Nvidia ha presentato Grace, il primo processore ARM progettato per l’intelligenza artificiale

Si potrebbe credere a una dichiarazione di guerra: Nvidia, il re della GPU, nella sua corsa all’acquisto di ARM, ha annunciato un processore. Cosa minaccia Intel e AMD? No … beh, non subito.

“È un processore progettato per un uso molto specifico.”Paresh Kharia, Senior Manager di Nvidia, ha spiegato: Non è un concorrente dei processori x86. La sua azienda intende continuare a lavorare con AMD e Intel per posizionare i loro chip fianco a fianco con le loro versioni basate su x86.

Scorri per rispondere a un problema in crescita

Allora qual è l’ambizione di questo processore, chiamato Grace, in onore di Grace Hopper, la brillante scienziata informatica che ha aperto la strada a COBOL e il primo compilatore all’inizio degli anni ’50?

Grace è il primo processore per data center di Nvidia. È progettato per accelerare i calcoli degli algoritmi AI. La Santa Clara Corporation annuncia che sta offrendo Prestazioni dieci volte superiori rispetto agli attuali server più efficienti del settore.

Un segmento mira quindi a migliorare l’implementazione di algoritmi di linguaggio naturale, sistemi di raccomandazione intelligenti o supercomputer di intelligenza artificiale. Esistono molti dispositivi che devono gestire enormi raccolte di dati, che richiedono molta potenza di calcolo e un’enorme quantità di RAM ad essa associata.

Inoltre per scoprire il video:

Nel cuore di Grace, Nvidia ha ripristinato l’architettura ARM, un’opzione che è stata chiaramente delineata prima del lancio dell’opzione di riacquisto del telaio inglese. I core della CPU ARM sono combinati con un sottosistema di memoria a basso consumo, al fine di trovare il miglior equilibrio tra consumo energetico e prestazioni, afferma Nvidia.

Questo approccio risponde a una vera sfida attuale nel mondo dell’IA: “Esegui modelli sempre più grandi”.Prospettiva sbagliata, parrocchia Khuria: “Con un modello di linguaggio come ELMo che raggiunge circa 94 milioni di parametri nel 2018, GPT-3, l’attuale stella del campo, supera i 175… miliardi.”.

Un rappresentante di Nvidia ha spiegato, durante una prima demo del terapista, che stiamo vedendo il numero di parametri raddoppiare ogni due mesi e mezzo. “Quindi i modelli di intelligenza artificiale che incorporano migliaia di milioni di standard sono molto simili”.Ha completato.

Ripensare a tutto per aggirare il collo di bottiglia

Nvidia è chiaramente una grande fan del ruolo centrale delle GPU nel campo dell’IA. Un mondo in cui, fino ad ora, i processori Intel o AMD convivono con le GPU Nvidia.
Tuttavia, con le attuali architetture informatiche, i ricercatori di Nvidia hanno scoperto che esiste un collo di bottiglia (64 GB / s, lo stesso) in termini di accesso alla memoria del processore da parte dei chip. La grafica supporta operazioni aritmetiche parallele.

Quindi Nvidia ha deciso di modificare le carte utilizzando molte delle sue tecnologie. Prima di tutto, i suoi ingegneri hanno adattato la sua tecnologia NVLink per produrre 900 GB / s di larghezza di banda tra la CPU e la GPU – in altre parole, è x14 rispetto a quello che c’era fino ad ora.

Quindi, Nvidia ha aumentato la larghezza di banda della memoria (LPDDR5 EEC) a 500 GB / s. Raddoppia la larghezza di banda, consumando 10 volte meno elettricità rispetto a DDR4.Promate Parish Chrea.

In realtà è una nuova architettura che fornisce la consistenza uniforme di una cache con un singolo spazio di indirizzi di memoria. Combina la memoria di sistema e la memoria HBM dai chip grafici

Infine, dove abbiamo trovato un paio di GPU Nvidia e chipset x86, ora troveremo, invece di un processore Intel o AMD, il chip Neoverse, modelli di processori ARM di nuova generazione sviluppati per i server. Quindi Nvidia non è in guerra con Intel o AMD, ma cerca di farne a meno quando può …

Questa nuova generazione di Neoverse non dovrebbe essere disponibile prima del 2023, data in cui sarà disponibile questo primo processore di intelligenza artificiale di Nvidia.

Grace in Svizzera e nel Nuovo Messico

Grace ha già trovato due destinatari. Sarà al centro di un nuovo supercomputer di intelligenza artificiale, chiamato ALPS, che è stato ordinato dal CSCS, il Centro nazionale svizzero per l’informatica scientifica. Sarà in grado di generare 20 Exaflop dai calcoli AI. Ciò gli consentirà di addestrare i modelli GPT-3 in due giorni poiché attualmente ci vogliono diversi mesi.
Per ottenere tali prestazioni, ALPS non si affiderà solo a Grace, ma anche La GPU Nvidia deve ancora essere annunciataCe lo ha detto Paresh Kharia.

Un altro candidato che sarà colpito da Grace sarebbe il National Laboratory di Los Alamos, New Mexico, Stati Uniti. Multidisciplinare, questo centro di ricerca è particolarmente noto per aver dato i natali al Progetto Manhattan durante la seconda guerra mondiale.

Perché Grace è per AI e HPC (High Performance Computing Monsters). Quindi dovrà occuparsi di molti campi, come l’economia e la biologia, ma anche … l’informatica quantistica.

Con la sua potenza e l’innovativa gestione della memoria, Grace dovrebbe davvero rendere possibile sfruttare una parte essenziale di questo futuro del computing con cui Nvidia sta ora affrontando: Simulazione di circuiti quantistici, Parrocchia di Ceylon Kharia.

Un nuovo strumento, sviluppato da Nvidia e chiamato CuQuantum, dovrebbe rendere più facile l’utilizzo delle GPU di Nvidia per simulare il funzionamento dei componenti quantistici, e quindi riuscire a produrre macchine quantistiche più efficienti.

Al di là delle nostre (e delle loro carenze) schede grafiche e PC da gioco, Nvidia continua a progettare il futuro con i suoi chipset. Aggiunge elementi dalle banche della proprietà intellettuale di ARM. Il processo è iniziato prima dell’acquisizione, anche se ogni nuovo annuncio di Santa Clara sembrava convalidare questa fusione strategica.

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