Nvidia pense qu’il est temps pour les processeurs traditionnels de se retirer lorsqu’il s’agit de s’attaquer aux plus grandes tâches d’apprentissage automatique, en particulier la formation de grands modèles. From now on, sur un billion de paramètres, les supercalculateurs traditionnels utilisent des processeurs spécialiséssouvent des GPU. – Pour effectuer de nombreuses opérations mathématiques lourdes pendant l’entraînement, mais les GPU ne peuvent généralement pas héberger presque la quantité de mémoire requise, et encore moins partager rapidement dans plusieurs configurations de GPU, de sorte que l’appareil est souvent limité en raison de la vitesse à laquelle les données sont transférées depuis le Mémoire CPU Mainframe vers GPU et vice versa

Avec le nouveau processeur Grace de Nvidia, dévoilé aujourd’hui par la société, les GPU de supercalculateur obtiennent un accès beaucoup plus rapide à la mémoire du processeur et une bien meilleure bande passante globale lorsque plusieurs GPU sont associés à un processeur. travail, mais étant donné leur talent pour l’exagération, nous ne savons pas ce qu’il comprend et comme vous l’avez peut-être déjà deviné, le processeur basé sur ARM porte le nom de Grace Hopper, la pionnière de l’informatique précoce.

La clé de l’enquête de Grace sur les performances réside dans les connexions NVLink de Nvidia entre le CPU et plusieurs GPU. Nvidia dit qu’il peut transférer 900 Go / s sur NVLink, ce qui représente beaucoup plus de bande passante que ce qui est normalement disponible entre un CPU et un CPU. Graphiques La mémoire du processeur elle-même a également été améliorée, car Grace utilisera la RAM LPDDR5x pour le processeur Grace aura également un espace mémoire unifié et une cohérence du cache entre le processeur et les GPU, ce qui rendra la programmation GPGPU moins difficile prendra en charge les bibliothèques Nvidia CUDA et CUDA-X , ainsi que le kit de développement logiciel HPC

Generally, Nvidia affirme que le système Grace sera capable d’entraîner de grands modèles (pensez à un billion de paramètres et plus), et d’exécuter des simulations de taille similaire dix fois plus rapidement qu’un système similaire utilisant des processeurs x86 Nvidia a tenu à La confirmation, however, c’est qu’il ne voit pas Grace remplacer les processeurs x86 dans les applications plus petites.

Aussi excitantes que soient les capacités de Grace, il faudra un certain temps avant que quiconque travaille avec quelqu’un. Nvidia s’attend à ce que la puce soit disponible en 2023. La société a également annoncé que le Swiss Supercomputing Center et le Los Alamos National Laboratory prévoyaient de construire des nouveaux supercalculateurs. Utilisation des processeurs Grace Les appareils seront fabriqués par HP Enterprise et devraient être mis en ligne la même année. Les deux clients sont ravis que le nouveau matériel leur permette d’analyser des ensembles de données plus volumineux qu’auparavant et d’améliorer les performances de leur logiciel de calcul scientifique

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News – THAT – Nvidia dévoile le processeur d’apprentissage en profondeur «Grace» for intensive computing applications

Source: https://www.extremetech.com/computing/321738-nvidia-grace-cpu

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