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Robótica & Chips4 min de leitura

NVIDIA detalha arquitetura Blackwell Ultra com memória HBM3e de 288GB para clusters de IA de 1 milhão de GPUs

A nova geração de superchips GB200 NVL72 expande a largura de banda de interconexão e promete acelerar o treinamento de modelos de linguagem de trilhões de parâmetros com consumo energético reduzido.

Redação nossa.ia.br
Placa de circuito e processador de alta performance

Resumo da IA • TL;DR

Principais pontos sintetizados em 30 segundos de leitura

  • Os chips Blackwell Ultra integram 288GB de memória HBM3e de alta velocidade por acelerador individual.
  • O sistema de refrigeração líquida direta permite densidade de computação inédita em racks de data center.
  • Grandes provedores de nuvem já iniciaram a instalação dos clusters voltados para a próxima geração de modelos de raciocínio multimodal.
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A NVIDIA divulgou novos detalhes técnicos sobre a linha Blackwell Ultra, desenvolvida para atender à demanda exponencial de clusters de inferência e treinamento de modelos de fronteira.

Com o avanço veloz dos modelos que empregam raciocínio em tempo de inferência (Test-Time Compute), a necessidade de memória massiva de baixa latência tornou-se o principal gargalo dos data centers mundiais.

A Solução para o Gargalo de Memória

A inclusão de 288GB de memória HBM3e por GPU representa um aumento significativo na capacidade de manter modelos gigantes inteiramente carregados no chip, reduzindo a necessidade de particionamento excessivo entre nós de rede.

O sistema NVLink de 5ª geração entrega 1,8 TB/s de largura de banda bidirecional por GPU, permitindo que um rack de 72 GPUs atue como se fosse um único superchip massivo.

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Tags relacionadas:#NVIDIA#Blackwell#Hardware#GPUs#Semicondutores
Conteúdo internacional apurado e adaptado para o português por nossa.ia.br.
Fonte Original: Tom's Hardware & NVIDIA Blog
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