NVIDIA представляет достижения в области искусственного интеллекта и суперкомпьютеров на выставке SC 2024

NVIDIA представила различную инфраструктуру, оборудование и ресурсы для научных исследований и предприятий на Международной конференции по высокопроизводительным вычислениям, сетям, хранению и анализу, которая прошла с 17 по 22 ноября в Атланте. Ключевым среди этих анонсов стала предстоящая общедоступность ускорителя ИИ H200 NVL.

Новейший чип Hopper появится в декабре

NVIDIA объявила на пресс-конференции 14 ноября, что платформы, построенные на базе графического процессора H200 NVL PCIe, будут доступны в декабре 2024 года. Корпоративные клиенты могут обратиться к корпоративной референсной архитектуре для H200 NVL. Приобретение нового графического процессора в корпоративном масштабе будет сопровождаться пятилетней подпиской на сервис NVIDIA AI Enterprise.

Дион Харрис, директор NVIDIA по ускоренным вычислениям, заявил на брифинге, что H200 NVL идеально подходит для центров обработки данных с небольшой мощностью — менее 20 кВт — и конструкциями стоек ускорителей с воздушным охлаждением.

«Компании смогут настраивать LLM в течение нескольких часов» с помощью будущего графического процессора, сказал Харрис.

Компания заявила, что H200 NVL демонстрирует увеличение памяти в 1,5 раза и пропускной способности в 1,2 раза по сравнению с NVIDIA H100 NVL.

Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo и Supermicro будут поддерживать новый PCIe GPU. Он также появится в платформах от Aivres, ASRock Rack, GIGABYTE, Inventec, MSI, Pegatron, QCT, Wistron и Wiwynn.

СМ.: Такие компании, как Apple, прилагают все усилия для создания рабочей силы из производителей чипов.

Процесс внедрения чипа Грейс Блэквелл

Харрис также подчеркнул, что у партнеров и поставщиков имеется чип NV GB200 NVL4 (Grace Blackwell).

«Внедрение Blackwell проходит гладко», — сказал он.

Чипы Blackwell распроданы до конца следующего года.

Раскрытие следующего этапа моделирования Вселенной в реальном времени

В производстве NVIDIA представила Omniverse Blueprint для Real-Time CAE Digital Twins, который сейчас находится в раннем доступе. Этот новый справочный конвейер показывает, как исследователи или организации могут ускорить моделирование и визуализацию в реальном времени, включая виртуальные испытания в аэродинамической трубе в реальном времени.

Созданный на основе микросервисов NVIDIA NIM AI, Omniverse Blueprint for Real-Time CAE Digital Twins позволяет выполнять симуляции, которые обычно занимают недели или месяцы, в реальном времени. Эта возможность будет представлена ​​на SC’24, где Luminary Cloud покажет, как ее можно использовать в симуляции динамики жидкости.

«Мы создали Omniverse, чтобы у всего мог быть цифровой двойник», — заявил в пресс-релизе основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг.

«Интеграция NVIDIA Omniverse Blueprint с программным обеспечением Ansys позволяет нашим клиентам быстрее и точнее решать все более сложные и подробные задачи моделирования», — заявил в том же пресс-релизе Аджей Гопал, президент и генеральный директор Ansys.

Обновления библиотеки CUDA-X ускоряют научные исследования

Библиотеки NVIDIA CUDA-X помогают ускорить моделирование в реальном времени. Эти библиотеки также получают обновления, нацеленные на научные исследования, включая изменения в CUDA-Q и выпуск новой версии cuPyNumeric.

Функциональность динамического моделирования будет включена в CUDA-Q, платформу разработки NVIDIA для создания квантовых компьютеров. Цель состоит в том, чтобы выполнять квантовое моделирование за практические времена — например, час вместо года. Google работает с NVIDIA над созданием представлений своих кубитов с использованием CUDA-Q, «приближая их к цели достижения практических, крупномасштабных квантовых вычислений», — сказал Харрис.

NVIDIA также анонсировала последнюю версию cuPyNumeric, ускоренной библиотеки научных исследовательских вычислений. Разработанная для научных установок, которые часто используют программы NumPy и работают на узле CPU-only, cuPyNumeric позволяет масштабировать эти проекты до тысяч GPU с минимальными изменениями кода. В настоящее время она используется в некоторых исследовательских институтах.