- Luaine-Link एक विशाल AI क्लस्टरमा मिलियन आर्म कोरहरू
- Huawei का प्रोसेसरहरूले आज चीनको सबैभन्दा ठूलो एआई कम्प्युटिङ स्थापनाहरू मध्ये एकलाई पावर गर्दछ
- CPU-मात्र सुपर कम्प्युटरहरूले वर्कलोडको समयमा प्रोसेसर र एक्सेलेटरहरू बीचको महँगो डेटा स्थानान्तरणलाई हटाउँछ
चीनले ठूलो मात्रामा CPUS4 पुट भनिने ठूलो CPUsine लाई डेलिभर गरेको छ। कुनै पनि GPUs कुनै पनि हालतमा।
प्रणालीले २०,४८० कम्प्युट नोडहरू प्याक गर्छ, प्रत्येकमा दुईवटा LX260 chips4 पूरै प्रक्रियाहरू समावेश हुन्छन्। मेसिन।
प्रत्येक LX2 प्रोसेसरमा ३०४ CPU कोर हुन्छ, जसको अर्थ सम्पूर्ण सुपर कम्प्युटरले कुलमा लगभग २४ करोड Armv9 कोर प्रयोग गर्दछ। lg:my-8″ data-component-name=”JwPlayer:Carousel” data-jwp-carousel=”” data-jwp-carousel-payload=””ids”:”playerID”:”APjl6osP”,”searchPlaylistID”:”1v6djO3j”,”divID”:”botr_1v6djO3j_APjl6osP_di v”,”fallbackPlaylistID”:”KgQ4BrDw”,”fallbackDivID”:”botr_KgQ4BrDw_APjl6osP_div”,”key”:”ZuubZ0qo8PC91SeYBvrz9lq0zFhLM446g wRNTJacILQ18liS”,”tintLogo”:true,”useSearchPlaylist”:false,”enabled”:true,”signPostingEnabled”:true,”signPostingLinkEna bled”:true,”waitForAdLoad”:false,”hidePlayerOnDesktop”:false,”hidePlayerOnMobile”:false,”hidePlayerOnTablet”:false”>
>>>>> वास्तुकला
प्रोसेसर Huawei द्वारा वा चीनको राष्ट्रिय सुपरकम्प्युटिङ केन्द्रसँग संयुक्त डिजाइन मार्फत विकसित गरिएको थियो, यद्यपि सही उत्पत्ति अज्ञात छ। प्रति क्लस्टर 38 कोर समावेश गरी आठ क्लस्टरहरूमा।
प्रत्येक कोर समावेश गर्दछ ARM को स्केलेबल भेक्टर एक्सटेन्सन र स्केलेबल म्याट्रिक्स एक्स्टेन्सन एकाइहरू जसले AI प्रशिक्षणमा प्रयोग हुने म्याट्रिक्स अपरेशनहरूलाई गति दिन्छ। BF16 थ्रुपुटको 240 टेराफ्लप, र एकल चिपबाट INT8 कार्यसम्पादनको 960 टेराओपहरू।
CPU-मात्र प्रणालीहरूले जटिल वैज्ञानिक कार्यहरूका लागि धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ जसले AI लाई संयोजन गर्ने र सबै कुरामा प्रि-प्रोप्रोमा ठूलो डेटा चलाउँछ। समान प्रोसेसर र मेमोरी स्पेस, तिनीहरू महँगो र ब्यान्डविथ-भोक CPU-देखि-GPU डेटा स्थानान्तरणबाट जोगिन्छन्।
अब के पढ्ने
सजातीय CPU-आधारित प्रणालीहरूले HBM लाई ठूला DDR क्षमताहरू संयोजन गरेर धेरै ठूला सुसंगत मेमोरी पूलहरू पनि उजागर गर्न सक्छन्।
यो ठूलो वैज्ञानिक डेटासेटहरू, पुन: प्राप्ति संवर्धित पुस्ता, र GPU मेमोरी सीमितताहरू सजिलैसँग समायोजन गर्न नसक्ने लामो सन्दर्भ विन्डोहरू ह्यान्डल गर्न उपयोगी छ।
यो ठूलो गुफासँग आउँछ id=”elk-e0ce192d-5522-406b-b5f2-386ead47e24d”>CPU-मात्र प्रणालीहरू सामान्यतया कम पावर कुशल हुन्छन् र GPU-आधारित सुपर कम्प्युटरहरू भन्दा कम-घनत्व एआई थ्रुपुट प्रदान गर्छन्।
यो मुख्य कारण हो कि अधिकांश उद्योगहरूले हेटर-आर्कमा CPU-scaleplus ठूला सीपीयू-एससीएआईमा बाजी लगाउँछन्। कार्यभार।
चीनले GPU निर्यातमा अमेरिकी प्रतिबन्धको कारणले यो बाटो पछ्याइरहेको छ, न कि CPU-मात्र प्रणालीहरू प्राविधिक रूपमा AI कार्यहरूका लागि उत्कृष्ट छन्।
LineShine ले देखाउँछ कि CPU हरूले सफलतापूर्वक GPU कार्यहरू गर्न सक्छन्, तर दुई दृष्टिकोणहरू बीचको दक्षता अन्तर छिट्टै नै रहन्छ। रणनीतिक व्यापार-अफ, विदेशी हार्डवेयर र सफ्टवेयर इकोसिस्टमहरू जस्तै Nvidia‘s GPUs र CUDA।
यस ट्रेड-अफले दीर्घकालीन AI विकासको लागि अर्थपूर्ण हुन्छ कि हुँदैन भन्ने कुरामा पूर्णतया निर्भर छ। त्यसोभए, LineShine एक उल्लेखनीय इन्जिनियरिङ उपलब्धि र व्यावहारिक आवश्यकता रहनेछ, तर सम्भवतः विश्वका अधिकांशले एआई सुपर कम्प्युटरहरू कसरी निर्माण गर्नेछन् भन्ने खाका होइन।
Google समाचारमा TechRadar फलो गर्नुहोस् र हामीलाई प्राथमिकताको रूपमा थप्नुहोस् //em>प्राथमिकता स्रोतको रूपमा थप्नुहोस् समीक्षाहरू, र तपाईंको फिडहरूमा राय।