小小水蜜桃电视剧:日本央行宣布结束负利率政策时隔17年加息

来源:央视新闻 | 2024-03-19 14:46:02
简单生活 | 2024-03-19 14:46:02
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"小小水蜜桃电视剧",北京时间,凌晨四点,英伟达创始人兼CEO黄仁勋在美国加州圣何塞SAP中心进行主题为“面向开发者的“1#AIConferenceforDevelopers”演讲拉开了此次NVIDIA2024GTCAI大会的帷幕。黄仁勋介绍了名为Blackwell的新一代AI图形处理器(GPU)。作为目前全球市值第三大公司的掌舵人,黄仁勋认为,“通用计算已经失去动力,现在我们需要更大的模型,我们需要更大的GPU,并需要将这些GPU堆叠在一起。”,随着大模型参数量正在呈指数级增长,此前OpenAI最大的模型已经有1.8T参数,需要吞吐数十亿token。一块PetaFLOP级的GPU,训练这样大的模型也需要1000年才能完成。为了帮助世界构建更大的AI,英伟达必须首先拿出新的GPU,这就是英伟达此次发布的Blackwell平台。从此以后,在数万亿参数上构建和运行实时生成式AI大型语言模型的成本和能耗降低到此前的25分之一。Blackwell平台继承了HopperGPU架构,将为加速计算树立了新的标准。作为英伟达首个采用MCM(多芯片封装)设计的GPU,Blackwell可在同一个芯片上集成了两个GPU。Blackwell(右手)与HopperGH100GPU(左手)的尺寸对比Blackwell作为目前世界上最强大的芯片。Blackwell架构的GPU拥有2080亿个晶体管,采用定制的、双reticle的台积电4NP(4N工艺的改进版本)制程工艺,两块小芯片之间的互联速度高达10TBps,而CUDA将其视为单块GPU,可以大幅度提高处理能力。它还带有192GB速度为8Gbps的HBM3E内存,FP4精度下AI算力能达到20petaflops,而上代的H100仅为4petaflops。采用Blackwell架构的GPU分为了B200和GB200产品系列,后者集成了1个GraceCPU和2个B200GPU。其中B200GPU通过2080亿个晶体管提供高达20petaflops的FP4吞吐量。而GB200GPU通过900GB/秒的超低功耗芯片到芯片连接,将两个B200GPU连接到1个GraceCPU上。GB200系列产品中包含两个GPU和一个CPU。相较于H100TensorCoreGPU,GB200超级芯片可以为大语言模型(LLM)推理负载提供30倍的性能提升,并将成本和能耗降低高达25倍。如今,显卡不再是显卡,而是作为系统整体售卖,毕竟只有通过英伟达自家的组件才能达到最佳效率。“现在我们卖的GPU是3000磅重的7000个组件。”基于Blackwell的AI算力将以名为DGXGB200的完整服务器形态提供给用户,结合了36颗NVIDIAGraceCPU和72块BlackwellGPU。这些超级芯片通过第五代NVLink连接成一台超级计算机。再往上扩展,GraceBlackwell架构的DGXSuperPOD由8个或以上的DGXGB200系统构建而成,这些系统通过NVIDIAQuantumInfiniBand网络连接,可扩展到数万个GB200超级芯片。用户可通过NVLink连接8个DGXGB200系统中的576块BlackwellGPU,从而获得海量共享显存空间,来训练下一代AI模型。再详细对比一下性能的升级,以前使用Hopper训练GPT-MoE-1.8T,8000块GPU要花费90天,GB2000只需要2000块,能耗也只需要四分之一。此外,大模型(LLM)的大规模推理始终是一个挑战,并非适合单个GPU的任务。在具有1750亿个参数的GPT-3LLM基准测试中,GB200的性能是H100的7倍,并且训练速度是H100的4倍。“DGX超级计算机是推进AI产业变革的工厂。新一代DGXSuperPOD集加速计算、网络和软件方面的最新进展于一身,能帮助每一个公司、行业和国家完善并生成自己的AI,”黄仁勋说道。第二代Transformer引擎和第五代NVLink让AI算力提升30倍除了使用新制程,并联两块芯片以外,Blackwell的关键改进在于引入第二代Transformer引擎,它支持了FP4和FP6,使得计算、带宽和模型大小翻了一番。得益于新的微张量(micro-tensor)扩展支持和集成到英伟达TensorRT-LLM和NeMoMegatron框架中的先进动态范围管理算法,Blackwell通过4-bit浮点AI推理能力支持了双倍的算力和模型大小。当互联大量此类GPU时,第二个关键区别开始显现:下一代NVLink交换机可让576个GPU相互通信,具有每秒1.8TB的双向带宽。英伟达表示,此前,仅由16个GPU组成的集群会在相互通信上花费60%的时间,而只有40%的时间用于实际计算。现在,英伟达的NVLinkSwitchChip可以让所有这些芯片互联起来,全速运转没有瓶颈(1.8TB/s,几乎比上代快10倍),并帮助构建了DGXGB200NVL72。通过高速互联的机制,DGXGB200NVL72可以被认为是一个超级GPU,FP8训练吞吐量高达720PFLOPS、FP4推理吞吐量为1.44ExaFLOPS,多节点All-to-All通信速度为130TB/秒,多节点All-Reduce通信速度为260TB/秒。在具体架构方面,DGXGB200NVL72拥有18个GB200节点机架,每个节点搭配2个GB200GPU。此外还有9个NVSwitch机架,从而为GB200NVL提供了720PFLOPS的FP8吞吐量,以及FP4精度的ExaFLOPS。所以今年画风变了现在DGX长这样:拥有5000条NVLink电缆,长达2英里,都是铜电缆,不需要光收发器,节省了20kW的计算成本。它的功耗过大,以至于需要用液冷,同时重量高达3000磅。(8613070)海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP文章关键词:

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总监制:计润钰

监 制:旷翰飞

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编 审:淦泽洲

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