On pourrait croire à une déclaration de guerre: Nvidia, le roi du GPU, qui veut acheter ARM, a annoncé quel processeur menace Intel et AMD? Pas bien pas tout de suite.

Il s’agit d’un processeur conçu dans un but très spécifique, et non un concurrent des processeurs x86”, a déclaré Parish Kharia, Senior Manager chez Nvidia, dont la société a l’intention de continuer à travailler avec AMD et Intel pour placer ses puces aux côtés leurs versions x86.

So, quelle est l’ambition de ce sorcier, nommé Grace, en l’honneur de Grace Hopper, la brillante informaticienne qui a créé COBOL et le premier traducteur au début des années 1950?

Grace est le premier processeur de centre de données de Nvidia conçu pour accélérer le calcul des algorithmes d’IA Santa Clara déclaredix fois les performances des meilleurs serveurs actuels du secteur

Une puce vise donc à améliorer la mise en œuvre d’algorithmes de langage naturel, de systèmes de recommandation intelligents ou de supercalculateurs d’intelligence artificielle. De nombreux appareils doivent gérer d’énormes ensembles de données, ce qui nécessite beaucoup de puissance de calcul et l’énorme quantité de RAM associé à eux

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Au cœur de Grace, Nvidia a fait reculer l’architecture ARM, un choix fait bien avant le lancement de l’option de rachat de châssis anglais.Les cœurs de CPU ARM sont associés à un sous-système mémoire à faible consommation, afin de trouver le meilleur équilibre entre consommation d’énergie et performances., Et l’évolution de Nvidia

Cette approche répond à un réel problème d’actualité dans le monde de l’IA: «Faire fonctionner avec succès des modèles de plus en plus grands», met en perspective Barisch Khariya: «Un modèle de langage comme ELMo a atteint environ 94 millions d’enseignants en 2018, GPT-3 , l’étoile actuelle. Pour le champ, il a totalisé plus de 175 Milliard

Un représentant de Nvidia a expliqué, lors d’un premier examen du processeur, que nous voyons un doublement du nombre de paramètres tous les deux mois et demi et a conclu que «les modèles d’IA avec des milliers de millions de paramètres sont très proches».

Nvidia est clairement un grand fan du rôle central des GPU dans l’IA dans un monde où, until now, de puissants processeurs Intel ou AMD coexistent avec les GPU Nvidia
However, avec les architectures informatiques actuelles, les chercheurs de Nvidia ont constaté qu’il existe un goulot d’étranglement (64 Go / s, all the same) en termes d’accès à la mémoire du processeur via des puces.Graphiques prenant en charge les opérations arithmétiques parallèles

Nvidia a donc décidé de peaufiner les cartes en utilisant bon nombre de ses technologies. First, ses ingénieurs ont adapté sa technologie NVLink pour atteindre 900 Go / s de bande passante entre le CPU et le GPU – in other words, this is 14 fois ce qui a existé. loin.

After that, Nvidia a augmenté la bande passante mémoire (LPDDR5 EEC) at 500 Go / s “deux fois la bande passante, consommant 10 fois moins d’énergie par rapport à la DDR4”, Paresh est gratuit

Finally, là où nous avons trouvé une paire de GPU Nvidia et chipsets x86, nous trouverons désormais, à la place d’un processeur Intel ou AMD, une puce Neoverse, des modèles de processeurs ARM développés pour les serveurs de nouvelle génération et donc, Nvidia ne l’est pas en guerre avec Intel ou AMD Mais elle essaie de s’en passer quand elle le peut

Cette nouvelle génération de Neoverse ne devrait pas être disponible avant 2023, date à laquelle ce premier processeur Nvidia AI sera disponible

Grace a déjà trouvé deux destinataires qui seront au cœur d’un nouveau supercalculateur d’intelligence artificielle, appelé ALPS, qui a été commandé par le CSCS, le Centre national suisse du calcul scientifique. Il pourra produire 20 Exaflops à partir de calculs IA. Cela lui permettra d’entraîner des modèles GPT-3 en deux jours car cela prend actuellement plusieurs mois.
Pour atteindre de telles performances, ALPS s’appuiera non seulement sur Grace, mais aussi sur leGPU Nvidia qui n’a pas encore été annoncé”, nous a expliqué Paresh Kharya.

Un autre candidat qui sera affecté par Grace est le Laboratoire national de Los Alamos, New Mexico, USA Le multidisciplinaire, ce centre de recherche est célèbre pour avoir été le berceau du projet Manhattan pendant la Seconde Guerre mondiale

Parce que Grace est pour l’IA et les HPC (ces monstres de superinformatique), il devra donc traiter de nombreux domaines, comme l’économie et la biologie, mais aussi Calcul quantique

Grâce à sa puissance et à une gestion innovante de la mémoire, Grace devrait vraiment permettre d’exploiter une partie fondamentale de cet avenir informatique auquel NVIDIA fait face: “Quantum Circuit Simulation”, selon Barish Kharia

Un nouvel outil, développé par Nvidia appelé CuQuantum, devrait faciliter l’utilisation des GPU de Nvidia pour simuler le fonctionnement de composants quantiques, et ainsi réussir à produire des machines quantiques plus efficaces

Loin de nos cartes graphiques et PC de jeu (in trouble), Nvidia continue de concevoir l’avenir avec son chipset et d’ajouter des éléments des banques de propriété intellectuelle d’ARM qui ont lancé le processus avant que le rachat ne soit effectué, même si chaque nouvelle publicité semble être de Santa. Clara valide cette fusion stratégique

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News – WITH – Nvidia unveils Grace, the first ARM processor, taillé pour l’IA

Source: https://www.01net.com/actualites/nvidia-devoile-grace-son-premier-processeur-arm-taille-pour-l-intelligence-artificielle-2040936.html

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