Négy év, ennyit telt el azóta, hogy az Nvidia már-már celebritási magasságokba emelkedett vezetője élő előadásban vezette végig a közönséget a vállalat aktuális mérföldkövein. Egy ilyen előadás mindig tartogat valami meglepetést, ami nem feltétlenül egy terméket vagy még sosem látott újdonságot jelent, hanem pl. megerősítést arra vonatkozóan, hogy az adott cég jövője valóban, számokkal igazoltan arra vezet, amerre a részvényesek is mennének.
Jensen Huang, az Nvidia elnök-vezérigazgatója pedig pontosan egy ilyen "keynote"-ot vezényelt végig, kezdve egy kis megjátszott bizonytalansággal, amit gyorsan súlyos tényekkel és "vasakkal" spékelt meg; jó nehéz és tömény reggelit szolgáltatva a helyszínen megjelent újságíróknak és partnereknek.
A szuperlapka, ami mindent elsöpör
A kezdés még nyomokban tartalmazott pár, a játékfejlesztői piacot célzó mondatot, de viszonylag gyorsan átkerült a hangsúly az általános számítási teljesítményt felpörgető fejlesztésekre. Videokártyák helyett a vállalat fókusza egyértelműen ezen céloknak megfelelő gyorsítókon van, az aktuális Hopper-generáció egy-egy típusa egyre több partnergyártó szerverdizájnjaiba kerül bele, de ez csak egy kezdeti lépés volt; az Nvidia egy ideje teljes platformban gondolkodik, amihez minden egyes részelemet, hardveres vagy épp szoftveres technológiát házon belülről biztosítanak.
A mai napon e vállalati útiterv ért el egy fontos állomást, a GH200 Grace Hopper szuperlapka ugyanis teljes gőzzel gyártás alá került, így a gyártó végleg elszakadhat az egyéb, x86-as dizájnoktól és ARM-alapon építheti tovább a saját HPC-jövőjét. A Grace kódnevű processzort és a Hopper-architektúrára épülő GPU-t egyesítő platform a felépítését tekintve számos területen bevethető, de természetesen a mesterséges intelligenciához köthető számítások gyorsítása kap kiemelt helyet a fejlesztés erősségeinek listáján.
A két lapkáról már korábban beszélt az Nvidia, a 72 db ARMv9-architektúrára épülő magot és 480 GB-nyi memóriát tartalmazó Grace CPU mellé egy H100-as GPU kerül, ami 528 darab negyedik generációs Tensor-magra és a 96 GB HBM3 memóriaalrendszerre épül. A két lapkát egy 900 GB/s adatátvitelre képes memóriakoherens NVLINK kapcsolat köt össze, ami 7-szer nagyobb adatsebességet garantál az 5. generációs PCIe-kapcsolathoz képest.
Szuperszámítógép, ami a Crysist is futtatja
A GH200 számos partnergyártó számára elérhető, és várhatóan az év végi hajrában kerülhetnek piacra az első erre épülő HPC-kiszolgálók és célszerverek. Némi iránymutatásként is felfogható a DGX GH200 AI-szuperszámítógép, ami 256 darab Grace Hopper lapkát tartalmaz, amik az NVLINK Switch System technológiának köszönhetően akár egy GPU-nak is látszódhatnak. Az így kapott 1 exaflopos számítási teljesítmény egészen sokkoló, a 144 terabyte-nyi megosztott memória pedig körülbelül 500-szor nagyobb fedélzeti tárat jelent a 2020-ban bemutatott DGX A100-hoz képest.
Fontos azonban megemlíteni, hogy nemcsak a számítási sebesség nőtt, hanem az energiahatékonyságban is markáns javulást értek el az Nvidia mérnökei, ami nagyban köszönhető a TSMC 4N gyártástechnológiai eljárásnak. Az előadás ezen része egyébként egy mókás kiszólással zárult, vajon képes-e a Crysis futtatására is, ha épp nem AI-számításokat végez.
Betekintés a jövőbe
Egy új számítástechnikai korszakba léptünk; ezt erősíti meg ez az előadás is. Rövid ideig ugyan, de látható volt a H100-as GPU-k jövője is, most úgy tűnik, hogy 2024-ben jöhet a Hopper Next architektúra, ami tovább emeli a számítási kapacitást és egyben erősíti a gyártó platformszintű jövőképét. Impozáns számok, tervek egy eltökélt vezetőtől és tenyerüket dörzsölő részvényesektől. Visszaszállva az átlag PC-felhasználói szintre, csak mi érezzük úgy, hogy egyre kisebb a fókusz a GeForce-termékvonalon? (Költői a kérdés…a vállalat piaci értékében történt változások és a pénzügyi jelentések az AI-jövőt igazolják.)
Helyszíni tudósításunk a Computex szervezője, a TAITRA támogatásával valósult meg. A Taiwan Trade Center budapesti kirendeltsége egyike a TAITRA 60 irodájának, amely segíti a magyar és tajvani vállalkozások közös munkáját.
