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英偉達生成式AI超級芯片GH200,兩倍H100算力,黃仁勛:它會瘋狂推理

人工智能 新聞
預言應驗了:幾年來,計算系統變得越來越強大,例如 NVIDIA HGX H100,它利用 8 個 GPU 和總共 1 萬億個晶體管,與基于 CPU 的系統相比,提供了顯著的加速。

等不及架構革新,英偉達「提前」發布了生成式 AI 專用的芯片。

當地時間 8 月 8 日,英偉達 CEO 黃仁勛在計算機圖形學頂會 SIGGRAPH 2023 上發布了專為生成式 AI 打造的下一代 GH200 Grace Hopper 平臺,并推出了 OVX 服務器、AI Workbench 等一系列重磅更新。

五年前,也是在 SIGGRAPH 大會的演講中,英偉達宣布將 AI 和實時光線追蹤引入 GPU ,可以說,當時的這個決定重塑了計算圖形學。

「我們意識到光柵化已經達到了極限,」黃仁勛表示:「這要求我們重塑硬件、軟件和算法。在我們用 AI 重塑 CG 的同時,也在為 AI 重塑 GPU。」

預言應驗了:幾年來,計算系統變得越來越強大,例如 NVIDIA HGX H100,它利用 8 個 GPU 和總共 1 萬億個晶體管,與基于 CPU 的系統相比,提供了顯著的加速。

「這就是世界數據中心迅速轉向加速計算的原因,」在今年的 SIGGRAPH 大會,黃仁勛重申:「The more you buy, the more you save.」

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如今,訓練越來越大的生成式 AI 模型所需的計算未必由具有一定 GPU 能力的傳統數據中心來完成,而是要依靠像 H100 這樣從一開始就為大規模運算而設計的系統。可以說,AI 的發展在某種程度上只受限于這些計算資源的可用性。

但黃仁勛斷言,這僅僅是個開始。新模型不僅需要訓練時的計算能力,還需要實現由數百萬甚至數十億用戶實時運行的計算能力。

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「未來,LLM 將出現在幾乎所有事物的前端:人類就是新的編程語言。從視覺效果到快速數字化的制造市場、工廠設計和重工業,一切都將采用自然語言界面。」黃仁勛表示。

在這場一個多小時的演講中,黃仁勛帶來了一系列新發布,全部面向「生成式 AI」。

更強的 GH200 Grace Hopper 超級芯片平臺

英偉達的 Grace Hopper 超級芯片 NVIDIA GH200 結合了 72 核 Grace CPU 和 Hopper GPU,并已在 5 月全面投入生產。

現在,黃任勛又宣布 Grace Hopper 超級芯片將配備 HBM3e 高帶寬內存(HBM3e 比當前的 HBM3 快 50%),下一代 GH200 Grace Hopper 平臺將大幅提升生成式 AI 的計算速度。

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全新的 GH200 內存容量將增加至原有的 3.5 倍,帶寬增加至 3 倍,包含一臺具有 144 個 Arm Neoverse 核心、282GB HBM3e 內存的服務器,提供 8 petaflops 的 AI 算力。

為了提升大模型的實際應用效率,生成式 AI 模型的工作負載通常涵蓋大型語言模型、推薦系統和向量數據庫。GH200 平臺旨在全面處理這些工作負載,并提供多種配置。

英偉達表示,這款名為 GH200 的超級芯片將于 2024 年第二季度投產。

Nvidia AI Workbench,模型即服務

此外,為了加快全球企業定制化采用生成式 AI,老黃宣布英偉達即將推出 Nvidia AI Workbench。

盡管很多預訓練模型都是開源的,但使其定制化服務自身業務仍然具有挑戰性。AI Workbench 減輕了企業 AI 項目入門的復雜程度,將所有必要的企業級模型、框架、軟件開發套件和庫整合到統一的 workspace 之中。

只需要在本地系統上運行的簡化界面進行點擊,AI Workbench 就能讓開發者使用自定義數據微調 Hugging Face、GitHub 和 NGC 等流行存儲庫中的模型,然后將其擴展到數據中心、公有云或 Nvidia DGX 云。

黃仁勛還宣布英偉達將與 Hugging Face 合作,開發人員將能夠訪問 Hugging Face 平臺中的 NVIDIA DGX Cloud AI 超級計算來訓練和調整 AI 模型。這將使數百萬構建大型語言模型和其他高級 AI 應用程序的開發人員能夠輕松實現生成式 AI 超級計算。

「這將是一項全新的服務,將世界上最大的人工智能社區與世界上最好的訓練和基礎設施連接起來,」黃仁勛表示。

全新的 RTX 工作站和 Omniverse

老黃還宣布,英偉達與 BOXX、戴爾科技、惠普和聯想等工作站制造商合作,打造了一系列全新的高性能 RTX 工作站。

最新發布的 RTX 工作站提供多達四個英偉達 RTX 6000 Ada GPU,每個 GPU 配備 48GB 內存。單個桌面工作站可提供高達 5828 TFLOPS 的性能和 192GB 的 GPU 內存。

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根據用戶需求,這些系統可配置 Nvidia AI Enterprise 或 Omniverse Enterprise 軟件,為各種要求苛刻的生成式 AI 和圖形密集型工作負載提供必要的動力。這些新發布預計將于秋季推出。

新發布的 Nvidia AI Enterprise 4.0 引入了 Nvidia NeMo,這是一個用于構建和定制生成式 AI 基礎模型的端到端框架。它還包括用于數據科學的 Nvidia Rapids 庫,并為常見企業 AI 用例(例如推薦器、虛擬助理和網絡安全解決方案)提供框架、預訓練模型和工具。

工業數字化平臺 Omniverse Enterprise 是 Nvidia 生態系統的另一個組成部分,讓團隊能夠開發可互操作的 3D 工作流程和 OpenUSD 應用程序。Omniverse 利用其 OpenUSD 原生平臺,使全球分布的團隊能夠協作處理來自數百個 3D 應用程序的完整設計保真度數據集。

此次英偉達主要升級了 Omniverse Kit(用于開發原生 OpenUSD 應用和擴展程序的引擎),以及 NVIDIA Omniverse Audio2Face 基礎應用和空間計算功能。開發者可以輕松地利用英偉達提供的 600 多個核心 Omniverse 擴展程序來構建自定義應用。

作為發布的一部分,英偉達還推出了三款全新的桌面工作站 Ada Generation GPU:Nvidia RTX 5000、RTX 4500 和 RTX 4000。

全新 NVIDIA RTX 5000、RTX 4500 和 RTX 4000 桌面 GPU 采用最新的 NVIDIA Ada Lovelace 架構技術。其中包括增強的 NVIDIA CUDA 核心(用于增強單精度浮點吞吐量)、第三代 RT 核心(用于改進光線追蹤功能)以及第四代 Tensor 核心(用于更快的 AI 訓練性能)。

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Nvidia RTX 5000 Ada 一代 GPU。

這幾款 GPU 還支持 DLSS 3,為實時圖形提供更高水平的真實感和交互性,以及更大的 GPU 內存選項,用于大型 3D 模型、渲染圖像、模擬和 AI 數據集的無差錯計算。此外,它們還提供擴展現實功能,以滿足創建高性能 AR、VR 和混合現實內容的需求。

因為配備了第三代 RT Core,這幾款 GPU 的吞吐量高達上一代的 2 倍,使用戶能夠實時處理更大、保真度更高的圖像,將應用于藝術創作和設計生產。

RTX 5000 GPU 已經上市,并由 HP 和分銷合作伙伴發貨,而 RTX 4500 和 RTX 4000 GPU 將于秋季從 BOXX、Dell Technologies、HP、Lenovo 及其各自的分銷合作伙伴上市。

Nvidia OVX 服務器

英偉達還推出了配備 Nvidia L40S GPU 的 Nvidia OVX 服務器,用于生成式 AI 和數字化時代的開發和內容創作。

每臺 Nvidia OVX 服務器將支持多達 8 個 Nvidia L40S GPU,每個 GPU 配備 48GB 內存。L40S GPU 由 Nvidia Ada Lovelace GPU 架構提供支持,擁有第四代張量核心和 FP8 Transformer 引擎,可實現超過 1.45 petaflops 的張量處理能力。

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Nvidia L40S GPU。

在具有數十億參數和多種數據模式的生成式 AI 工作負載領域,與 Nvidia A100 Tensor Core GPU 相比,L40S GPU 的生成式 AI 推理性能提高了 1.2 倍,訓練性能提高了 1.7 倍。這將更好地滿足 AI 訓練和推理、3D 設計和可視化、視頻處理和工業數字化等計算密集型應用的需求,加速多個行業的工作流程和服務。

責任編輯:張燕妮 來源: 機器之心
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