CDN-провайдер Akamai Technologies объявил о заключении соглашения о стратегическом партнёрстве с компанией Neural Magic, разработчиком специализированного ПО для ускорения рабочих нагрузок, связанных с ИИ. Сотрудничество призвано расширить возможности глубокого обучения на базе распределённой вычислительной инфраструктуры Akamai.

Компания Akamai реализует комплексную стратегию по трансформации в распределённого облачного провайдера. В частности, в начале 2023 года Akamai запустила платформу Connected Cloud на базе Linode: это более распределённая альтернатива сервисам AWS или Azure. А в феврале 2024 года была представлена система Gecko (Generalized Edge Compute), которая позволяет использовать облачные вычисления на периферии.

Источник изображения: pixabay.com

В рамках сотрудничества с Neural Magic провайдер предоставит клиентам высокопроизводительную инференс-платформу. Утверждается, что софт Neural Magic даёт возможность запускать ИИ-модели на обычных серверах на базе CPU без дорогостоящих ускорителей на основе GPU. ПО позволяет ускорить выполнение ИИ-задач с помощью технологий автоматического разрежения моделей (model sparsification).

Софт Neural Magic дополнит возможности Akamai по масштабированию, обеспечению безопасности и доставке приложений на периферии. Это позволит компаниям развёртывать ИИ-сервисы в инфраструктуре Akamai c более низкими задержками и повышенной производительностью без необходимости аренды GPU-ресурсов. Платформа Akamai и Neural Magic особенно хорошо подходит для ИИ-приложений, в которых большие объёмы входных данных генерируются близко к периферии.

Amazon Web Services (AWS) и NVIDIA объявили о расширении сотрудничества, в рамках которого ускорители GB200 и B100 вскоре появятся в облаке AWS. Кроме того, компании объявили об интеграции Amazon SageMaker с NVIDIA NIM для предоставления клиентам более быстрого и дешёвого инференса, о появлении в AWS HealthOmics новых базовых моделей NVIDIA BioNeMo, а также о поддержке AWS обновлённой платформы NVIDIA AI Enterprise.

Сотрудничество двух компаний позволило объединить в единую инфраструктуру их новейшие технологии, в том числе многоузловые системы на базе чипов NVIDIA Blackwell, ПО для ИИ, AWS Nitro, сервис управления ключами AWS Key Management Service (AWS KMS), сетевые адаптеры Elastic Fabric (EFA) и кластеры EC2 UltraCluster. Предложенная инфраструктура и инструменты позволят клиентам создавать и запускать LLM с несколькими триллионами параметров быстрее, в больших масштабах и с меньшими затратами, чем позволяли EC2-инстансы с ускорителями NVIDIA прошлого поколения.

AWS предложит кластеры EC2 UltraClusters из суперускорителей GB200 NVL72, которые позволят объединить тысячи чипов GB200. GB200 будут доступны и в составе инстансов NVIDIA DGX Cloud. AWS также предложит EC2 UltraClusters с ускорителями B100. Amazon отмечает, что сочетание AWS Nitro и NVIDIA GB200 ещё больше повысит защиту ИИ-моделей: GB200 обеспечивает шифрование NVLink, EFA шифрует данные при передаче между узлами кластера, а KMS позволяет централизованно управлять ключами шифрования.

Источник изображения: NVIDIA

Аппаратный гипервизор AWS Nitro, как и прежде, разгружает CPU узлов, беря на себя обработку IO-операций, а также защищает код и данные во время работы с ними. Эта возможность, доступная только в сервисах AWS, была проверена и подтверждена NCC Group. Инстансы с GB200 поддерживают анклавы AWS Nitro Enclaves, что позволяет напрямую взаимодействовать с ускорителем и данными в изолированной и защищённой среде, доступа к которой нет даже у сотрудников Amazon.

Источник изображения: NVIDIA

Чипы Blackwell будут использоваться в обновлённом облачном суперкомпьютере AWS Project Ceiba, который будет использоваться NVIDIA для исследований и разработок в области LLM, генерация изображений/видео/3D, моделирования, цифровой биологии, робототехники, беспилотных авто, предсказания климата и т.д. Эта первая в своём роде машина на базе GB200 NVL72 будет состоять из 20 736 суперчипов GB200, причём каждый из них получит 800-Гбит/с EFA-подключение. Пиковая FP8-производительность системы составит 414 Эфлопс.

Компания Samsung Electronics, по сообщению Bloomberg, сформировала лабораторию, специалистам которой предстоит заняться разработкой чипов следующего поколения для ИИ-приложений. Новое подразделение получило название Samsung Semiconductor AGI Computing Lab: его офисы будут располагаться в Южной Корее и США.

Главной задачей лаборатории является проектирование полупроводниковых чипов, способных справляться с высокими вычислительными нагрузками, связанными с развитием так называемого «общего искусственного интеллекта» (Artificial General Intelligence, AGI). Речь идёт о системах, которые по возможностям смогут как минимум не уступать человеческому мозгу, а, возможно, и превосходить его.

Источник изображения: pixabay.com

Современные ИИ-модели функционируют в рамках набора данных, на которых производилось обучение. Концепция AGI, в свою очередь, предполагает, что ИИ-система может выполнять задачи, для которых она изначально не обучалась. Такие модели должны обладать достаточной степенью самосознания и способностью осваивать новые навыки без вмешательства человека. Иными словами, AGI — это универсальный ИИ, способный решать сложные задачи, применяя обобщенные когнитивные способности. Фактически такая нейросеть может стать полноценной альтернативой человеческому мозгу.

Однако для поддержания работы AGI потребуются чипы нового поколения, обладающие необходимой производительностью при сравнительно небольшом энергопотреблении. Для достижения таких характеристик Samsung планирует переосмыслить все аспекты архитектуры процессоров, включая память, интерконнект и даже упаковку.

На первом этапе новая лаборатория сосредоточится на разработке чипов для больших языковых моделей (LLM) с упором на инференс. Руководителем Samsung Semiconductor AGI Computing Lab назначен Дон Хёк Ву (Dong Hyuk Wu), который ранее занимал должность старшего инженера-программиста Google.

Компания NVIDIA представила микросервис NIM, входящий в платформу NVIDIA AI Enterprise 5.0 и предназначенный для оптимизации запуска различных популярных моделей ИИ от NVIDIA и её партнёров. NVIDIA NIM позволяет развёртывать ИИ-модели в различных инфраструктурах: от локальных рабочих станций до облаков.

Предварительно созданные контейнеры и Helm Chart'ы с оптимизированными моделями тщательно проверяются и тестируются на различных аппаратных платформах NVIDIA, у поставщиков облачных услуг и на дистрибутивах Kubernetes. Это обеспечивает поддержку всех сред с ускорителями NVIDIA и гарантирует, что компании смогут развёртывать свои приложения генеративного ИИ где угодно, сохраняя полный контроль над своими приложениями и данными, которые они обрабатывают. Разработчики могут получить доступ к моделям посредством стандартизированных API, что упрощает разработку и обновление приложений.

Источник изображений: NVIDIA

NIM также может использоваться для оптимизации исполнения специализированных решений, поскольку не только использует NVIDIA CUDA, но и предлагает адаптацию для различных областей, таких как большие языковые модели (LLM), визуальные модели (VLM), а также модели речи, изображений, видео, 3D, разработки лекарств, медицинской визуализации и т.д. NIM использует оптимизированные механизмы инференса для каждой модели и конфигурации оборудования, обеспечивая наилучшую задержку и пропускную способность и позволяя более просто и быстро масштабироваться по мере роста нагрузок.

В то же время NIM позволяет дообучить и настроить модели на собственных данных, поскольку можно не только воспользоваться облачными API NVIDIA для доступа к готовым моделями, но и самостоятельно развернуть NIM в Kubernetes-средах у крупных облачных провайдеров или локально, что сокращает время разработки, сложность и стоимость подобных проектов и позволяет интегрировать NIM в существующие приложения без необходимости глубокой настройки или специальных знаний.

NVIDIA представила свежую версию платформы для работы с ИИ-приложениями NVIDIA AI Enterprise 5.0, которая включает микросервисы на базе загружаемых программных контейнеров для быстрого развёртывания приложений генеративного ИИ. NVIDIA отметила, что уже микросервисы адаптируются ведущими поставщиками ПО и платформ кибербезопасности, а все функции AI Enterprise 5.0 вскоре будут доступны в облачных маркетплейсах AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и Oracle Cloud.

Микросервисы позиционируются компанией как эффективный инструмент для создания разработчиками современных корпоративных приложений в глобальном масштабе. Работая прямо в браузере, разработчики могут используют для создания приложений облачные API. NVIDIA AI Enterprise 5.0 теперь включает предназначенные для развёртывания моделей ИИ микросервисы NIM и микросервисы CUDA-X. Сюда входит и NVIDIA cuOpt, ИИ-микросервис для задачи логистики, который позволяет значительно ускорить оптимизации маршрута и расширить возможности динамического принятия решений, снижая затраты, экономя время и позволяя сократить выбросы CO₂.

Источник изображения: NVIDIA

NIM оптимизирует инференс-нагрузки для различных популярных моделей ИИ от NVIDIA и партнёров. Используя ПО NVIDIA для инференса, включая Triton Inference Server, TensorRT и TensorRT-LLM, NIM позволяет сократить развёртывание моделей с недель до минут и вместе с тем обеспечивает безопасность и управляемость в соответствии с отраслевыми стандартами, а также совместимость с инструментами управления корпоративного уровня. В настоящее время компания работает над расширением возможностей AI Enterprise.

С выходом версии NVIDIA AI Enterprise 5.0 платформа получила ряд дополнений. В частности, она теперь включает NVIDIA AI Workbench, набор инструментов для разработчиков, обеспечивающих быструю загрузку, настройку и запуск проектов генеративного ИИ. ПО теперь общедоступно и поддерживается NVIDIA. NVIDIA AI Enterprise 5.0 также теперь поддерживает платформу Red Hat OpenStack. Кроме того, в NVIDIA AI Enterprise 5.0 расширена поддержка широкого спектра новейших ускорителей NVIDIA, сетевого оборудования и ПО для виртуализации.

Канадский разработчик микрочипов Tenstorrent, возглавляемый легендарным Джимом Келлером (Jim Keller), наконец, представил свои первые решения на базе архитектуры RISC-V — ИИ-процессоры Grayskull и ускорители на их основе, Grayskull e75 и e150. Оба варианта доступны для приобретения уже сейчас по цене $599 за младшую версию и $799 за старшую. Данные решения предназначены для инференс-систем, разработки и отладки ПО.

В комплект разработчика входят инструменты TT-Buda и TT-Metalium. В первом случае речь идёт о высокоуровневом стеке, предназначенном для компиляции и запуска ИИ-моделей на аппаратном обеспечении Tenstorrent, а во втором — о низкоуровневой программной платформе, обеспечивающей прямой доступ к аппаратным ресурсам. Поддерживается PyTorch, ONNX и другие фреймворки. Создатели делают особенный упор на простоте программирования в сравнении с классическими GPU. Поддерживается широкий спектр ИИ-моделей, но Tenstorrent особенно выделяет BERT, ResNet, Whisper, YOLOv5 и U-Net.

Источник изображений здесь и далее: Tenstorrent

Архитектура Grayskull базируется на RISC-V, в настоящий момент максимальное количество фирменных ядер Tensix достигает 120, работают они на частотах вплоть до 1,2 ГГц. Каждое такое ядро содержит пять полноценных ядер RISC-V, блок тензорных операций, блок SIMD для векторных операций, а также ускорители сетевых операций и сжатия/декомпрессии данных. Дополнительно каждое ядро может иметь до 1,5 Мбайт сверхбыстрой памяти SRAM. Между собой ядра общаются напрямую.

В случае Grayskull e150 процессор работает в полной конфигурации со 120 ядрами и 120 Мбайт SRAM, объём внешней памяти LPDDR4 составляет 8 Гбайт (ПСП 118,4 Гбайт/с). Ускоритель выполнен в формате полноразмерной платы расширения с теплопакетом 200 Вт и интерфейсом PCIe 4.0 x16. У младшей модели, Grayskull e75, активных ядер только 96, их частота снижена до 1 ГГц, а пропускная способность внешней памяти при том же объёме снижена до 102,4 Гбайт/с. При этом теплопакет составляет всего 75 Вт, что позволило выполнить ускоритель в виде низкопрофильной платы расширения и обойтись без дополнительного питания.

Чипы Wormhole тоже используют Tensix. В составе Wormhole n300 таких ядер 128 (2 × 64), частота равна 1 ГГц при теплопакете 300 Вт. Объём SRAM составляет 1,5 Мбайт на ядро, а внешняя подсистема памяти включает 24 Гбайт GDDR6 и с ПСП 576 Гбайт/с. Wormhole n150 оснащены 72 ядрами Tensix, 108 Мбайт SRAM и 12 Гбайт GDDR6 с ПСП 288 Гбайт/с. TDP составляет 160 Вт. От Grayskull эти решения отличаются возможностью масштабирования путём прямого объединения плат. Также есть по паре сетевых интерфейсов 200GbE. Возможна работа с форматами FP8/16/32, TF32, BFP2/4/8, INT8/16/32 и UINT8.

Чипы Tenstorrent Grayskull и Wormhole лежат в основе уникальных масштабируемых платформ собственной разработки — AICloud и Galaxy. В первом случае используются процессоры Grayskull, поскольку Wormhole на рынке должен появиться позже. Платформа предназначена в качестве аппаратной для ИИ и HPC-нагрузок в облаке Tenstorrent.

Каждый 4U-узел AICloud высотой содержит восемь карт (16 чипов) и способен предоставить в распоряжение пользователей от 30 до 60 vCPU и от 256 до 1024 Гбайт памяти, вкупе с дисковым пространством объёмом 100–400 Гбайт. Восемь таких узлов составляют стойку, а четыре стойки — кластер Server Pod. Четыре таких кластера объединены общей системой интерконнекта, управления и СХД (до 200 Тбайт), дальнейшее масштабирование уже выходит на уровень ЦОД.

В Tenstorrent Galaxy упор сделан на возможность создания высокопроизводительных ИИ-систем с быстрым интерконнектом на базе Ethernet. Строительным блоком здесь являются 80-ядерные модули Wormhole. 4U-сервер вмещает 32 таких модуля, что в совокупности даёт 2560 ядер Tensix и 384 Гбайт глобально адресуемой GDDR6. Наличие 16 каналов 200GbE в каждом модуле обеспечивает производительность интерконнекта на уровне 3,2 Тбитс.

На уровне стойки высотой 48U это дает 256 чипов Wormhole, общий объём SRAM в этом случае достигает 30,7 Гбайт, а GDDR6 — 3 Тбайт. Производительность стойки оценивается разработчиками в 20 Попс (Петаопс), а совокупная скорость интерконнекта — в 76,8 Тбит/с. Расплатой за универсальность и производительность станет энергопотребление, достигающее 60 КВт.

В 2024 году компания Meta✴, по сообщению The Register, после многих лет разработки может начать массовое внедрение собственных ИИ-чипов. Они станут альтернативой ускорителям NVIDIA и AMD, что поможет снизить зависимость от продукции сторонних поставщиков. В 2024 году компания намерена потратить до $37 млрд на развитие своей инфраструктуры.

В настоящее время для поддержания ИИ-нагрузок Meta✴ применяет такие решения, как NVIDIA H100. Ожидается, что к концу 2024 года компания будет иметь в своём распоряжении 350 тыс. этих ускорителей. Вместе с тем Meta✴ проявляет интерес и к изделиям AMD Instinct MI300. Ранее компания высоко оценила возможности Qualcomm Cloud AI 100, но отказалась от них из-за несовершенства ПО. Не приглянулись Meta✴ и чипы Esperanto. Сейчас Meta✴ ведёт разработку собственных ИИ-ускорителей.

Источник изображения: Meta✴

Весной 2023 года стало известно, что компания создала свой первый ИИ-процессор. Чип под названием MTIA (Meta✴✴ Training and Inference Accelerator; на изображении) представляет собой ASIC в виде набора блоков, функционирующих в параллельном режиме. Задействованы 64 вычислительных элемента в виде матрицы 8 × 8, каждый из которых объединяет два ядра с архитектурой RISC-V. Конструкция включает 128 Мбайт памяти SRAM, а также до 64/128 Гбайт памяти LPDDR5. Показатель TDP равен 25 Вт. Заявленная производительность на операциях INT8 достигает 102,4 TOPS, на операциях FP16 — 51,2 Тфлопс. Процессор производится по 7-нм технологии TSMC.

Источник изображения: Meta✴

Как теперь сообщается, в 2024-м Meta✴ намерена начать активное использование собственных ИИ-ускорителей с кодовым именем Artemis. В их основу лягут компоненты MTIA первого поколения. Чип Artemis, оптимизированный для инференса, будет применяться наряду с ускорителями сторонних поставщиков. При этом, как отметили представители компании, изделия Artemis обеспечат «оптимальное сочетание производительности и эффективности при рабочих нагрузках, специфичных для Meta✴».

Источник изображения: Meta✴

Компания пока не раскрывает ни архитектуру Artemis, ни конкретные рабочие нагрузки, которые будет поддерживать чип. Участники рынка полагают, что Meta✴ будет запускать готовые ИИ-модели на собственных специализированных ASIC, чтобы высвободить ресурсы ускорителей для развивающихся приложений. По данным SemiAnalysis, Artemis получит улучшенные ядра, а компоненты LPDDR5 уступят место более быстрой памяти, использующей технологию TSMC CoWoS.

Нужно добавить, что Amazon и Google уже несколько лет используют собственные чипы для ИИ-задач. Например, Amazon недавно ИИ-ускорители Trainium2 и Inferenetia2, тогда как Google в 2023 году представила сразу два новых ускорителя: Cloud TPU v5p и TPU v5e. А Microsoft сообщила о создании ИИ-ускорителя Maia 100.

Бум больших языковых моделей (LLM) неизбежно порождает появление на рынке нового специализированного класса процессоров и ускорителей — и нередко такие решения оказываются эффективнее традиционного подхода с применением GPU. Компания SambaNova Systems, разработчик таких ускорителей и систем на их основе, представила новое, третье поколение ИИ-процессоров под названием SN40L.

Осенью 2022 года компания представила чип SN30 на базе уникальной тайловой архитектуры с программным управлением, уже тогда вполне осознавая тенденцию к увеличению объёмов данных в нейросетях: чип получил 640 Мбайт SRAM-кеша и комплектовался оперативной памятью объёмом 1 Тбайт.

Источник изображений здесь и далее: SambaNova (via EE Times)

Эта наработка легла и в основу новейшего SN40L. Благодаря переходу от 7-нм техпроцесса TSMC к более совершенному 5-нм разработчикам удалось нарастить количество ядер до 1040, но их архитектура осталась прежней. Впрочем, с учётом реконфигурируемости недостатком это не является.

Чип SN40L состоит из двух больших чиплетов, на которые приходится 520 Мбайт SRAM-кеша, 1,5 Тбайт DDR5 DRAM, а также 64 Гбайт высокоскоростной HBM3. Последняя была добавлена в SN40L в качестве буфера между сверхбыстрой SRAM и относительно медленной DDR. Это должно улучшить показатели чипа при работе в режиме LLM-инференса. Для эффективного использования HBM3 программный стек SambaNova был соответствующим образом доработан.

Тайловая архитектура SambaNova состоит из вычислительных тайлов PCU, SRAM-тайлов PMU, управляющей логики и меш-интерконнекта

По сведениям SambaNova, восьмипроцессорная система на базе SN40L сможет запускать и обслуживать ИИ-модель поистине титанических «габаритов» — с 5 трлн параметров и глубиной запроса более 256к. В описываемой модели речь идёт о наборе экспертных моделей с LLM Llama-2 в качестве своеобразного дирижёра этого оркестра. Архитектура с традиционными GPU потребовала бы для запуска этой же модели 24 сервера с 8 ускорителями каждый; впрочем, модель ускорителей не уточняется.

Как и прежде, сторонним клиентам чипы SN40L и отдельные вычислительные узлы на их основе поставляться не будут. Компания продолжит использовать модель Dataflow-as-a-Service (DaaS) — расширяемую платформу ИИ-сервисов по подписке, включающей в себя услуги по установке оборудования, вводу его в строй и управлению в рамках сервиса. Однако SN40L появится в рамках этой услуги позднее, а дебютирует он в составе облачной службы SambaNova Suite.

Тензорный процессор TSP, разработанный стартапом Groq, был анонсирован ещё осенью 2019 года и его уже нельзя назвать новым. Тем не менее, как сообщает Groq, TSP всё ещё является достаточно мощным решением для инференса больших языковых моделей (LLM).

Теперь Groq позиционирует своё детище как LPU (Language Processing Unit) и продвигает его в качестве идеальной платформы для запуска больших языковых моделей (LLM). Согласно имеющимся данным, в этом качестве четырёхлетний процессор проявляет себя весьма неплохо. Groq открыто хвастается своим преимуществом над GPU, но в последних раундах MLPerf участвовать не желает.

Источник изображений здесь и далее: Groq

В своё время Groq разработала не только сам тензорный процессор, но и дизайн ускорителя на его основе, а также продумала вопрос взаимодействия нескольких TSP в составе вычислительного узла с дальнейшим масштабированием до уровня мини-кластера. Именно для такого кластера и опубликованы свежие данные о производительности Groq в сфере LLM.

Система разработки, содержащая в своём составе 640 процессоров Groq TSP, была успешно использована для запуска модели Meta✴ Llama-2 с 70 млрд параметров. Как показали результаты тестов, модель на данной платформе работает с производительностью 240 токенов в секунду на пользователя. Для адаптации и развёртывания Llama-2, по словам создателей Groq, потребовалось всего несколько дней.

В настоящее время усилия Groq будут сконцентрированы на адаптации имеющейся платформы в сфере LLM-инференса, поскольку данный сектор рынка растёт быстрее, нежели сектор обучения ИИ-моделей. Для LLM-инференса важнее умение эффективно масштабировать потоки небольших блоков (8–16 Кбайт) на большое количество чипов.

В этом Groq TSP превосходит NVIDIA A100: если в сравнении двух серверов выиграет решение NVIDIA, то уже при 40 серверах показатели латентности у Groq TSP будут намного лучше. В распоряжении Groq имеется пара 10-стоечных кластеров с 640 процессорами, один из которых используется для разработки, а второй — в качестве облачной платформы для клиентов Groq в области финансовых услуг. Работает система Groq и в Аргоннской национальной лаборатории (ALCF), где она используется для исследований в области термоядерной энергетики.

В настоящее время Groq TSP производятся на мощностях GlobalFoundries, а упаковка чипов происходит в Канаде, но компания работает над вторым поколением своих процессоров, которое будет производиться уже на заводе Samsung в Техасе.

Параллельно Groq работает над созданием 8-чипового ускорителя на базе TSP первого поколения. Это делается для уплотнения вычислений, а также для более полного использования проприетарного интерконнекта и обхода ограничений, накладываемых шиной PCIe 4.0. Также ведётся дальнейшая оптимизация ПО для кремния первого поколения.

Простота и скорость разработки ПО для платформы Groq TSP объясняется историей создания этого процессора — начала Groq с создания компилятора и лишь затем принялась за проектирование кремния с учётом особенностей этого компилятора. Перекладывание на плечи компилятора всех задач оркестрации вычислений позволило существенно упростить дизайн TSP, а также сделать предсказуемыми показатели производительности и латентности ещё на этапе сборки ПО.

При этом архитектура Groq TSP вообще не предусматривает использования «ядер» (kernels), то есть не требует блоков низкоуровневого кода, предназначенного для общения непосредственно с аппаратной частью. В случае с TSP любая задача разбивается на набор небольших инструкций, реализованных в кремнии и выполняемых непосредственно чипом.

Компилятор Groq позволяет визуализировать и предсказывать энергопотребление с точностью до наносекунд. Источник: Groq

Предсказуемость Groq TSP распространяется и на энергопотребление: оно полностью профилируется ещё на этапе компиляции, так что пики и провалы можно спрогнозировать с точностью вплоть до наносекунд. Это позволяет добиться от платформы более надёжного функционирования, избежав так называемой «тихой» порчи данных — сбоев, происходящих в результате резких всплесков энергетических и тепловых параметров кремния.

Энергопотребление Groq TSP поддаётся тонкой настройке на уровне программного обеспечения. Источник: Groq

Что касается будущего LLM-инференса, то Groq считает, что этой отрасли есть, куда расти. В настоящее время LLM дают ответ на запрос сразу, и затем пользователи могут уточнить его в последующих итерациях, но в будущем они начнут «рефлексировать» — то есть, «продумывать» несколько вариантов одновременно, используя совокупный результат для более точного «вывода» и ответа. Разумеется, такой механизм потребует больших вычислительных мощностей, и здесь масштабируемая и предсказуемая архитектура Groq TSP может прийтись как нельзя более к месту.

На весенней конференции GTC 2023 компания NVIDIA представила два новых ИИ-ускорителя, ориентированных на инференес: неприличной большой H100 NVL, фактически являющийся парой обновлённых ускорителей H100 в формате PCIe-карты, и крошечный L4, идущий на смену T4.

Изображения: NVIDIA

NVIDIA H100 NVL действительно выглядит как пара H100, соединённых мостиками NVLink. Более того, с точки зрения ОС они выглядят как пара независимых ускорителей, однако ПО воспринимает их как единое целое, а обмен данными между двумя картам идёт в первую очередь по мостикам NVLink (600 Гбайт/с). Новинка создана в первую очередь для исполнения больших языковых ИИ-моделей, в том числе семейства GPT, а не для их обучения.

NVIDIA H100 NVL

Однако аппаратно это всё же не просто пара обычных H100 PCIe. По уровню заявленной производительности NVL-вариант вдвое быстрее одиночного ускорителя H100 SXM, а не PCIe — 3958 и 7916 Тфлопс в разреженных (в обычных показатели вдвое меньше) FP16- и FP8-вычислениях на тензорных ядрах соответственно, что в 2,6 раз больше, чем у H100 PCIe. Кроме того, NVL-вариант получил сразу 188 Гбайт HBM3-памяти с суммарной пропускной способностью 7,8 Тбайт/с.

NVIDIA утверждает, что форм-фактор H100 NVL позволит задействовать новинку большему числу пользователей, хотя четыре слота и TDP до 800 Вт подойдут далеко не каждой платформе. NVIDIA H100 NVL станет доступна во второй половине текущего года. А вот ещё одну новинку, NVIDIA L4 на базе Ada, в ближайшее время можно будет опробовать в облаке Google Cloud Platform, которое первым получило этот ускоритель. Кроме того, он же будет доступен в рамках платформы NVIDIA Launchpad, да и ключевые OEM-производители тоже взяли его на вооружение.

NVIDIA L4

Сама NVIDIA называет L4 поистине универсальным серверным ускорителем начального уровня. Он вчетверо производительнее NVIDIA T4 с точки зрения графики и в 2,7 раз — с точки зрения инференса. Маркетинговые упражнения компании при сравнении L4 с CPU оставим в стороне, но отметим, что новинка получила новые аппаратные ускорители (де-)кодирования видео и возможность обработки 130 AV1-потоков 720p30 для мобильных устройств. С L4 возможны различные сценарии обработки видео, включая замену фона, AR/VR, транскрипцию аудио и т.д. При этом ускорителю не требуется дополнительное питание, а сам он выполнен в виде HHHL-карты.