![同社の Grace Hopper コンピューターを披露する Nvidia の CEO。](/f/90234fe704373eb72272877f5ec99f4c.jpg)
Nvidia は、AI の未来を変える可能性のある新しいスーパーコンピューターを発表しました。 DGX GH200 は、現在私たちがよく知っているシステムの 500 倍近くのメモリを搭載しており、間もなく Google、Meta、Microsoft の手に渡ることになります。
目標? 革命を起こす 生成AI、レコメンダー システム、およびこれまでに見たことのない規模でのデータ処理。 言語モデルは次のようなものですか GPT それは通常のユーザーにとって何を意味するのでしょうか?
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Nvidia の DGX GH200 を説明するには、ほとんどのユーザーが決して扱う必要のない用語を使用する必要があります。 たとえば、「エクサフロップス」とは、スーパーコンピューターが 1 エクサフロップスのパフォーマンスと 144 テラバイトの共有メモリを提供するためです。 Nvidia は、これは 1 台の Nvidia DGX A100 システムのメモリのほぼ 500 倍を意味すると述べています。
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1 エクサフロップスの数字に戻って、それを少し分析してみましょう。 1 エクサフロップは 1 秒あたり 1 京の浮動小数点演算 (FLOP) に相当します。 比較のために、Nvidia の RTX4090 オーバークロックすると約 100 テラフロップス (TFLOP) に達する可能性があります。 TFLOP は、1 秒あたり 1 兆回の浮動小数点演算に相当します。 その違いは驚くべきものですが、もちろん、 RTX4090 データセンターの GPU ではありません。 一方、DGX GH200 には、コンシューマー PC の範疇ではないこれらの高性能 GPU が多数統合されています。
![Nvidia の Grace Hopper スーパーチップ。](/f/a1781530c4e504064fb089d18ad0385d.jpg)
このコンピューターには、Nvidia の GH200 Grace Hopper スーパーチップが搭載されています。 それらは合計 256 個あり、Nvidia の NVLink 相互接続テクノロジーのおかげで、すべてが統合システムとして連携して動作し、実質的に 1 つの巨大な GPU を作成できます。
ここで使用されている GH200 スーパーチップは、CPU と GPU の間に従来の PCIe 接続を必要としません。 Nvidia は、ARM ベースの Nvidia Grace CP、U と H100 Tensor Core GPU をすでに搭載していると述べています。 Nvidia はここでも、NVLink-C2C を使用して、いくつかの派手なチップ相互接続を実行しています。 その結果、プロセッサとプロセッサ間の帯域幅は、 グラフィックスカード 大幅に改善(最大7倍)し、電力効率も向上(最大5倍)したという。
200 個を超えるこれらのチップを 1 つの強力なスーパーコンピューターに詰め込むことは十分に印象的ですが、 以前は一度に NVLink に接続できる GPU は 8 つだけだったことを考慮すると、さらに優れた機能になります。 時間。 8 チップから 256 チップへの飛躍は、確かに Nvidia にいくつかの自慢の権利を与えます。
DGX GH200 が Bard、ChatGPT、Bing Chat の改善に貢献する可能性があることを想像しないのは難しいでしょう。
さて、DGX GH200 は最終的にどこに到達し、世界に何を提供できるのでしょうか? Nvidia は、AI 研究開発を進める手段として独自の Helios スーパーコンピューターを構築しています。 これには 4 つの DGX GH200 システムが含まれ、すべて Nvidia の Quantum-2 InfiniBand で相互接続されます。 年末までにオンライン化される予定だ。
Nvidia はまた、Google Cloud、Meta、Microsoft を始めとして、その新しい開発を世界と共有しています。 目的はほぼ同じで、生成的な AI ワークロードを探索することです。
Google と Microsoft に関して言えば、DGX GH200 がさまざまな機能の改善に貢献できることは想像に難くありません。 吟遊詩人, チャットGPT、 と Bing チャット.
![同社の Hopper コンピューターを示す Nvidia CEO。](/f/9269e63558abaf5bf62575c07fd7ff14.jpg)
単一の DGX GH200 システムによって提供される大幅な計算能力により、高度な言語モデルのトレーニングを進めるのに最適です。 関係者からのコメントがなければ、それが何を意味するのかを正確に言うのは難しいですが、少し推測することはできます。
より強力なモデルはより大きなモデルを意味し、より微妙で正確なテキストと、それらをトレーニングするためのより広範囲のデータを意味します。 文化の理解が深まり、背景の知識が深まり、一貫性が向上するかもしれません。 特化した AI チャットボットも出現し始め、テクノロジーなどの分野でさらに人間に取って代わられる可能性があります。
私たちは潜在的な雇用の喪失を懸念すべきでしょうか、それともこれらのスーパーコンピューターがもたらす可能性のある進歩に興奮すべきでしょうか? 答えは簡単ではありません。 1 つ確かなことは、Nvidia の DGX GH200 が AI の世界に大きな変革をもたらす可能性があるということです。 AIでAMDに対するリードをさらに広げた.
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