NVIDIAは3月18日～3月20日(米国時間)の3日間に渡り、同社のAIやデータセンター向け半導体などに関する話題を扱うフラグシップ年次イベント「GTC」を、米国カリフォルニア州サンノゼのサンノゼコンベンションセンターにおいて開催した。基調講演の中で、新しいAI/データセンター向けGPUアーキテクチャ「Blackwell」が発表され、その最初の製品として「NVIDIA B200 Tensor Core GPU」(以下B200)、「NVIDIA GB200...
NVIDIAは3月18日～3月20日の3日間に渡り、同社のAIやデータセンター向け半導体などに関する話題を扱うフラグシップ年次イベント「GTC」を、米国カリフォルニア州サンノゼのサンノゼコンベンションセンターにおいて開催した。基調講演の中で、新しいAI/データセンター向けGPUアーキテクチャ「Blackwell」が発表され、その最初の製品として「NVIDIA B200 Tensor Core GPU」、「NVIDIA GB200 Superchip」の2つを今年中に投入する計画を明らかにした。
NVIDIAは3月19日に公開した新しい資料「NVIDIA Blackwell Architecture Technical Brief」の中で、そうしたBlackwellの演算性能など、詳細なスペックを明らかにした。 しかし、FP64では32%上がっているのみで、Ampere世代からHopper世代では3.5倍になっているのと比べると、向上幅はかなり小さい。今回のBlackwellは、どちらかと言えば一般的なHPCよりも、AIの処理にフォーカスされて設計されたことが伺い知れる。NVIDIAのバック氏は「MoEで演算をする場合、1つのGPUがほかのGPUの処理が終わるまで待つということが発生する。また、複数のGPUでデータのやりとりを行なったりすることに、GPUの処理能力の60%を消費している」と述べ、大規模に並列化されたGPUにおいてそうした「無駄」が生じており、それを削減することに大きな意味があると述べた。
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