니까?

DGX GH200으로 대규모 AI 처리

DGX GH200은 아래에 나열된 XNUMX가지 주요 특성을 갖고 있기 때문에 대규모 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드에 이상적입니다.

확장성: DGX GH200을 사용하면 많은 병렬 처리 작업을 확장할 수 있습니다. 이 기능은 거대한 AI 모델을 훈련하거나 HPC 워크로드의 일부로 광범위한 시뮬레이션을 실행할 때 필요합니다.
높은 컴퓨팅 성능: DGX GH200은 인공 지능 및 고성능 컴퓨팅을 위해 특별히 설계된 고급 GPU를 통해 복잡한 구조의 모델 훈련 및 데이터 처리 속도를 높이는 전례 없는 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
저장 용량 : 대용량 데이터 세트를 처리할 수 있는 충분한 메모리 용량이 제공되므로 메모리 제한 없이 복잡한 모델 처리 및 빅 데이터 분석이 가능합니다.
빠른 상호 연결: 분산 컴퓨팅 시스템의 경우 이 장치 내에서 빠른 NVLink-C2C 상호 연결을 사용하여 짧은 시간 내에 여러 GPU 간에 데이터가 전송되도록 하여 높은 처리량을 유지합니다.
최적화된 소프트웨어 스택: AI 및 HPC 애플리케이션에 맞게 조정된 완전한 소프트웨어 스택이 DGX GH200과 함께 제공되므로 하드웨어와 소프트웨어 간의 원활한 통합이 보장되어 최대 성능 수준을 달성할 수 있습니다.

이러한 특성이 결합되어 DGX GH200은 정교한 AI 및 HPC 워크플로우를 실행하기 위한 비교할 수 없는 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 이러한 기능은 시간이 중요한 역할을 하는 최첨단 연구 활동이나 산업 응용 분야에서 더 빠른 결과를 달성하는 동시에 효율성 향상으로 이어집니다.

복잡한 AI 워크로드를 위한 DGX GH200

DGX GH200이 복잡한 AI 워크로드를 처리하는 방법을 고려할 때 이러한 주장을 입증하는 고유한 기술 매개변수를 강조하는 것이 필수적입니다.

병렬 처리의 효율성: DGX GH200은 동시에 최대 256개의 병렬 프로세스를 지원할 수 있습니다. 이는 상당한 시간 지연 없이 무거운 계산을 효율적으로 관리하고 모델을 교육할 수 있음을 의미합니다.
GPU 사양: 각 DGX GH100에는 NVIDIA H200 Tensor Core GPU가 설치되어 있으며, GPU당 최대 80억 개의 트랜지스터를 제공하고 640개의 Tensor Core가 있습니다. 이러한 기능은 딥 러닝 작업이나 계산이 많은 작업에서 높은 성능을 제공합니다.
메모리 대역폭 : 1.6TB/s의 메모리 대역폭을 갖춘 이 시스템은 훈련 단계 동안 AI 알고리즘이 사용하는 대규모 데이터 세트와 관련된 빠른 입력/출력 작업에 필요한 엄청난 처리량을 제공합니다.
저장 용량 : 진행 중인 계산 중에 데이터 검색 대기 시간을 최소화하고 정보에 대한 빠른 액세스를 보장하기 위해 DGX GH200은 30TB NVMe SSD 스토리지 장치로 구성됩니다.
네트워크 상호 연결: DGX GH200은 GPU 노드 간 대역폭이 2GB/s인 NVLink-C900C 상호 연결을 활용하여 실행 시간의 속도와 함께 분산 AI 워크로드 일관성 유지 관리에 필요한 빠른 통신을 가능하게 합니다.
전력 효율 – 냉각 시스템은 최적의 성능을 유지할 뿐만 아니라 이러한 기계를 호스팅하는 고밀도 데이터 센터를 목표로 전력 소비를 절감하도록 적절하게 설계되었습니다. 따라서 아키텍처 설계 내에 통합된 효과적인 냉각 메커니즘으로 인해 열 방출이 쉬워지는 환경을 조성하여 더 나은 전력 관리 전략을 마련하고 현재 시장에 출시된 다른 경쟁 제품에 비해 에너지 낭비를 줄입니다.

이 모든 기능은 복잡한 인공 지능 워크로드에 따른 요구 사항을 충족함으로써 대규모 신경망 훈련을 포함한 복잡한 활동을 실행할 수 있게 해줍니다. 엄청난 양의 실시간 데이터에 대한 라이브 스트리밍 분석; 광범위한 계산 시뮬레이션 등. 소프트웨어 최적화 조치와 결합된 하드웨어 확장 옵션을 통한 확장성은 DGX GH200이 최신 AI/HPC 애플리케이션에서 설정한 요구 사항을 충족하고 능가함을 보장합니다.

NVIDIA AI 엔터프라이즈 소프트웨어와의 통합

NVIDIA AI Enterprise라는 소프트웨어 제품군은 온프레미스와 클라우드 모두에서 많은 장소에 맞게 설계되어 인공 지능의 사용을 최적화하고 간소화합니다. 이 제품군은 DGX GH200과 완벽하게 통합되어 다양한 AI 프레임워크, 사전 학습된 모델, 생산성을 높이는 도구를 제공하기 때문에 포괄적인 제품군입니다. 이 소프트웨어에는 NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT 추론 최적화 도구, NVIDIA CUDA 툴킷 등 AI를 실행하는 데 필요한 다른 구성 요소가 포함되어 있습니다. 이러한 모든 도구를 사용하면 DGX GH200의 하드웨어 기능을 최대한 활용하여 AI 워크로드를 처리할 때 효율성과 확장성을 개선할 수 있습니다. 또한 이 엔터프라이즈는 TensorFlow, PyTorch 또는 Apache Spark와 같은 머신 러닝 프레임워크가 호환되도록 보장하여 개발자가 이러한 API를 통해 모델을 쉽게 빌드, 테스트 및 배포할 수 있도록 합니다. 이러한 통합은 조직 내 다양한 작업을 위한 강력한 기반을 구축하는 동시에 인공 지능과 관련된 어려운 프로젝트를 효율적으로 완료할 수 있도록 보장합니다.

NVIDIA DGX GH200은 AI 교육을 어떻게 향상합니까?

AI 모델 훈련 기능

NVIDIA DGX GH200은 뛰어난 컴퓨팅 파워와 확장성을 제공하여 AI 모델 교육의 기능을 크게 향상시킵니다. 가장 진보된 NVIDIA H100 Tensor Core GPU를 통해 대형 AI 모델과 복잡한 신경망에 타의 추종을 불허하는 성능을 제공합니다. 이 시스템에 사용된 고대역폭 메모리와 최첨단 상호 연결 기술을 통해 빠른 데이터 전송이 가능하여 대기 시간을 줄이고 처리량을 늘릴 수 있습니다. 그 외에도 DGX GH200은 혼합 정밀도 교육을 지원하여 계산 속도를 높이는 동시에 모델의 정확도를 그대로 유지합니다. 이러한 모든 기능을 결합하면 복잡한 모델 아키텍처 설계와 함께 방대한 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있으므로 교육 시간을 크게 단축하고 AI 개발의 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

AI 워크플로우에 NVIDIA Base Command 활용

AI의 워크플로우를 간소화하고 다중 DGX 리소스 관리를 최적화하기 위해 NVIDIA Base Command는 NVIDIA AI 생태계의 일부로 만들어졌습니다. 이를 통해 기업은 AI 훈련 작업을 효과적으로 조율, 모니터링 및 관리할 수 있으므로 유휴 시간을 최소화하면서 컴퓨팅 리소스를 완전히 사용할 수 있습니다.

주요 특징 및 기술 매개변수:

작업 예약 및 대기열: NVIDIA Base Command는 최상의 리소스 할당을 위해 대기 중인 AI 훈련 작업의 우선순위를 지정하는 고급 스케줄링 알고리즘을 사용합니다. 이는 대기 시간을 줄여 처리량 증가를 통해 효율성을 높입니다.
자원 할당: 이 플랫폼은 다양한 AI 프로젝트의 요구 사항에 따라 GPU를 유연하게 할당할 수 있도록 리소스를 동적으로 분할할 수 있습니다. 이러한 적응성은 사용 가능한 컴퓨팅 성능의 활용도를 향상시킵니다.
GPU 리소스 관리: 많은 DGX 시스템에서 256개의 GPU를 지원합니다.
동적 할당: 작업 크기와 우선순위에 따라 GPU를 할당합니다.
모니터링 및 보고: 실시간 모니터링 도구는 GPU 사용량과 메모리 소비량, 네트워크 대역폭 사용량을 보여주어 관리자가 리소스 관리 및 최적화에 대해 정보를 바탕으로 선택할 수 있도록 해줍니다.
측정 항목 : GPU 사용량, 메모리 소비 및 네트워크 대역폭을 실시간으로 추적합니다.
대시보드: 성능 시각화 대시보드는 필요에 따라 사용자 정의할 수 있습니다.
협업 및 실험 추적: 데이터 과학자와 연구원 간의 원활한 협력을 촉진하기 위해 실험 추적, 버전 제어 및 협업 기능이 NVIDIA Base Command에 통합되었습니다.
실험 추적: 하이퍼파라미터, 훈련 지표, 모델 버전 등을 기록합니다.
협동: 팀 기반 AI 개발을 촉진하는 공유 가능한 프로젝트 작업 공간도 여기에 기록해야 합니다.

DGX GH200 인프라를 이 소프트웨어(NVIDIA 기본 명령어)와 함께 사용하면 하드웨어와 소프트웨어 자원을 모두 최적으로 활용해 인공지능이 효율적으로 성장할 수 있는 환경을 조성한다.

생성적 AI 이니셔티브 지원

DGX GH200 인프라와 통합된 NVIDIA의 Base Command 플랫폼을 통해 생성적 AI 노력이 크게 향상되었습니다. 강력한 컴퓨팅 기능과 단순화된 관리 기능을 갖춘 이 시스템은 생성 모델 교육 및 배포에 필요한 엄청난 요구 사항을 처리할 수 있습니다. 또한 동적 리소스 할당 기능은 GPU가 가능한 최선의 방식으로 활용되도록 보장하여 AI 워크플로우 속도를 높이고 개발 시간을 단축합니다.

광범위한 계산 작업을 관리하기 위해 실시간으로 이벤트를 보고하는 모니터링 도구가 이 플랫폼에 추가되었습니다. 이러한 도구는 인공 지능을 기반으로 생성 프로세스를 효율적으로 실행하기 위해 성능을 조정하는 데 매우 중요한 네트워크 대역폭과 같은 메모리 사용량은 물론 GPU 활용도에 대한 가시성을 제공합니다.

NVIDIA Base Command에 내장된 실험 추적 및 버전 제어 기능을 통해 데이터 과학자 간의 협업이 더욱 쉬워졌습니다. 이는 팀원들이 자신의 연구 결과를 쉽게 공유할 수 있는 환경을 조성하여 실험의 재현성을 높이고 생성 AI의 혁신적인 솔루션을 찾는 데 필요한 모델 반복을 촉진합니다.

DGX GH200이 AI에 미치는 미래의 영향은 무엇입니까?

AI 연구 및 혁신 발전

DGX GH200은 놀라운 연산 능력과 저장 능력을 바탕으로 인공지능 연구와 개발을 크게 촉진할 수 있는 슈퍼 AI 컴퓨팅 플랫폼이다. 이러한 기능에는 최대 144엑사플롭의 AI 성능과 XNUMXTB 공유 메모리 제공이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다. 이를 통해 지금까지 알려진 정교함이나 복잡성은 물론 크기 측면에서 가장 까다로운 워크로드를 처리할 수 있습니다.

NVIDIA NVLink 스위치 시스템은 DGX GH200이 의존하는 중요한 기술 구성 요소 중 하나입니다. 이 시스템은 GPU 간의 원활한 통신을 가능하게 하여 데이터를 전송하는 동안 대기 시간을 줄여 데이터 전송 효율성을 향상시킵니다. 특히 딥 러닝이나 물리 모델링 소프트웨어 패키지에 사용되는 것과 같은 수많은 변수를 포함하는 시뮬레이션과 같이 높은 수준의 병렬성을 요구하는 작업 사이에서 더욱 그렇습니다.

또한 NVIDIA Base Command와의 통합으로 인해 시스템 자체 내에서 사용할 수 있는 고급 리소스 관리 도구가 있으므로 주변의 다른 유사한 시스템과 결합할 때 그 어느 때보다 유용합니다. 이러한 도구는 구현 중에 발생할 수 있는 유휴 시간을 최소화하도록 계산 리소스가 최적으로 할당되도록 보장하여 이 기술이 폭넓게 적용되는 조직 내에서 생산성 수준을 향상시킵니다. 또한 GPU 활용률과 단위 시간당 소비 전력을 비롯한 다양한 실시간 성능 지표를 모니터링할 수 있어 사용자가 그에 따라 하드웨어 구성을 미세 조정할 수 있으므로 주어진 기계 학습 모델에서 수행되는 다양한 유형 또는 클래스의 실험에 따른 특정 요구 사항을 충족할 수 있습니다. .

DGX GH200이 가져오는 또 다른 장점은 다양한 분야의 연구자들이 혼자 일할 때보다 더 빠르게 공동의 목표를 달성하기 위해 협력할 수 있는 기회를 제공한다는 것입니다. 이 기능을 사용하면 누구도 한 컴퓨터에서 다른 컴퓨터로 파일을 복사할 필요 없이 여러 분야의 팀이 동일한 데이터 세트에 동시에 액세스할 수 있으므로 이러한 공동 작업에 필요한 시간과 노력이 모두 절약됩니다. 또한 버전 제어와 결합된 실험 추적과 같은 기능은 여러 연구 활동 전반에 걸쳐 재현성을 보장하므로 새로운 발견을 이전 결과와 쉽게 비교할 수 있어 현장 내에서 급속한 발전을 이끌어 차세대 기계 지능 시스템 개발이 가능해집니다.

진화하는 AI 슈퍼컴퓨터의 역할

AI 슈퍼컴퓨터는 컴퓨팅 연구와 산업 응용 분야를 교묘하게 변화시키고 있습니다. 이러한 시스템의 주요 용도는 복잡한 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 걸리는 시간을 줄이는 것입니다. 이는 병렬 처리에 최적화된 GPU와 같은 고성능 하드웨어를 사용하고 대용량 메모리와 고속 상호 연결을 사용하기 때문입니다.

기술적 인 매개 변수

NVIDIA NVLink 스위치 시스템:

기준 : 병렬 처리 작업에 필요한 낮은 대기 시간과 빠른 속도로 GPU 간 통신을 보장합니다.
주로 딥러닝 작업 및 시뮬레이션에 사용됩니다.

NVIDIA 기본 명령:

기준 : 고급 리소스 관리 및 오케스트레이션 도구를 제공합니다.
이를 통해 컴퓨팅 자원을 효율적으로 할당할 수 있어 유휴 시간이 줄어들고 생산성이 향상됩니다.

실시간 성능 지표:

GPU 활용도.
전력 소비.
이유 : 이는 특정 연구 요구 사항을 충족하기 위해 시스템 성능을 미세 조정하는 데 도움이 됩니다.

실험 추적 및 버전 관리:

정당화: 이를 통해 필요할 때마다 연구 노력을 쉽게 재현할 수 있습니다.
다양한 분야의 팀 간의 효과적인 공유 및 협업이 가능합니다.

이러한 기술 발전을 통해 AI 슈퍼컴퓨터는 헬스케어부터 금융, 로봇공학, 자율시스템까지 전반에 걸쳐 적용 가능하다. 조직은 이러한 복잡한 기계를 활용하여 복잡한 실제 문제를 해결하는 솔루션을 만들어 AI 혁신의 새로운 지평을 열 수 있습니다.

Grace Hopper 슈퍼칩의 잠재적인 발전

Grace Hopper Superchips는 AI 및 고성능 컴퓨팅을 위한 큰 진전입니다. 최신 칩 아키텍처 발전을 활용하면서 놀라운 속도로 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

인공 지능 워크로드에서 더 나은 성능:

Grace CPU는 Hopper GPU를 통합하여 AI 모델 훈련 및 추론에 이상적인 단일 플랫폼을 구성합니다.
이 설계는 최첨단 AI 연구 및 개발에 필수적인 복잡한 알고리즘이나 대규모 정보 세트를 처리할 때 처리 시간을 더 빠르게 해줍니다.

효율적인 에너지:

전력을 희생하지 않고도 이러한 칩은 CPU 및 GPU 기능과 함께 냉각 메커니즘과 전원 관리 기능을 통합하여 더 많은 에너지를 절약합니다.
이러한 최적화를 통해 운영 비용의 지속 가능성이 가능해집니다. 이는 모든 현대 데이터 센터가 시간이 지나도 관련성을 유지하려면 심각하게 고려해야 하는 사항입니다.

확장 가능한 유연성:

대규모 AI 배포에는 Grace Hopper Superchips가 제공하는 것과 같은 시스템이 필요합니다. 이 시스템은 증가하는 컴퓨팅 요구 사항에 맞춰 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
이러한 설정 내의 리소스 할당은 필요에 따라 조정될 수 있으므로 의료, 금융 산업을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 부문에 적합할 수 있습니다. 또한 자율주행 차량도 이러한 기능을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다!

결론적으로, 우리가 여기 있는 것은 그레이스 호퍼 슈퍼칩이라는 장치라는 것이 분명합니다. 이 장치는 우리가 인공 지능과 고성능 컴퓨팅에 대해 알고 있는 모든 것을 영원히 바꿀 것입니다. 그 이유는 우선 속도, 전력 또는 용량 측면에서 전에 없던 수준의 효율성을 제공하기 때문입니다. 또한 이 새롭게 발견된 능력은 회사가 그 어느 때보다 어려운 문제를 해결할 수 있게 해줄 것입니다. 즉, Ai 세계에서 더 많은 혁신이 이루어진다는 뜻입니다.

참조 출처

엔비디아 DGX

엔비디아

NVLink

자주 묻는 질문

Q: NVIDIA DGX GH200 AI 슈퍼컴퓨터란 무엇입니까?

A: NVIDIA DGX GH200 AI 슈퍼컴퓨터는 인공지능 연구 및 응용 프로그램을 위한 고급 슈퍼컴퓨터입니다. 까다로운 AI 작업에서 뛰어난 성능을 제공하는 NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩과 같은 최첨단 구성 요소가 장착되어 있습니다.

Q: DGX GH200 AI 슈퍼컴퓨터의 차별점은 무엇입니까?

A: AI 작업을 위해 DGX GH200은 이 새로운 디자인에 256개의 NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩과 전례 없는 계산 능력과 효율성을 제공하는 NVIDIA NVLink 스위치 시스템을 결합합니다.

Q: NVIDIA Grace Hopper Superchip은 여기서 어떻게 작동하나요?

A: Grace CPU의 강점과 Hopper GPU의 강력함을 결합하여 강력한 AI 작업 부하를 처리하면서 복잡한 데이터 처리 요구 사항을 처리할 수 있는 능력을 갖춘 소위 효율적이고 강력한 'NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩'은 이 시스템.

Q: DGX GH200 소프트웨어는 어떤 방식으로 AI 기능을 향상합니까?

A: DGX GH200 소프트웨어 제품군은 하드웨어의 원활한 확장성과 인공 지능 컴퓨팅의 인프라 효율성을 극대화하기 위한 관리 도구의 견고성을 통해 대규모 AI 모델 훈련의 성능을 최적화합니다.

Q: NVIDIA NVLink 스위치 시스템에서 AI 성능의 이점은 무엇입니까?

A: NVIDIA NVLINK 스위치 시스템을 사용하면 많은 DGX GH200 슈퍼컴퓨터를 한 번에 연결할 수 있으며, 이를 통해 두 슈퍼컴퓨터 간에 데이터가 빠르게 전송될 수 있도록 많은 대역폭으로 빠른 연결을 생성할 수 있습니다. 이는 처리량을 늘리고 복잡한 인공 지능 계산과 모델 교육 속도를 높입니다.

질문: GH200 아키텍처는 어떤 이점을 제공하나요?

A: GH200은 각각 256개의 Grace Hopper 슈퍼칩이 통합되어 있어 AI 애플리케이션에서 처리 시간을 더 빠르게 할 수 있으며, 높은 계산 밀도와 에너지 효율성으로 인해 전력 소모도 낮습니다.

Q: DGX H100은 DGX A100과 같은 다른 모델과 어떻게 다릅니까?

답변: 새로운 NVIDIA H100 GPU 사용을 포함하여 대부분의 이전 버전보다 성능이 향상되어 더 복잡한 인공 지능 작업을 처리할 수 있으면서도 계산 효율성을 향상하여 전반적으로 더 빠르게 처리할 수 있습니다.

Q: 이 기계가 AI 연구자들에게 왜 좋은가요?

A: AI 연구자들은 대규모 모델을 다룰 때 많은 컴퓨팅 파워가 필요하기 때문에, 이러한 모델을 대규모로 훈련하고 배포하기 위해 특별히 설계된 NVIDIA DGX GH200 시스템과 같은 시스템이 있다면 필요한 확장성과 유연성과 함께 풍부한 컴퓨팅 리소스를 제공하므로 큰 도움이 될 것입니다.

Q: DGX GH3 슈퍼컴퓨터에 NVIDIA Bluefield-200을 추가하면 어떤 일이 발생합니까?

A: NVIDIA Bluefield-3는 이러한 머신 자체의 네트워킹 기능을 크게 향상시켜 AI 모델 학습 단계에서 필요한 방대한 데이터 세트를 훨씬 빠르게 관리할 수 있게 해줍니다. 이 단계에서는 입력/출력 지연 시간이 최적화가 필요한 중요한 요소입니다. 따라서 더 나은 모델의 학습을 더 빠르게 할 수 있어 이 기능이 유용합니다.