NVIDIA promette di ridefinire la velocità di addestramento dell’IA (Intelligenza Artificiale). Il CEO della compagnia, ha recentemente confrontato la potenza e la performance delle vecchie GPU Hopper con la nuova GPU Blackwell, ed i risultati sembrano decisamente impressionanti.
Le architetture professionali di NVIDIA
Le architetture GPU professionali di NVIDIA, come Ampere, Hopper e Blackwell, rappresentano significative evoluzioni nel calcolo ad alte prestazioni. Ampere ha introdotto miglioramenti nell’efficienza energetica e nelle capacità di elaborazione per il deep learning. Hopper, dedicata a Grace Hopper, ha innovato l’addestramento AI su larga scala con un’ottima gestione dei dati. Blackwell ha ulteriormente alzato il livello, offrendo superiori prestazioni e efficienza energetica, definendo nuovi standard nel calcolo AI e riducendo l’impatto ambientale senza compromettere la velocità.
Anticipazioni del CEO NVIDIA
Durante la GTV conference di Marzo 2024, il CEO ha menzionato quanto tempo impiegava addestrare un modello GPT, un modello con 1,8 trilioni di parametri, con 25.000 amperes: si parlava di tre-cinque mesi. Uno stesso addestramento con Hopper avrebbe richiesto 8.000 GPU e avrebbe consumato 15 megawatt, impiegando circa tre mesi.
L’innovazione con Blackwell
Se invece decidessimo di utilizzare Blackwell, servirebbero solo 2000 GPU per lo stesso periodo di 90 giorni. Ma il dato veramente sorprendente riguarda il consumo energetico: Blackwell utilizza solo quattro megawatt di energia.
Evoluzione delle prestazioni senza precedenti
Il CEO ha poi ricordato un dato che evidenzia la rapidità con cui la potenza computazionale sta avanzando. Negli ultimi otto anni, la elaborazione dei dati è aumentata di ben 1000 volte. Mentre durante l’apice della Rivoluzione del PC, ogni dieci anni la potenza aumentava di 100 volte, NVIDIA, in soli otto anni, ha raggiunto progressi decisamente superiori.
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Velocità di addestramento dell’IA
Siamo quindi di fronte ad una promessa senza precedenti nel mondo dell’Intelligenza Artificiale. L’upgrade delle prestazioni e l’alta efficienza energetica di Blackwell non solo potrebbe cambiare drasticamente la velocità di addestramento dell’IA, ma potrebbero anche accelerare l’intera evoluzione della tecnologia. E secondo NVIDIA, sembra che il futuro sia arrivato prima del previsto.