CPUからGPU、GPUからCPUへのデータコピーのボトルネックを解消するため、NVIDIAはArmベースのCPUを開発した。
一般に、GPUは特定の演算に最適化される。NVIDIAによると、メモリの帯域幅によってこの最適化のレベルが制約されるという。CPUは大量のメモリを持っているがメモリの速度は遅い。GPU用のメモリは比較的少量だが、CPUのそれよりも速い。
データ処理時はCPUとGPUとの間でデータを移動させる。つまり低速なCPU用メモリからGPU用のメモリにデータをコピーする必要がある。
メモリのボトルネックを解消する試みとして、NVIDIAは「Arm」アーキテクチャに基づくデータセンタープロセッサ「Grace」を発表した。NVIDIAによると、Graceは最も複雑なAIワークロードとハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)ワークロードに対し、現時点で最も高速なサーバの10倍のパフォーマンスを発揮するという。また、次世代「NVLink」(通信プロトコル)をサポートし、CPUとGPU間のデータ移動が高速になると同社は主張する。
Graceは高度に専門化されたプロセッサであり、HPCアプリケーションやAIアプリケーションがターゲットだという。例えば、1兆を超えるパラメーターがある次世代自然言語処理モデルのトレーニングなどがターゲットになる。
Graceの採用を最初に公表したのは、スイス国立スーパーコンピューティングセンター(CSCS)だ。Graceを実装したシステム(Alps)は2023年に稼働する予定だ。
CSCSは、MeteoSwiss(スイス気象局)の委託を受けて数値気象予報(NWP:Numerical Weather Prediction)専用システムを設計、運用している。
Alpsを構築するのはHPEだ。AlpsはHPEのスーパーコンピュータ「HPE Cray EX」とNVIDIAのサーバプラットフォーム「NVIDIA HGX」を採用する。NVIDIA HGXにはNVIDIAのGPU、HPCソフトウェア開発キット、Graceが含まれている。
AlpsはNVIDIAのCPUとGPUとの間の緊密な結び付きを利用して、自然言語処理モデル「GPT-3」をわずか2日間でトレーニングできるという。これはNVIDIAのスーパーコンピュータ「Selene」よりも7倍速い。Seleneは、AIベンチマークのMLPerfによってAI向けでは世界をリードするスーパーコンピュータだと認められている。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
「テレワークでネットが遅い」の帯域幅じゃない“真犯人”はこれだ
ネットワークの問題は「帯域幅を増やせば解決する」と考えてはいないだろうか。こうした誤解をしているIT担当者は珍しくない。ネットワークを快適に利用するために、持つべき視点とは。
「サイト内検索」&「ライブチャット」売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10(2025年5月)
今週は、ECプラットフォーム製品(ECサイト構築ツール)の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」&「A/Bテスト」ツール売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、パーソナライゼーション製品と「A/Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...