Глава компании Nvidia выступил на мероприятии Computex, среди прочего рассказав об очередном суперкомпьютере под названием DGX. С учётом популярности генеративного искусственного интеллекта неудивительно, что модель DGX GH200 предназначается именно для этой сферы деятельности.

В этом суперкомпьютере применяется новая NVLink Switch System. Данная система объединяет 256 чипов GH200 Grace Hopper, позволяя им работать как единый графический процессор. Каждый чип обладает центральным процессором Grace на архитектуре Arm и графическим H100 Tensor Core. В результате производительность DGX GH200 достигает 1 экзафлопс, а совокупный объём памяти составляет 144 ТБ. Этот объём в 500 раз больше, чем в отдельной системе DGX A100.

Недавно был опубликован очередной рейтинг суперкомпьютеров Top500. Только лидирующая модель Frontier из Национальной лаборатории Ок-Ридж в США смогла превзойти отметку в 1 экзафлопс. В бенчмарке Linmark она показала результат 1,2 экзафлопс, что в два с лишним раза превосходит результат идущей на втором месте японской системы Fugaku.

Таким образом, Nvidia готовит конкурента самому быстрому суперкомпьютеру мира. Компания обещает в 10 раз более высокую пропускную способность по сравнению с суперкомпьютерами предыдущего поколения. При такой производительности и поддержке ИИ Nvidia хочет дать простоту программирования, как на одной видеокарте.

Этим суперкомпьютером уже заинтересовались компании вроде Google и Microsoft, занимающиеся разработкой собственных чат-ботов с генеративным ИИ. Появление DGX GH200 обещано к концу нынешнего года. Ещё Nvidia работает над суперкомпьютером Helios, где будут объединены сразу четыре DGX GH200. Он также обещан ближе к концу года.

Также руководитель Nvidia рассказал о прочих разработках в сегменте генеративного ИИ, в том числе для видеоигр. Сервис Nvidia Avatar Cloud Engine (ACE) разработчики игр смогут применять для создания пользовательских моделей ИИ с речью и анимацией. В результате неиграбельные персонажи игр могут заговорить, что повысит реалистичность, пишет Engadget.