Gigabyte, компьютерлік технологияның жетекші әлемдік бренді AI TOP Atom төрт түйінді кластері барған сайын күрделі тапсырмаларды орындау үшін жасанды интеллект үшін жергілікті есептеулерді қалай масштабтайтынын көрсетеді.
Неліктен кластерлеу қажет
Жасанды интеллект модельдері, ғылыми модельдеу және кәсіпорын қосымшалары барған сайын үлкен және күрделі бола бастағанда, жеке жүйелердің мүмкіндіктері жад пен өңдеу қуатының өсіп келе жатқан талаптарын қанағаттандыру үшін жеткіліксіз.
AI TOP Atom кластері бұл шектеуді жояды, бұл деректерді бұлтқа жіберместен және деректер қауіпсіздігіне нұқсан келтірместен жергілікті ресурстарды қажет ететін тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді.
Техникалық сипаттамалары
Әрбір AI TOP Atom түйіні FP4 дәлдігімен AI есептеулерінде 1 PFLOPS өнімділігін қамтамасыз етеді және 128 ГБ бірыңғай жадымен жабдықталған.
Әрқайсысында 128 ГБ бірыңғай жады бар 200 Гбайт roce қолдайтын коммутаторды қолдана отырып, әрқайсысы 128 Гбайт бірыңғай жады бар төрт түйін кластеріне біріктірілген, жеке жүйенің мүмкіндіктерінен асып түсетін үлкен жадты қажет ететін ресурстарды қажет ететін тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді.
Модульдік архитектура ұйымдарға есептеу қажеттіліктері өскен сайын жүйені бір-төрт түйінге дейін масштабтауға мүмкіндік береді, бұл жергілікті инфрақұрылымды орналастыруды және деректерді толық бақылауды сақтайды. Бұл жасанды интеллект пен ғылыми есептеулердегі барған сайын күрделі мәселелерді шешуге арналған икемді және масштабталатын платформаны қамтамасыз етеді.
NVIDIA-мен бірге Демонстрация
Осы мүмкіндіктерді көрсету үшін GIGABYTE NVIDIA-мен бірге AI TOP Atom кластерлерінде жүзеге асырылатын жасанды интеллектке негізделген ғылыми есептеулердің жұмыс процесін ұсынды.
NVIDIA NemoClaw blueprints платформасын пайдалана отырып, жүйе зерттеу гипотезаларын жасау үшін қолданылатын NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-NVFP4 ашық үлгілерінің жұмысын басқарады, содан кейін есептеу кластерінде ғылыми модельдеулерді орындау үшін GROMACS автоматты түрде іске қосылады.
Ғылыми модельдеу құралдарымен ai талдау және гипотеза құру мүмкіндіктерін біріктіре отырып, бұл шешім жасанды интеллектті қолданатын зерттеулерді кластерлік есептеу ортасында қалай тиімді орындауға болатындығын көрсетеді.
Термоинтерфейс материалдарын әзірлеу
Демонстрация аясында бұл жұмыс процесі молекулалық динамика әдісімен ауқымды модельдеу барған сайын маңызды рөл атқаратын жартылай өткізгіштерді корпустаудың заманауи технологиялары үшін термоинтерфейс материалдарын (TIM) әзірлеуге қолданылды.
Егер автономды жүйелер әдетте жад шектеулеріне байланысты шамамен 10 миллион атомды модельдеумен шектелсе, онда AI TOP ATOM төрт түйінді кластері модельдеу ауқымын 30 миллионнан астам атомға дейін ұлғайтуға мүмкіндік береді, бұл келесі ұрпақтың интегралды микросхемаларды корпустау саласындағы зерттеулерге жаңа мүмкіндіктер ашады.
Қорытынды
Бұл демонстрация AI TOP Atom төрт түйінді кластері автономды жүйенің мүмкіндіктерінен әлдеқайда үлкен масштабтағы ғылыми есептеулерді қалай қолдай алатынын анық көрсетеді. Бұл платформаның қолдану аясын кеңейтеді-жасанды интеллектке негізделген шешімдерді әзірлеуден бастап ғылыми есептеулердің перспективалық міндеттеріне дейін.
Қосымша ақпарат алу үшін GIGABYTE AI TOP Atom бетіне кіріңіз.