Skip to content Skip to footer

Более 170180-01 kingsing king взрывает продолжительный искусственный интеллект

Рано утром 19 Марта 170180-01 по пекинскому времени основатель и генеральный директор NVIDIA хван ин хун выступил с речью в GTC2024, выпустив новейшие инновационные результаты в области ускорения вычислений и робототехники, которые, несомненно, были запущены новой архитектурой Blackwell.

Основываясь на архитектуре блэкуэлла, nvidia официально выпустила сильнейшие в мире суперчипы B200 и GB200, а также систему жидкого охлаждения GB200 NVL72, созданную из 36 групп Грейс CPU и 72 групп Blackwell GPU.

Согласно nvidia

Система AI класса Nvidia NVL72 обладает способностью к дедукции 1440 petafaflops (также известная как 1,4 exaflops), которая может обеспечить 170180-01 для поддержки крупномасштабных учебных и дедуктивных миссий, которые могут быть обращены к большим языковым моделям, составляющим до 270 миллионов параметров. По сравнению с теми же объемами графической обработки H100 Tensor Core, которые используются для дедукции, GB200 NVL72 повышает производительность до 30 раз. Кроме того, система может сократить расходы и потребление энергии до 25 раз.

Серверы GB200 NVL72 с жидким охлаждением

Для того чтобы достичь максимальной производительности, необходимо учитывать множество факторов, чтобы в полной мере реализовать потенциал архитектуры блэкуэлла, на сервере nvidia GB200 NVL72 была установлена жидкая система охлаждения. Действительно, использование жидкой системы охлаждения для чипа в архитектуре блэкуэлла является не только лучшим выбором, но и практически необходимым условием для функционирования.

По приблизительной оценке, при полной загрузке GB200 включает в себя 2 GPU в 1200W, а также Arm-процессор в 300W, потенциальное общее потребление энергии составляет около 2700W, что далеко за пределами традиционной ветряной способности. Тем не менее, при полной загрузке системы жидкого охлаждения тепловой выход чипа может достигать 1200W при полной загрузке, одновременно достигая мощных функций 20petaflops. Используя технологию жидкого охлаждения, nvidia смогла по-прежнему преодолевать пределы производительности ускорителя AI, не опасаясь ограничений системы охлаждения, и как стало известно 170180-01, nvidia планирует применять технологию жидкого охлаждения в последующих сериях продукции.

Технология охлаждения серверов

В настоящее время, в контексте все более сложных задач по обучению искусственному интеллекту, связанных с возрастающим потреблением оборудования, технология «жидкого охлаждения» стала центральным решением для решения высокой интенсивности охлаждения на серверах искусственного интеллекта, что позволяет центральному чипу достичь оптимального уровня производительности.

В качестве одного из лучших специалистов по быстрым глобальным решениям подключения, стаубил обладает более чем 30 — летним опытом глубокого исследования и оптовой развертывания в области технологий жидкого охлаждения, сосредоточив внимание на обеспечении безопасности, надежности и более чем на решении проблем с жидкими стыковочными соединениями, которые лучше, чем стандартные промышленные системы. Благодаря растущей потребности в продвинутых моделях искусственного интеллекта, таких как AIGC, штаубил смог обеспечить сильную техническую поддержку и защиту для ускорения развития жидкой и холодной системы в серверах и внести свой вклад в создание более энергоэффективных систем AI серверов.

Leave a comment