Nvidia hat gerade einen neuen Supercomputer angekündigt, der die Zukunft der KI verändern könnte. Die DGX GH200, ausgestattet mit fast 500-mal mehr Speicher als die uns bekannten Systeme, wird bald in die Hände von Google, Meta und Microsoft fallen.
Das Ziel? Revolutionierend generative KI, Empfehlungssysteme und Datenverarbeitung in einem Ausmaß, wie wir es noch nie zuvor gesehen haben. Sind Sprachmodelle wie GPT werden davon profitieren, und was bedeutet das für normale Benutzer?
Empfohlene Videos
Die Beschreibung von Nvidias DGX GH200 erfordert die Verwendung von Begriffen, mit denen sich die meisten Benutzer nie auseinandersetzen müssen. „Exaflop“ zum Beispiel, weil der Supercomputer 1 Exaflop Leistung und 144 Terabyte Shared Memory bietet. Nvidia gibt an, dass dies fast 500-mal mehr Speicher bedeutet als in einem einzelnen Nvidia DGX A100-System.
Verwandt
- Der ChatGPT-Hersteller OpenAI steht vor einer FTC-Untersuchung wegen Verbraucherschutzgesetzen
- Der ChatGPT-Website-Verkehr ist zum ersten Mal zurückgegangen
- Der ChatGPT-Konkurrent von Apple schreibt möglicherweise automatisch Code für Sie
Kehren wir zurück zur 1-Exaflop-Zahl und schlüsseln sie ein wenig auf. Ein Exaflop entspricht einer Trillion Gleitkommaoperationen pro Sekunde (FLOPs). Zum Vergleich: Nvidias RTX 4090 kann bei Übertaktung etwa 100 Teraflops (TFLOPs) erreichen. Ein TFLOP entspricht einer Billion Gleitkommaoperationen pro Sekunde. Der Unterschied ist erstaunlich, aber natürlich RTX 4090 ist keine Rechenzentrums-GPU. Der DGX GH200 hingegen integriert eine beträchtliche Anzahl dieser Hochleistungs-GPUs, die nicht in die Nähe eines Consumer-PCs gehören.
Der Computer wird von Nvidias GH200 Grace Hopper-Superchips angetrieben. Insgesamt gibt es 256 davon, die dank der NVLink-Verbindungstechnologie von Nvidia alle als einheitliches System zusammenarbeiten können und im Wesentlichen eine riesige GPU bilden.
Die hier verwendeten GH200-Superchips benötigen außerdem keine herkömmliche PCIe-Verbindung zwischen der CPU und der GPU. Nvidia gibt an, bereits mit einem ARM-basierten Nvidia Grace CP, U sowie einer H100 Tensor Core GPU ausgestattet zu sein. Nvidia hat auch hier einige ausgefallene Chip-Verbindungen im Einsatz, dieses Mal mithilfe des NVLink-C2C. Dadurch verringert sich die Bandbreite zwischen dem Prozessor und dem Grafikkarte soll deutlich verbessert (bis zu 7-fach) und energieeffizienter (bis zu 5-fach) sein.
Über 200 dieser Chips in ein einziges Kraftpaket eines Supercomputers zu packen, ist beeindruckend genug, aber es Noch besser wird es, wenn man bedenkt, dass bisher nur acht GPUs gleichzeitig mit NVLink verbunden werden konnten Zeit. Ein Sprung von acht auf 256 Chips gibt Nvidia sicherlich einiges an Prahlerei.
Man kann sich kaum vorstellen, dass der DGX GH200 Verbesserungen in Bard, ChatGPT und Bing Chat ermöglichen könnte.
Wo wird der DGX GH200 nun landen und was kann er der Welt bieten? Nvidia baut seinen eigenen Helios-Supercomputer, um seine KI-Forschung und -Entwicklung voranzutreiben. Es wird vier DGX GH200-Systeme umfassen, die alle mit Nvidias Quantum-2 InfiniBand verbunden sind. Es wird erwartet, dass es bis Ende des Jahres online gehen wird.
Auch Nvidia teilt seine Neuentwicklung mit der Welt, angefangen bei Google Cloud, Meta und Microsoft. Der Zweck ist weitgehend derselbe: die Erforschung generativer KI-Workloads.
Wenn es um Google und Microsoft geht, kann man sich kaum vorstellen, dass der DGX GH200 Verbesserungen bewirken könnte Barde, ChatGPT, Und Bing-Chat.
Aufgrund der erheblichen Rechenleistung, die ein einzelnes DGX GH200-System bietet, ist es gut geeignet, das Training anspruchsvoller Sprachmodelle voranzutreiben. Es ist schwer zu sagen, was genau das bedeuten könnte, ohne einen Kommentar einer der interessierten Parteien abzugeben, aber wir können ein wenig spekulieren.
Mehr Leistung bedeutet größere Modelle, was differenziertere und genauere Texte und ein größeres Datenspektrum für das Training bedeutet. Wir könnten ein besseres kulturelles Verständnis, mehr Kontextkenntnisse und eine größere Kohärenz feststellen. Es könnten auch spezialisierte KI-Chatbots auftauchen, die Menschen in Bereichen wie der Technologie weiter ersetzen.
Sollten wir uns über eine mögliche Arbeitsplatzverlagerung Sorgen machen oder sollten wir uns über die Fortschritte freuen, die diese Supercomputer mit sich bringen könnten? Die Antwort ist nicht einfach. Eines ist sicher: Nvidias DGX GH200 könnte die Welt der KI für Aufruhr sorgen, und Nvidia hat es gerade geschafft baute seinen KI-Vorsprung gegenüber AMD erneut aus.
Empfehlungen der Redaktion
- Google Bard kann jetzt sprechen, aber kann es ChatGPT übertönen?
- Das Rekordwachstum von ChatGPT wurde gerade durch eine neue virale App entthront
- Laut einer Umfrage halten 81 % ChatGPT für ein Sicherheitsrisiko
- Dieser Webbrowser integriert ChatGPT auf faszinierende neue Weise
- GPT-4: So verwenden Sie den KI-Chatbot, der ChatGPT in den Schatten stellt
Werten Sie Ihren Lebensstil aufDigital Trends hilft Lesern mit den neuesten Nachrichten, unterhaltsamen Produktrezensionen, aufschlussreichen Leitartikeln und einzigartigen Einblicken, den Überblick über die schnelllebige Welt der Technik zu behalten.
