एनवीडिया ने अभी एक नए सुपरकंप्यूटर की घोषणा की है जो एआई के भविष्य को बदल सकता है। DGX GH200, हम अभी परिचित प्रणालियों की तुलना में लगभग 500 गुना अधिक मेमोरी से लैस हैं, जल्द ही Google, मेटा और Microsoft के हाथों में आ जाएंगे।
लक्ष्य? हमने पहले कभी नहीं देखे गए पैमाने पर जनरेटिव एआई , अनुशंसाकर्ता सिस्टम और डेटा प्रोसेसिंग में क्रांति ला दी है। क्या GPT जैसे भाषा मॉडल लाभान्वित होने वाले हैं, और नियमित उपयोगकर्ताओं के लिए इसका क्या अर्थ होगा?
Nvidia के DGX GH200 का वर्णन करने के लिए ऐसे शब्दों के उपयोग की आवश्यकता होती है जिनसे अधिकांश उपयोगकर्ताओं को कभी भी निपटना नहीं पड़ता है। उदाहरण के लिए "एक्साफ्लॉप", क्योंकि सुपरकंप्यूटर प्रदर्शन का 1 एक्साफ्लॉप और 144 टेराबाइट साझा मेमोरी प्रदान करता है। एनवीडिया नोट करता है कि इसका मतलब एकल एनवीडिया डीजीएक्स ए100 सिस्टम की तुलना में लगभग 500 गुना अधिक मेमोरी है।
आइए 1 एक्साफ़्लॉप आकृति पर वापस चक्कर लगाते हैं और इसे थोड़ा नीचे तोड़ते हैं। एक एक्सफ़्लॉप एक क्विंटिलियन फ़्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशंस प्रति सेकंड (FLOPs) के बराबर है। तुलना के लिए, Nvidia का RTX 4090 ओवरक्लॉक होने पर लगभग 100 टेराफ्लॉप्स (TFLOPs) हिट कर सकता है। एक TFLOP प्रति सेकंड एक ट्रिलियन फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशंस के बराबर होता है। अंतर चौंका देने वाला है, लेकिन निश्चित रूप से, RTX 4090 डेटा सेंटर GPU नहीं है। दूसरी ओर, DGX GH200, इन उच्च-प्रदर्शन वाले GPU की पर्याप्त संख्या को एकीकृत करता है जो उपभोक्ता पीसी के पास कहीं भी नहीं हैं।
कंप्यूटर Nvidia के GH200 ग्रेस हॉपर सुपरचिप्स द्वारा संचालित है। उनमें से कुल 256 हैं, जो एनवीडिया की एनवीलिंक इंटरकनेक्ट तकनीक के लिए धन्यवाद, एक एकीकृत प्रणाली के रूप में एक साथ काम करने में सक्षम हैं, अनिवार्य रूप से एक विशाल जीपीयू बनाते हैं।
यहां उपयोग किए गए GH200 सुपरचिप्स को CPU और GPU के बीच पारंपरिक PCIe कनेक्शन की भी आवश्यकता नहीं है। Nvidia का कहना है कि वे पहले से ही ARM-आधारित Nvidia Grace CP,U के साथ-साथ H100 Tensor Core GPU से लैस हैं। एनवीडिया के कुछ फैंसी चिप इंटरकनेक्ट यहां भी चल रहे हैं, इस बार NVLink-C2C का उपयोग कर रहे हैं। नतीजतन, प्रोसेसर और ग्राफिक्स कार्ड के बीच बैंडविड्थ में काफी सुधार (7 गुना तक) और अधिक शक्ति-कुशल (5 गुना तक) कहा जाता है।
एक सुपरकंप्यूटर के एकल बिजलीघर में इनमें से 200 से अधिक चिप्स को पैक करना काफी प्रभावशाली है, लेकिन यह तब और भी बेहतर हो जाता है जब आप विचार करते हैं कि पहले, केवल आठ जीपीयू को एक समय में एनवीलिंक के साथ जोड़ा जा सकता था। आठ से 256 चिप्स की छलांग निश्चित रूप से एनवीडिया को कुछ डींग मारने का अधिकार देती है।
अब, DGX GH200 का अंत कहां होगा और यह दुनिया को क्या पेशकश कर सकता है? Nvidia अपने AI अनुसंधान और विकास को आगे बढ़ाने के साधन के रूप में अपना Helios सुपरकंप्यूटर बना रहा है। इसमें चार DGX GH200 सिस्टम शामिल होंगे, जो सभी Nvidia के Quantum-2 InfiniBand से जुड़े होंगे। उम्मीद है कि यह साल के अंत तक ऑनलाइन हो जाएगा।
Nvidia Google क्लाउड, मेटा और Microsoft के साथ अपने नए विकास को भी दुनिया के साथ साझा कर रहा है। उद्देश्य बहुत समान है – जनरेटिव एआई वर्कलोड की खोज करना।
जब Google और Microsoft की बात आती है, तो यह कल्पना करना मुश्किल नहीं है कि DGX GH200 बार्ड , चैटजीपीटी और बिंग चैट में सुधार कर सकता है।
एकल DGX GH200 प्रणाली द्वारा प्रदान की जाने वाली महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल शक्ति इसे परिष्कृत भाषा मॉडल के प्रशिक्षण को आगे बढ़ाने के लिए उपयुक्त बनाती है। किसी एक इच्छुक पक्ष की टिप्पणी के बिना यह कहना मुश्किल है कि वास्तव में इसका क्या मतलब हो सकता है, लेकिन हम थोड़ा अनुमान लगा सकते हैं।
अधिक शक्ति का अर्थ है बड़े मॉडल, जिसका अर्थ है अधिक बारीक और सटीक पाठ और उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला। हम बेहतर सांस्कृतिक समझ, संदर्भ का अधिक ज्ञान और अधिक सुसंगतता देख सकते हैं। विशिष्ट एआई चैटबॉट भी पॉप अप करना शुरू कर सकते हैं, आगे प्रौद्योगिकी जैसे क्षेत्रों में मनुष्यों की जगह ले सकते हैं।
क्या हमें नौकरी के संभावित विस्थापन के बारे में चिंतित होना चाहिए, या हमें इन सुपरकंप्यूटरों द्वारा की जाने वाली प्रगति के बारे में उत्साहित होना चाहिए? उत्तर सीधा नहीं है। एक बात सुनिश्चित है – Nvidia का DGX GH200 AI की दुनिया में चीजों को हिला सकता है, और Nvidia ने AMD पर अपनी AI बढ़त को फिर से आगे बढ़ाया है।