GPU karty od Nvidie (ale i AMD) jsou už pěknou řádku let používány k vědeckým výpočtům. Nejnovější generace Blackwell GB200 má pro některé typy nasazení být až 200krát levnější než CPU. Zvládá to totiž mnohem efektivněji.
Odměníme každého! Vyplňte komunitní průzkum a získejte luxusní ceny
Kdo jste, na čem a co hrajete, jaký obsah konzumujete a jaký vztah máte k AI? Věnujte nám pár minut a jako dárek za vyplnění získáte slevu na nákup a šanci získat také další luxusní ceny.
Grafické karty se už dlouhou dobu používají nejen ke hraní her, ale také k vědeckým výpočtům. Charakteristika čipu je pro některé z nich velmi výhodná, a tak Nvidia už v roce 2006 představila svou technologii CUDA. Akcelerace pomocí GPU se pak rozšířila do mnoha dalších oblastí a dnes je z toho celý ekosystém různých nástrojů, které umožňují provádět výpočty mnohem rychleji než na CPU.
V březnu Nvidia představila novou architekturu Blackwell, která se brzy dostane do grafických karet GeForce RTX 5000, prozatím je ale oficiální jen výpočetní varianta. Jednou z nich je GB200. Nvidia se nyní podělila o to, jak velký výkonnostní nárůst vlastně přináší. Pochopitelně tu máme oblíbená "až", která hovoří o nejlepším možném případě a ne o tom průměrném. Asi nelze čekat, že se výkon obecně řádově zvýší, nicméně pokud jde např. o trénování generativní AI s LLM o bilionu parametrů (1000 miliard), pak by Blackwell měl být 25krát efektivnější než Hopper.
Nvidia mluví např. i o tom, že pokud byste chtěli předpovídat počasí a provádět k tomu příslušné simulace, na CPU by to bylo 200krát dražší s 300krát větším množstvím energie než na Blackwellu. Běh digitálních dvojčat (dnes často používaná technika v průmyslu, kdy se zkoušky provádí na digitálním dvojčeti reálného produktu) má spotřebovat 58krát méně energie a být 65krát levnější než na CPU.
Poněvadž některé vědecké výpočty spoléhají na přesnější 64bitová desetinná čísla (FP64), Blackwell zde zapracoval a nabídne tu o 30 % vyšší výkon než Hopper. Simulátor obvodů Cadence SpectreX běží na GB200 Grace Blackwell Superchipu (kombinace ARMového CPU Grace a GPU Blackwell) 13krát rychleji než CPU.
Velkou výhodou má být i rychlejší práce s AI ve vědeckém nasazení. Zde umožňuje lépe aplikovat algoritmy AI na zpracovávání dat, které mohou přinášet možnost další možnost, jak nalézat nová vědecká poznání (AI občas vidí v datech netušené věci, což je sice někdy na škodu, když začne vyhazovat zjevné nesmysly, ale někdy také k užitku, když v datech najde souvislosti, které tam dosud nikdy nikdo neviděl). Rack GB200 NVL72 se 72 GPU a 30 TB paměti pak umožní běh LLM i s 1,8 bilionem parametrů. Nvidia také pracuje na platformě CUDA-Q, která kombinuje CPU, GPU a QPU (kvantové počítače) dohromady. Toto např. využívá společnost BASF v chemickém vývoji.
