NVIDIA သည် ကမ္ဘာ့အစွမ်းထက်ဆုံး စူပါကွန်ပျူတာများ၏ နောက်ကွယ်မှ မောင်းနှင်အားအဖြစ် ၎င်း၏ရပ်တည်မှုကို ခိုင်မာစေခဲ့ပြီး၊ ၎င်း၏နည်းပညာသည် ဂုဏ်သိက္ခာရှိသော TOP500 စာရင်းတွင် စနစ် ၃၈၄ ခုကို စွမ်းအားပေးခဲ့သည်။ ဤအောင်မြင်မှုသည် ၂၀၀၆ ခုနှစ်တွင် CUDA ကို မိတ်ဆက်ပြီးကတည်းက ကုမ္ပဏီ၏ခရီးတွင် သိသာထင်ရှားသော မှတ်တိုင်တစ်ခုကို အမှတ်အသားပြုပြီး AI တိုးတက်စေခြင်းနှင့် အရှိန်မြှင့်ကွန်ပျူတာတွင် ၎င်း၏လွှမ်းမိုးမှုအခန်းကဏ္ဍကို မီးမောင်းထိုးပြနေသည်။
NVIDIA နည်းပညာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လက်ခံကျင့်သုံးခြင်း
နောက်ဆုံးပေါ် TOP500 အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များသည် NVIDIA ၏ မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော ကွန်ပျူတာတွင် ဦးဆောင်မှုကို ပြသနေပြီး စနစ်အသစ်များ၏ ၈၇% တွင် အရှိန်မြှင့်စွမ်းရည်များ ပါရှိသည်။ ဤအရှိန်မြှင့်ထားသော စနစ်များထဲတွင် အထင်ကြီးလောက်စရာ ၈၅% သည် NVIDIA ၏ ခေတ်မီ Hopper GPU များကို အသုံးပြုထားပြီး ရာသီဥတုခန့်မှန်းခြင်း၊ ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် ကွမ်တမ်သရုပ်ဖော်ခြင်းကဲ့သို့သော အရေးကြီးသော နယ်ပယ်များတွင် 획기적인 တိုးတက်မှုများ ရရှိစေပါသည်။
ကုန်ကြမ်းစွမ်းဆောင်ရည်ထက် ကျော်လွန်သော ဆန်းသစ်တီထွင်မှု
NVIDIA ရဲ့ အရှိန်မြှင့်ကွန်ပျူတာအသုံးပြုမှုချဉ်းကပ်မှုဟာ ရိုးရာဟာ့ဒ်ဝဲစွမ်းဆောင်ရည်တိုင်းတာမှုတွေထက် ကျော်လွန်ပါတယ်။ SC24 မှာ ကုမ္ပဏီဟာ NVIDIA CUDA-X စာကြည့်တိုက်မိသားစုရဲ့ အသစ်ထပ်တိုးမှုတစ်ခုဖြစ်တဲ့ cuPyNumeric ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပါတယ်။ ဒီဆန်းသစ်တီထွင်မှုဟာ developer ၅ သန်းကျော်ကို ပြုပြင်မွမ်းမံစရာမလိုဘဲ သူတို့ရဲ့ Python ကုဒ်ကို အစွမ်းထက်တဲ့ computing cluster တွေအထိ တိုးချဲ့နိုင်စေပြီး မြင့်မားတဲ့စွမ်းဆောင်ရည်ရှိတဲ့ computing အတွက် အတားအဆီးကို လျှော့ချပေးပါတယ်။
၎င်း၏နည်းပညာကို မည်သို့အသုံးပြုနေသည်ကို သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် NVIDIA သည် ဘလော့ဂ်ပို့စ်တစ်ခုတွင် ကိုးကားချက်များစွာကို ထည့်သွင်းထားသည်။ “Using Mixed Precision for Genomics” ခေါင်းစဉ်ဖြင့် သူ၏စာတမ်းတွင် King Abdullah University of Science and Technology မှ ပါမောက္ခ David Keyes သည် မျိုးဗီဇများနှင့် ၎င်းတို့၏ အထွေထွေမျိုးဗီဇများအကြား ဆက်နွယ်မှုနှင့် ၎င်းတို့ဖြစ်ပွားသည့် ရောဂါများ၏ ပျံ့နှံ့မှုကို စူးစမ်းလေ့လာရန် ရောနှောထားသော တိကျမှု၏ 0.8 exaflops များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
Argonne National Laboratory မှ တွက်ချက်မှုဇီဝဗေဒပညာရှင် Arvind Ramanathan သည် ပရိုတင်းဒီဇိုင်းကို အရှိန်မြှင့်တင်ရန်အတွက် NVIDIA Grace Hopper-powered Alps စနစ်တွင် AI စွမ်းဆောင်ရည်၏ exaflops ၃ ခုကို အသုံးချခဲ့သည်။
ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ NVIDIA CUDA-Q ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးပလက်ဖောင်းအတွက် သိသာထင်ရှားသော အပ်ဒိတ်များကိုလည်း ကြေညာခဲ့ပြီး quantum device simulation ၏ နယ်နိမိတ်များကို ယခင်က မရရှိနိုင်သော အဆင့်များအထိ တွန်းပို့ခဲ့သည်။
ရေရှည်တည်တံ့သော ကွန်ပျူတာစနစ်တွင် ဦးဆောင်နေသည်
NVIDIA ရဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ တာဝန်ယူမှုဆိုင်ရာ ကတိကဝတ်ကို Green500 အဆင့်သတ်မှတ်ချက်မှာလည်း ထင်ရှားပြီး အဲဒီနည်းပညာက ထိပ်တန်း စွမ်းအင်ချွေတာတဲ့ စူပါကွန်ပျူတာ ၁၀ ခုထဲက ရှစ်ခုကို စွမ်းအားပေးပါတယ်။ EuroHPC/FZJ မှာရှိတဲ့ JEDI စနစ်ဟာ တစ်ဝပ်ကို 72.7 gigaflops ရဲ့ ထူးချွန်တဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်နဲ့ ထင်ရှားပါတယ်။
ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် NVIDIA သည် ၎င်း၏ Earth-2 digital twin platform အတွက် NVIDIA NIM microservices အသစ်နှစ်ခုကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှု မော်ဒယ်လ်နှင့် သရုပ်ဖော်မှုကို 500 ဆအထိ ပိုမိုမြန်ဆန်စေပါသည်။
ပိတ် Thoughts
၎င်း၏ပလက်ဖောင်းများတွင် AI စွမ်းဆောင်ရည် ၁၉၀ exaflops ကျော်နှင့် single-precision စွမ်းရည် ၁၇ exaflops ဖြင့် NVIDIA သည် သိပ္ပံနည်းကျကွန်ပျူတာ၏ နယ်နိမိတ်များကို ဆက်လက်တွန်းအားပေးနေပါသည်။ ကုမ္ပဏီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုဆိုင်ရာ ဟန်ချက်ညီသောချဉ်းကပ်မှုသည် သိပ္ပံနည်းကျရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် နည်းပညာဆန်းသစ်တီထွင်မှုတွင် ရှေ့တန်းတွင် ရှိနေစေပါသည်။ NVIDIA ၏ အရှိန်မြှင့်ထားသော ကွန်ပျူတာပလက်ဖောင်းသည် လုပ်ငန်းအတွက် စံနှုန်းသစ်များကို အမှန်တကယ် ချမှတ်နေပါသည်။
အမေဇုံ