Теги → nvidia a100

NVIDIA хочет объединить классические и квантовые компьютеры — нужны быстрый интерфейс и удобная модель программирования

NVIDIA продвигает идею объединения элементов квантовых и классических компьютеров для ускорения вычислений. В частности, компания работает над внедрением своих ускорителей вычислений на графических процессорах (GPU) в квантовые системы, а также над упрощением создания квантовых алгоритмов. И сегодня NVIDIA анонсировала новые шаги на этом пути.

Компания NVIDIA некоторое время назад представила набор инструментов cuQuantum, который позволяет моделировать работу алгоритмов для квантовых процессоров на графических процессорах NVIDIA A100, а точнее на их тензорных ядрах. Это упростило вход в мир квантовых вычислений. cuQuantum, в частности, доступна всем желающим в составе облака AWS. Теперь NVIDIA намерена объединить квантовые и классические системы.

Для этого NVIDIA хочет создать интерфейс с малой задержкой, который позволит связать её ускорители вычислений и квантовые процессоры (QPU). Это позволит квантовым компьютерам использовать мощный потенциал параллельных вычислений GPU для решения классических задач. В частности, предлагается задействовать их для оптимизации схем, калибровки и исправления ошибок. Графические процессоры могут сократить время выполнения этих задач и уменьшить задержку при связи между классическими и квантовыми компьютерами, которая является основным узким местом для современных гибридных квантовых систем.

Также NVIDIA считает, что отрасли квантовых вычислений нужна унифицированная модель программирования с эффективными и простыми в использовании инструментами. Сегодня для программирования QPU исследователи вынуждены использовать квантовый эквивалент низкоуровневого ассемблерного кода, что находится за пределами возможностей многих учёных. Кроме того, сейчас нет единой модели программирования и компилятора, которые позволили бы выполнять один и тот же алгоритм на любом QPU.

NVIDIA намерена предложить набор инструментов, который позволит учёным легко воплощать свои квантовые алгоритмы сначала на смоделированных QPU, а затем на реальных. Для этого нужен компилятор, позволяющий работать в обеих средах. Благодаря сочетанию инструментов для моделирования квантовых вычислений на GPU, а также унифицированной модели программирования и компилятора, исследователи получат возможность приступить к созданию гибридных квантовых центров обработки данных, считает NVIDIA.

Ускоритель вычислений NVIDIA A100 выйдет в версии с предустановленным водоблоком для жидкостного охлаждения

NVIDIA готовит ещё одну версию анонсированной в прошлом июне PCIe-версии ускорителя вычислений A100 на базе графического процессора GA100 (архитектура Ampere). Новинка будет отличаться наличием водоблока для подключения к системе жидкостного охлаждения. Об этом сообщил ресурс VideoCardz, опубликовавший изображение новинки.

 Источник изображения: videocardz.com

Источник изображения: videocardz.com

Стоит отметить, что для ускорителей вычислений, к которым и относится NVIDIA A100, не характерны предустановленные водоблоки — если жидкостное охлаждение используются в готовых системах, то установку водоблоков берут на себя производители серверов. Однако NVIDIA, похоже, решила упростить партнёрам задачу, предложив собственное решение с присущей бренду элегантностью. Система охлаждения занимает всего один слот расширения, а пара штуцеров типа «ёлочка» для подвода и отвода тепла находится в торце, рядом с 8-контактным разъёмом питания.

Тут же отметим, что ранее NVIDIA уже выпускала ускоритель A100 с жидкостным охлаждением. Но это была SXM-версия акселератора, применяемая в составе «настольного суперкомпьютера» DGX A100 Station. А для PCIe-версиии NVIDIA A100 уже довольно давно на рынке есть водоблоки от сторонних производителей, например, от известной компании EK Water Blocks.

В целом же решение NVIDIA, пусть пока и не подтверждённое официально, отражает общий тренд на всё более активное применение СЖО в серверном сегменте.

NVIDIA выпустила PCIe-ускоритель A100, у которого 80 Гбайт HBM2e-памяти

Упоминания о версии NVIDIA A100 с интерфейсом PCI Express 4.0 и 80 Гбайт памяти типа HBM2e начали мелькать в документации разработчика ещё за несколько дней до анонса, поэтому сам факт дебюта этого ускорителя вычислений большим сюрпризом не стал. Новинка предлагает пропускную способность памяти на уровне 2 Тбайт/с.

 Источник изображения: NVIDIA

Источник изображения: NVIDIA

Напомним, до сегодняшнего дня получить NVIDIA A100 с 80 Гбайт памяти можно было только в исполнении SXM4, которое ориентировано на использование в серверных системах. Версия A100 с интерфейсом PCI Express 4.0 до сих пор предлагалась только с 40 Гбайт памяти типа HBM2e. Теперь отставание устранено, и плата с интерфейсом PCI Express 4.0 размещает по соседству графический процессор A100 с архитектурой Ampere и 80 Гбайт памяти типа HBM2e.

 Источник изображения: NVIDIA

Источник изображения: NVIDIA

Выпускаемый по 7-нм технологии компанией TSMC графический процессор NVIDIA A100 содержит 54 млрд транзисторов на кристалле площадью 826 мм2, он обладает 6912 ядрами CUDA, 432 тензорными ядрами, и обеспечивает быстродействие до 9,7 терафлопс в операциях с плавающей запятой двойной точности (FP64). Новая версия A100 не только в два раза увеличила объём памяти типа HBM2e, но и подняла на 25 % её пропускную способность — до 2 Тбайт/с. Интерфейс NVLink третьего поколения позволяет объединять подобные ускорители в связки для повышения производительности системы, а технология виртуализации позволяет одному графическому процессору делить физические ресурсы на семь независимых сегментов, что очень удобно для аренды мощностей в облачных системах.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Instagram начнёт показывать рекламу на вкладке «Обзор» и в профилях пользователей 7 ч.
«Ростелеком» и Axenix разработают решения для управления корпоративными данными 7 ч.
Российский бизнес держится за импортный софт — ему не находятся альтернативы 7 ч.
Инсайдер рассказал, продолжением какой Call of Duty станет следующая игра авторов Vanguard, WWII и Advanced Warfare 7 ч.
Илон Маск и Twitter пока не договорились о прекращении судебного разбирательства 9 ч.
Подготовка к анонсу следующего проекта Кодзимы больше похожа на игру в «Кто? Где? Когда?» 10 ч.
Сиквел Cyberpunk 2077 разработают авторы оригинала — для этого они переедут из Польши в США 10 ч.
«Хоть бы EA не испортила игру»: дебютный геймплей экшена Wild Hearts дал геймерам надежду на качественный аналог Monster Hunter 10 ч.
Mastercard снизит риски при покупке криптовалюты 11 ч.
Представлена российская платформа управления контейнерами «Штурвал» 12 ч.
Луна могла образоваться за несколько часов после столкновения Земли с другой планетой 4 ч.
Новая статья: Обзор системы жидкостного охлаждения ID-Cooling DashFlow 240 Basic Black 5 ч.
«Билайн» ускорил доступ к сервисам VK 5 ч.
«AzerTelecom» и «Казахтелеком» договорились о прокладке оптоволоконного интернет-кабеля по дну Каспийского моря 5 ч.
Intel поделилась планами по выпуску новых FPGA — новое поколение Agilex выйдет в 2023-2024 годах 8 ч.
SanDisk выпустила Professional Pro-G40 — защищённый внешний SSD с Thunderbolt 3, IP68 и скоростью до 2700 Мбайт/с 9 ч.
Учёные сделали новые открытия, дополнив наблюдения телескопа «Джеймс Уэбб» данными с «Чандры» 9 ч.
Контроллер Stadia можно подключить к другим платформам беспроводным способом, но существующие методы не слишком удобны 9 ч.
SpaceX запустила к МКС корабль Crew Dragon с тремя астронавтами и российским космонавтом Анной Кикиной 10 ч.
Intel обновила системные требования видеокарт Arc — теперь они официально совместимы с Ryzen 3000 и Ryzen 5000 10 ч.