Grace는 ARM 아키텍처를 기반으로 하고 대규모 서버에서 인공 지능 작업을 목표로 하는 Nvidia의 새로운 프로세서의 이름입니다.
Nvidia는 그래픽 카드의 두 가지 주요 대안 중 하나로 전 세계 사용자에게 알려진 브랜드입니다. RTX 3080과 같은 모델은 녹색 브랜드가 레이 트레이싱과 같은 새로운 기술과 여러 측면에서 여전히 시장을 지배하고 있음을 보여줍니다.
그러나 Nvidia는 비디오 게임 그 이상이며 그래픽이 암호화폐를 채굴하는 데 사용되는 방식에 대해 이야기하는 것이 아닙니다. 실제로 전문가 및 서버 부문은 미래를 위해 스스로를 재창조하려는 Nvidia에게 점점 더 중요해지고 있습니다.
Nvidia의 ARM 구매는 그 방향에서 큰 진전이었고 오늘 우리는 또 다른 하나를 보았습니다. 프로세서, CPU, Nvidia가 설계한 것입니다. 그러나 그것이 곧 Nvidia 구성 요소만 있는 컴퓨터를 가질 수 있다는 것을 의미합니까?
Nvidia의 새로운 프로세서 Grace
ARM 인수에 대해 이야기할 때 우리는 이미 Nvidia가 장기적으로 인공 지능 분야로 확장하기를 원한다고 예상했고, 그런 의미에서 Nvidia의 프로세서인 Grace의 프레젠테이션을 이해해야 합니다.
이것은 ARM 아키텍처 기반의 CPU로 휴대폰에 사용되는 것과 같지만 특히 전 세계의 많은 서버에서 사용되는 것과 같습니다. 그러나 이 모델은 데이터 센터 및 대형 서버용으로 설계된 Intel Xeon 또는 AMD Epyc와 경쟁하지 않습니다. 대신 특히 대규모 신경망에 중점을 둡니다.
Grace는 독립 실행형 제품이 아니지만 Nvidia 그래픽 카드와 직접 인터페이스하기 위한 것입니다. 즉, 기계 학습에서 수조 개의 계산을 수행하는 데 도움이되는 작업을 수행하는 부분에 대한 ‘지원’입니다.
GPU 지원
이 CPU는 Nvidia가 그래픽 카드가 일치하는 구성 요소와 쌍을 이루지 않으면 최상의 성능을 낼 수 없다는 것을 깨달았기 때문에 탄생했습니다. 이것이 바로 Grace의 가장 놀라운 기능 중 일부가 NVLink 4 덕분에 초당 900GB 이상의 CPU 대 GPU 대역폭에 있는 이유입니다. 또한 LPDDR5X 메모리 대역폭은 초당 500GB이며, ECC도 마찬가지입니다. 마지막으로 각 Grace CPU는 초당 600GB로 서로 통신할 수 있습니다.
Nvidia의 제안은 분명합니다. 기계 학습을 위해 그래픽을 활용하려는 사람들은 NVLink 4 호환 CPU로 그렇게 할 수 있습니다. 그것이 GPU의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 유일한 방법입니다. 그리고 결과적으로 메모리는 패키지로 제공되어야 하며 에너지 효율성을 위해 LPDDR5X에 베팅해야 합니다.
이 모든 것을 통해 Nvidia는 수십억 개의 매개변수가 있는 모델에서 10배의 성능 향상을 기대하면서 놀라운 약속을 하고 있습니다. GPU는 여전히 Nvidia의 우선 순위이지만 Grace를 통해 회사는 이 특정 작업에서 Intel 및 AMD보다 더 나은 작업을 수행할 수 있음을 보여주려고 노력하고 있습니다. 발사된다.
Grace는 Nvidia의 첫 번째 프로세서가 아닙니다. 또한 Tegra SoC(System-on-Chip)가 있으며, 그 중 일부는 회사에서 개발한 Denver 코어를 사용했습니다. 그러나 CPU를 판매하는 것은 이번이 처음입니다.
