Revolucionando a IA: o supercomputador NVIDIA DGX GH200 AI

As coisas mais importantes no cenário da inteligência artificial que evoluem rapidamente são o poder computacional e a eficiência. Na vanguarda desta revolução está o Supercomputador NVIDIA DGX GH200 AI, que foi criado para produzir níveis de desempenho nunca antes vistos para cargas de trabalho de IA. Esta peça discutirá o que torna o DGX GH200 tão inovador, suas inovações arquitetônicas e o que isso significa para o futuro da pesquisa e desenvolvimento de IA. Proporcionará uma compreensão de como diferentes setores podem ser transformados por este supercomputador, porque permite capacidades de próxima geração no processamento de linguagem natural através de robótica avançada, entre outros. Siga-nos enquanto exploramos a magia técnica por trás da mais nova maravilha de IA da NVIDIA e suas possíveis aplicações!

O que é NVIDIA DGX GH200?

Uma introdução ao supercomputador DGX GH200

O sistema orientado para IA do supercomputador NVIDIA DGX GH200 é um computador mais poderoso e com recursos avançados em comparação aos convencionais. O DGX GH200 possui um novo design que permite combinar os recursos de várias GPUs NVIDIA usando conexões NVLink rápidas, para que possa ser facilmente ampliado e oferecer alto desempenho. De acordo com seu poder computacional, este modelo é ótimo para pesquisadores e desenvolvedores de inteligência artificial que trabalham em modelos complexos ou tentam fazer avanços em áreas como PNL, visão computacional ou robótica. Os sistemas de refrigeração usados ​​neste supercomputador são os melhores da sua classe; além disso, foram projetados para eficiência energética, o que os torna perfeitos para uso em instalações de HPC onde a dissipação de calor pode se tornar um problema.

Componentes principais: Superchips Grace Hopper e GPUs H100

O supercomputador DGX GH200 funciona principalmente nos Superchips Grace Hopper e nas GPUs H100. O Grace Hopper Superchip incorpora a nova CPU Grace com a arquitetura GPU Hopper para eficiência e desempenho computacional incomparáveis. É uma integração inclusiva onde o poder de processamento da CPU se combina com os recursos de computação paralela da GPU para um aprendizado mais profundo e simulações mais complexas.

No design do DGX GH200, as GPUs H100 são uma virada de jogo. Essas GPUs H100 são construídas na arquitetura mais recente chamada Hopper, que lhes oferece um desempenho muito superior ao de seus antecessores; esta melhoria tem vários aspectos técnicos:

• Contagem de transistores: Existem mais de 80 bilhões de transistores em cada um desses chips que oferecem grande poder de processamento.
• Largura de banda de memória: Eles vêm com largura de banda de memória de até 3.2 TB/s para que os dados possam ser acessados ​​e processados ​​rapidamente.
• Desempenho de computação: Ele executa cálculos de precisão dupla a 20 TFLOPS, cálculos de precisão simples a 40 TFLOPS e operações de tensor a 320 TFLOPS.
• Eficiência energética: Eles foram feitos para usar o mínimo de energia possível por meio de sistemas de resfriamento que os mantêm funcionando intensamente durante cargas de trabalho pesadas, sem superaquecimento, ao mesmo tempo em que permanecem eficientes em termos de uso de energia.

Por si só, essas peças proporcionam níveis de computação nunca antes vistos no DGX GH200, tornando-se assim um item obrigatório para qualquer pesquisador ou desenvolvedor de IA. Com a sua tecnologia avançada, este sistema suporta diferentes aplicações de IA ao mesmo tempo, impulsionando assim a investigação em IA mais longe do que alguma vez se imaginou.

Por que o DGX GH200 é uma virada de jogo em IA

O DGX GH200 é um divisor de águas para IA com potência e eficiência incomparáveis ​​para treinamento e implantação de modelos de IA em larga escala. Este sistema utiliza a nova arquitetura Grace Hopper, que vem com largura de banda de memória sem precedentes, bem como capacidades de processamento para permitir fácil manuseio de enormes conjuntos de dados por pesquisadores e desenvolvedores. Ele também integra GPUs H100 de alto desempenho que aceleram cálculos de tensores de uso geral e especializados, tornando-o perfeito para tarefas exigentes de inteligência artificial, como processamento de linguagem natural, visão computacional ou análise preditiva. Além disso, o seu design economizador de energia, juntamente com soluções de refrigeração robustas, garantem um desempenho contínuo mesmo sob cargas de trabalho pesadas, reduzindo assim enormemente os custos operacionais. Isto significa que o DGX GH200 não só acelera a criação de programas de IA de geração futura, mas também melhora a gestão de recursos nesta área, considerando a sua eficiência no uso de energia durante a operação.

Como funciona o NVIDIA DGX GH200?

Arquitetura do sistema DGX GH200 explicada

A arquitetura do sistema DGX GH200 usa o design original Grace Hopper que incorpora GPUs NVIDIA Hopper e CPUs Grace. Este design gira em torno de ter um complexo de CPU conectado diretamente a uma GPU H100 que possui uma memória de alta largura de banda que permite a troca rápida de dados enquanto reduz a latência. Além disso, existem interconexões NVLink de alta velocidade que permitem que várias GPUs e CPUs do sistema se comuniquem perfeitamente entre si. Além disso, também apresenta soluções de refrigeração avançadas para garantir que funciona nas temperaturas certas, mesmo sob cargas de trabalho computacionais intensas. Com a sua modularidade, este sistema pode ser ampliado ou reduzido, tornando-o adequado para diferentes tipos de cargas de trabalho de IA e aplicações de pesquisa.

Papel do NVIDIA NVLink-C2C no sistema

O desempenho e a eficiência do sistema DGX GH200 são melhorados pela interconexão NVIDIA NVLink-C2C (Chip-to-Chip). O NVLink-C2C estabelece taxas de transferência de dados ideais, o que acelera as tarefas computacionais ao criar um canal de comunicação de baixa latência e alta largura de banda entre os complexos Grace Hopper CPU e Hopper GPU. Isto é o que você precisa saber sobre os parâmetros técnicos do NVLink-C2C:

• Capacidade organizacional: Máximo de 900 GB/s.
• latência: Faixa de submicrossegundos.
• Escalabilidade: Suporta até 256 pistas NVLink.
• Eficiência energética: Técnicas avançadas de sinalização são usadas para minimizar o consumo de energia.

Esses parâmetros permitem que múltiplas unidades de processamento sejam integradas perfeitamente, maximizando assim o rendimento computacional geral do sistema. A alocação dinâmica de largura de banda também é suportada pelo NVLink-C2C, que permite a utilização eficiente de recursos em diferentes aplicações de IA por meio do reconhecimento da carga de trabalho.

Eficiência energética do DGX GH200

O DGX GH200 foi projetado para ser eficiente em termos de energia e pode suportar computação de alto desempenho com uso mínimo de energia. Isso é feito por meio de vários recursos avançados:

• Fornecimento de energia otimizado: O sistema possui sistemas de fornecimento de energia ajustados para fornecer a cada componente a quantidade certa de tensão e corrente, diminuindo assim a perda de energia e aumentando o desempenho por watt.
• Soluções avançadas de resfriamento: O DGX GH200 utiliza a mais recente tecnologia de resfriamento que ajuda a manter as temperaturas ideais de trabalho para suas peças, economizando energia em geral. O resfriamento eficaz reduz a dependência de métodos de resfriamento que consomem muita energia, economizando assim mais energia.
• Interconexões com eficiência energética: O NVLink-C2C, entre outras interconexões dentro do sistema, emprega métodos de sinalização de economia de energia que não comprometem as velocidades de transferência de dados e os níveis de latência. Isto leva a economias substanciais no uso de eletricidade, especialmente durante operações massivas de dados.
• Alocação Dinâmica de Recursos: Os recursos computacionais são alocados dinamicamente de acordo com os requisitos da carga de trabalho, para que nenhuma energia seja desperdiçada em componentes ociosos ou subutilizados por meio do gerenciamento inteligente desses recursos, o que garante a utilização eficiente da eletricidade.

Todas essas qualidades se combinam para tornar o DGX GH200 o supercomputador que mais economiza energia em termos de desempenho, sendo assim uma opção perfeita para pesquisas de IA e outras aplicações de computação intensiva.

O que torna o DGX GH200 adequado para cargas de trabalho de IA e HPC?

Lidando com IA em grande escala com DGX GH200

O DGX GH200 é ideal para grandes cargas de trabalho de IA e computação de alto desempenho (HPC) porque possui seis características principais listadas abaixo:

1. Escalabilidade: O DGX GH200 permite dimensionar muitas tarefas de processamento paralelo. Essa capacidade é necessária ao treinar grandes modelos de IA ou executar simulações extensas como parte de cargas de trabalho de HPC.
2. Alto poder computacional: Com GPUs avançadas projetadas especificamente para inteligência artificial e computação de alto desempenho, o DGX GH200 oferece uma quantidade sem precedentes de poder computacional que acelera o treinamento de modelos e o processamento de dados com estruturas complexas.
3. Capacidade de armazenamento: Ele vem com capacidade de memória suficiente para lidar com grandes conjuntos de dados, permitindo assim o processamento de modelos complexos e a análise de big data sem sofrer limitações de memória.
4. Interconexões rápidas: Para sistemas de computação distribuídos, interconexões rápidas NVLink-C2C são usadas neste dispositivo para garantir que os dados sejam transferidos entre várias GPUs em um curto período, mantendo assim um alto rendimento.
5. Pilha de software otimizada: Uma pilha completa de software ajustada para aplicações de IA e HPC acompanha o DGX GH200, o que garante uma integração perfeita entre hardware e software, atingindo assim níveis máximos de desempenho.

Essas qualidades, em conjunto, estabelecem o DGX GH200 como uma plataforma incomparável para executar fluxos de trabalho sofisticados de IA e HPC; essa capacidade leva a ganhos de eficiência e ao mesmo tempo alcança resultados mais rápidos durante esforços de pesquisa de ponta ou aplicações industriais onde o tempo desempenha um papel crítico.

DGX GH200 para cargas de trabalho complexas de IA

Ao considerar como o DGX GH200 lida com cargas de trabalho complicadas de IA, é essencial enfatizar os seus parâmetros técnicos únicos que fundamentam esta afirmação.

1. Eficiência do processamento paralelo: O DGX GH200 pode suportar no máximo 256 processos paralelos ao mesmo tempo. Isso significa que ele pode gerenciar com eficiência cálculos pesados ​​e treinar modelos sem sofrer atrasos significativos no tempo.
2. Especificações da GPU: GPUs NVIDIA H100 Tensor Core são instaladas em cada DGX GH200, que oferece até 80 bilhões de transistores por GPU e tem 640 Tensor Cores. Esses recursos permitem alto desempenho durante tarefas de aprendizado profundo ou trabalhos com computação pesada.
3. Largura de banda de memória: Com uma largura de banda de memória de 1.6 TB/s, este sistema tem um enorme rendimento necessário para operações rápidas de entrada/saída envolvendo grandes conjuntos de dados consumidos por algoritmos de IA durante as fases de treinamento.
4. Capacidade de armazenamento: Para minimizar a latência de recuperação de dados durante cálculos contínuos e garantir acesso rápido às informações, o DGX GH200 inclui dispositivos de armazenamento SSD NVMe de 30 TB.
5. Interconexões de rede: O DGX GH200 utiliza interconexões NVLink-C2C com uma largura de banda de 900 GB/s entre nós de GPU que permitem a comunicação rápida entre eles, necessária para a manutenção da coerência da carga de trabalho de IA distribuída, juntamente com rapidez no tempo de execução.
6. Eficiência energética – Os sistemas de refrigeração foram projetados adequadamente para não apenas manter o desempenho ideal, mas também economizar no consumo de energia voltado para data centers de alta densidade que hospedam máquinas como estas; criando assim um ambiente onde a dissipação de calor se torna fácil devido a mecanismos de resfriamento eficazes integrados em seus projetos de arquitetura, resultando em melhores estratégias de gerenciamento de energia sendo implementadas, levando assim a menos desperdício de energia em comparação com outros produtos concorrentes atualmente disponíveis no mercado.

Todos estes juntos atendem às demandas impostas por cargas de trabalho complexas de inteligência artificial, permitindo assim a execução de atividades complexas, incluindo treinamento de redes neurais em massa; análise de transmissão ao vivo de grandes quantidades de dados em tempo real; extensas simulações computacionais, etc. A escalabilidade por meio de opções de escalonamento de hardware, juntamente com medidas de otimização de software, garantem que o DGX GH200 atenda e supere as demandas definidas pelas modernas aplicações de IA/HPC.

Integração com software empresarial NVIDIA AI

O pacote de software chamado NVIDIA AI Enterprise foi projetado para muitos lugares, tanto no local quanto na nuvem, de modo a otimizar e simplificar o uso da inteligência artificial. É um pacote abrangente porque se integra perfeitamente ao DGX GH200, que oferece várias estruturas de IA, modelos pré-treinados e ferramentas que aumentam a produtividade. Este software inclui outros componentes necessários para executar IA, como o NVIDIA Triton Inference Server, o otimizador de inferência TensorRT e o kit de ferramentas NVIDIA CUDA, entre outros. Ao usar todas essas ferramentas, torna-se possível fazer uso total dos recursos de hardware no DGX GH200, melhorando assim a eficiência e a escalabilidade ao lidar com cargas de trabalho de IA. Além disso, esta empresa garante que estruturas de aprendizado de máquina como TensorFlow, PyTorch ou Apache Spark sejam compatíveis com ela, permitindo assim que os desenvolvedores tenham facilidade para construir, testar e implantar seus modelos por meio dessas APIs. Essa integração cria bases sólidas para diversas tarefas dentro de uma organização, ao mesmo tempo em que garante a conclusão eficiente de projetos desafiadores envolvendo Inteligência Artificial.

Como o NVIDIA DGX GH200 aprimora o treinamento de IA?

Capacidades de treinamento de modelo de IA

Poder de computação e escalabilidade excepcionais são oferecidos pelo NVIDIA DGX GH200, que aprimora muito os recursos do treinamento do modelo de IA. Com as GPUs NVIDIA H100 Tensor Core mais avançadas, ele oferece desempenho incomparável para modelos de IA de grande porte, bem como redes neurais complexas. A transferência rápida de dados é possível por meio de memória de alta largura de banda e tecnologias de interconexão de última geração empregadas neste sistema, reduzindo assim a latência e aumentando a produtividade. Além disso, o treinamento de precisão mista é suportado pelo DGX GH200, que ajuda a acelerar os cálculos, mas mantém a precisão do modelo intacta. Todos esses recursos combinados permitem o processamento eficiente de conjuntos de dados massivos, juntamente com designs arquitetônicos complicados de modelos, reduzindo significativamente os tempos de treinamento e aumentando a produtividade geral no desenvolvimento de IA.

Aproveite o NVIDIA Base Command para fluxos de trabalho de IA

Para agilizar o fluxo de trabalho de IA e otimizar o gerenciamento de recursos multi-DGX, o NVIDIA Base Command foi criado como parte do ecossistema de IA da NVIDIA. Ele permite que as empresas orquestrem, monitorem e gerenciem trabalhos de treinamento de IA de maneira eficaz, garantindo assim que os recursos computacionais sejam totalmente utilizados enquanto a inatividade é minimizada.

Principais características e parâmetros técnicos:

• Agendamento de tarefas e filas: O NVIDIA Base Command usa algoritmos de agendamento avançados que priorizam o enfileiramento de trabalhos de treinamento de IA para melhor alocação de recursos. Isso reduz o tempo de espera e, portanto, aumenta a eficiência por meio do aumento da produtividade.
• Alocação de recursos: A plataforma permite o particionamento dinâmico de recursos para que as GPUs possam ser alocadas de forma flexível, dependendo dos requisitos dos diferentes projetos de IA. Essa adaptabilidade aumenta a utilização do poder de computação disponível.
• Gerenciamento de recursos de GPU: Suporta 256 GPUs em muitos sistemas DGX.
• Alocação Dinâmica: Aloca GPUs com base no tamanho e na prioridade do trabalho.
• Monitoramento e relatórios: Ferramentas de monitoramento em tempo real mostram quanta GPU foi utilizada e memória consumida, bem como largura de banda de rede usada, permitindo assim que os administradores façam escolhas informadas sobre gerenciamento e otimização de recursos.
• Métricas: Rastreia o uso da GPU, o consumo de memória e a largura de banda da rede em tempo real.
• Painéis: Os painéis de visualização de desempenho podem ser customizados de acordo com a necessidade.
• Colaboração e acompanhamento de experiências: Recursos para rastreamento de experimentos, controle de versão e colaboração foram integrados ao NVIDIA Base Command para facilitar a cooperação tranquila entre cientistas e pesquisadores de dados.
• Acompanhamento de experimentos: Mantém registro de hiperparâmetros, métricas de treinamento, versões de modelo, etc.
• Colaboração: Espaços de trabalho de projetos compartilháveis ​​que promovem o desenvolvimento de IA baseado em equipe também devem ser anotados aqui.

Quando a infraestrutura DGX GH200 é usada com este software (comando base NVIDIA), ela cria um ambiente onde a inteligência artificial pode crescer de forma eficiente porque os recursos de hardware e software são utilizados de forma otimizada.

Apoiando iniciativas de IA generativa

Os esforços de IA generativa recebem um grande impulso pela plataforma Base Command da NVIDIA integrada à infraestrutura DGX GH200. Com capacidades computacionais poderosas e funções de gerenciamento simplificadas, o sistema pode lidar com os imensos requisitos de treinamento e implantação de modelos generativos. Além disso, o recurso de alocação dinâmica de recursos serve para garantir que as GPUs sejam utilizadas da melhor maneira possível, acelerando assim os fluxos de trabalho de IA e reduzindo o tempo de desenvolvimento.

Para gerenciar tarefas computacionais extensas, foram adicionadas a esta plataforma ferramentas de monitoramento que relatam eventos em tempo real. Essas ferramentas dão visibilidade à utilização da GPU, bem como ao uso da memória, entre outras coisas, como largura de banda da rede, que é muito importante quando se trata de ajustar o desempenho para a execução eficiente de processos generativos baseados em inteligência artificial.

A colaboração entre cientistas de dados foi facilitada por meio de funcionalidades de rastreamento de experimentos e controle de versão incorporadas ao NVIDIA Base Command. Isso cria um ambiente onde os membros da equipe podem compartilhar facilmente suas descobertas, levando à reprodutibilidade dos experimentos, impulsionando assim as iterações de modelos necessárias para encontrar soluções inovadoras em IA generativa.

Quais são as implicações futuras do DGX GH200 na IA?

Avançando na pesquisa e inovação em IA

O DGX GH200 é uma plataforma de computação de super IA que pode impulsionar enormemente a pesquisa e o desenvolvimento de inteligência artificial em virtude de suas incríveis capacidades de computação e armazenamento. Esses recursos incluem, entre outros, o fornecimento de no máximo um desempenho de IA exaflop e 144 TB de memória compartilhada, o que permite lidar com as cargas de trabalho mais difíceis em termos de tamanho, bem como sofisticação ou complexidade conhecidas até agora.

O sistema de switch NVIDIA NVLink é um dos componentes técnicos vitais nos quais o DGX GH200 depende; este sistema permite uma comunicação perfeita entre GPUs, resultando em menor latência durante a transferência de dados, melhorando também a eficiência da transferência de dados, especialmente entre tarefas que exigem altos níveis de paralelismo, como aprendizagem profunda ou simulações envolvendo inúmeras variáveis, como aquelas usadas em pacotes de software de modelagem física.

Além disso, devido à integração com o NVIDIA Base Command, existem ferramentas avançadas de gerenciamento de recursos disponíveis para uso dentro do próprio sistema, tornando-o mais útil do que nunca quando combinado com outros sistemas similares disponíveis. Estas ferramentas garantem que os recursos computacionais sejam alocados de forma otimizada de forma a minimizar os tempos de inatividade que possam surgir durante a implementação, conduzindo assim ao aumento dos níveis de produtividade numa organização onde esta tecnologia encontra ampla aplicação; também ser capaz de monitorar várias métricas de desempenho em tempo real, incluindo a taxa de utilização da GPU junto com a energia consumida por unidade de tempo, ajuda os usuários a ajustar suas configurações de hardware de acordo, atendendo assim aos requisitos específicos impostos por diferentes tipos ou classes de experimentos realizados em determinado modelo de aprendizado de máquina .

Outra vantagem trazida pelo DGX GH200 é que ele oferece aos pesquisadores de diferentes disciplinas a oportunidade de trabalharem juntos para alcançar objetivos comuns mais rapidamente do que se estivessem trabalhando isoladamente. Este recurso permite que equipes multidisciplinares acessem os mesmos conjuntos de dados simultaneamente, sem que ninguém precise copiar arquivos de um computador para outro, economizando assim o tempo e o esforço necessários durante essas colaborações; além disso, recursos como rastreamento de experimentos juntamente com controle de versão garantem a reprodutibilidade em vários esforços de pesquisa, para que qualquer nova descoberta possa ser facilmente verificada em relação a resultados anteriores, levando a avanços rápidos no campo, permitindo assim o desenvolvimento de sistemas de inteligência de máquina de última geração.

O papel em evolução dos supercomputadores de IA

Os supercomputadores de IA estão mudando habilmente a pesquisa computacional e as aplicações industriais. O principal uso desses sistemas é reduzir o tempo necessário para treinar modelos complicados de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Isso ocorre porque eles usam hardware de alto desempenho, como GPUs, que foram otimizados para processamento paralelo, possuem memória em grande escala e interconexões de alta velocidade.

Parâmetros técnicos

Sistema de comutação NVIDIA NVLink:

• base: Ele garante a comunicação GPU a GPU com baixa latência e alta velocidade necessária para trabalhos de processamento paralelo.
• Usado principalmente em tarefas e simulações de aprendizado profundo.

Comando básico NVIDIA:

• base: Ele oferece ferramentas avançadas de gerenciamento e orquestração de recursos.
• Isto permite a alocação eficiente de recursos de computação, reduzindo assim o tempo ocioso e aumentando a produtividade.

Métricas de desempenho em tempo real:

• Utilização da GPU.
• Consumo de energia.
• Motivo: Isso ajuda no ajuste fino do desempenho do sistema para atender às demandas específicas de pesquisa.

Acompanhamento de experimentos e controle de versão:

• Justificação: Isso garante que os esforços de pesquisa possam ser facilmente reproduzidos sempre que necessário.
• Permite o compartilhamento eficaz, bem como a colaboração entre equipes de diferentes disciplinas.

Através dessas melhorias tecnológicas, os supercomputadores de IA são aplicáveis ​​em todos os níveis, desde os cuidados de saúde às finanças, da robótica aos sistemas autónomos. As organizações podem abrir novos caminhos na inovação da IA, utilizando estas máquinas complexas, criando assim soluções que resolvem problemas complexos da vida real.

Desenvolvimentos potenciais com superchips Grace Hopper

Os Superchips Grace Hopper são um grande avanço para IA e computação de alto desempenho. Eles podem processar quantidades colossais de dados em velocidades surpreendentes, ao mesmo tempo em que utilizam os mais recentes avanços na arquitetura de chips.

Melhor desempenho sob cargas de trabalho de inteligência artificial:

• A CPU Grace unifica a GPU Hopper com ela, formando uma plataforma única que é ideal para treinamento e inferência de modelos de IA.
• Esse design permite tempos de processamento mais rápidos ao lidar com algoritmos complexos ou grandes conjuntos de informações, o que é vital para pesquisa e desenvolvimento de IA de ponta.

Energia eficiente:

• Sem sacrificar a energia, esses chips economizam mais energia ao incorporar mecanismos de resfriamento, bem como recursos de gerenciamento de energia juntamente com as funcionalidades de CPU e GPU.
• Essa otimização permite a sustentabilidade nos custos operacionais – algo que todo data center moderno deve considerar seriamente se quiser permanecer relevante ao longo do tempo.

Flexibilidade escalável:

• Implantações de IA em larga escala exigem sistemas como os oferecidos pela Grace Hopper Superchips, que fornecem soluções escaláveis ​​capazes de crescer junto com os crescentes requisitos computacionais.
• A alocação de recursos dentro destas configurações pode ser ajustada de acordo com a necessidade, permitindo-lhes assim adequar-se a diferentes sectores, incluindo, mas não limitado a, saúde, indústria financeira, entre outros; também os veículos autônomos também se beneficiariam muito com essas capacidades!

Concluindo, está claro então que o que temos aqui são dispositivos chamados superchips grace hopper. Eles estão prestes a mudar tudo o que sabemos sobre inteligência artificial e computação de alto desempenho para sempre porque, por um lado, eles oferecem níveis nunca antes vistos de eficiência quando se trata de velocidade, potência ou capacidade. Além disso, essa habilidade recém-descoberta permitirá que as empresas resolvam problemas mais difíceis do que nunca. Isso significa mais inovação no mundo da IA.

Fontes de referência

Nvidia DGX

Nvidia

NVLink

Perguntas Frequentes (FAQs)  

P: O que é o supercomputador NVIDIA DGX GH200 AI?

R: O NVIDIA DGX GH200 AI Supercomputer é um supercomputador avançado para pesquisa e aplicações de inteligência artificial. Ele é equipado com componentes de ponta, como o superchip NVIDIA Grace Hopper, que oferece desempenho superior em tarefas de IA exigentes.

P: O que diferencia o supercomputador DGX GH200 AI?

R: Para tarefas de IA, o DGX GH200 combina 256 superchips NVIDIA Grace Hopper neste novo design com o sistema de switch NVIDIA NVLink que fornece potência e eficiência de computação inéditas.

P: Como o NVIDIA Grace Hopper Superchip entra em ação aqui?

R: Com sua capacidade de lidar com necessidades complexas de processamento de dados enquanto trabalha em cargas de trabalho pesadas de IA, criada pela combinação da força da CPU Grace com a potência da GPU Hopper, nosso chamado 'superchip NVIDIA Grace Hopper' eficiente e poderoso não decepciona como parte de este sistema.

P: De que forma o software DGX GH200 melhora os recursos de IA?

R: O conjunto de software DGX GH200 otimiza o desempenho do treinamento de modelos de IA em larga escala por meio de escalabilidade contínua no hardware e robustez das ferramentas de gerenciamento para máxima eficiência de infraestrutura em computação de inteligência artificial.

P: Qual é o benefício do desempenho de IA no sistema de switch NVIDIA NVLink?

R: O SISTEMA DE SWITCH NVIDIA NVLINK possibilita que muitos supercomputadores DGX GH200 sejam conectados ao mesmo tempo, o que cria conexões rápidas com muita largura de banda que permitem a transmissão rápida de dados entre eles; isso aumenta o rendimento e acelera cálculos complexos de inteligência artificial, bem como o treinamento de modelos.

P: Quais benefícios a arquitetura GH200 oferece?

R: O GH200 oferece a capacidade de tempos de processamento mais rápidos em aplicações de IA porque há 256 superchips Grace Hopper integrados em cada um, o que também resulta em menor consumo de energia devido à sua alta densidade computacional e eficiência energética.

P: Qual a diferença entre o DGX H100 e outros modelos como o DGX A100?

R: Ele tem melhores habilidades de desempenho do que a maioria das versões anteriores, incluindo o uso das novas GPUs NVIDIA H100 para que possa lidar com tarefas de inteligência artificial mais complexas e, ao mesmo tempo, ser capaz de processá-las de maneira geral mais rápida, melhorando a eficiência computacional.

P: Por que esta máquina é boa para pesquisadores de IA?

R: Pesquisadores de IA precisam de muito poder computacional ao trabalhar com modelos grandes, então ter algo como o sistema NVIDIA DGX GH200 projetado especificamente para treinar e implementar tais modelos em escala os ajudaria muito nesse sentido, pois fornece recursos computacionais abundantes junto com a escalabilidade e flexibilidade necessárias.

P: O que a adição do NVIDIA Bluefield-3 faz ao supercomputador DGX GH200?

R: O NVIDIA Bluefield-3 aprimora muito os recursos de rede dentro dessas próprias máquinas, o que permite um gerenciamento muito mais rápido de grandes conjuntos de dados necessários durante as fases de treinamento do modelo de IA, onde as latências de entrada/saída são pontos críticos que precisam de otimização, tornando esse recurso útil porque permite um treinamento mais rápido de modelos melhores.

P: Quais são algumas implicações do desenvolvimento futuro em torno do supercomputador DGX GH200 AI da Nvidia?

R: Com capacidades de computação inigualáveis, as perspectivas futuras apresentadas pelo supercomputador DGX GH200 Ai da Nvidia são ilimitadas; portanto, espera-se que ele revolucione a inteligência artificial em vários setores, desde saúde e transporte até computação.