Intel-მა გამოუშვა სასერვერო 128-ბირთვიანი Xeon 6 Granite Rapids პროცესორები და ამაჩქარებელი Gaudi 3 AI

[Magdalena]

Intel-მა განაცხადა Xeon 6 სერიის ახალი სასერვერო პროცესორების გამოშვების (Granite Rapids) შესახებ, რომლებსაც მხოლოდ P-ბირთვები ექნება. კომპანიამ ასევე გამოაცხადა სპეციალიზებულ AI-ამაჩქარებელ Gaudi 3-ის გამოშვება. 

 

ფოტოს წყარო: Intel 

Granite Rapids იწარმოება Intel 3 (5-ნმ) ტექნოპროცესის გამოყენებით. სერია მოიცავს ხუთ მოდელს ბირთვების რაოდენობით 72-დან 128-მდე, საბაზისო სიხშირეა 2.0-დან 2.7 გჰც-მდე, მაქსიმალური სიხშირე - 3.9 გჰც (ერთ ბირთვზე), ასევე 3.2-დან 3.7 გჰც-მდე ყველა ბირთვზე. პროცესორებს აქვს 432-დან 504 მბ-მდე L3 ქეშ-მეხსიერება და TDP-ის დონე 400-დან 500 ვატამდე. 

 

ჩიპებზე მხარდაჭერილია როგორც ერთ, ისე ორი პროცესორის მქონე კონსტრუქციები, აქვთ 12-არხიანი DDR5-6400 და MRDIMM-8800 ოპერატიული მეხსიერების და 96 PCIe არხის მხარდაჭერა. 

 

Intel-ის თქმით, Xeon 6 წინამორბედებისგან განსხვავდება ბირთვების გაზრდილი რაოდენობით, მეხსიერების გაორმაგებული სიჩქარით და თითოეულ ბირთვში ინტეგრირებული AI-აჩქარების შესაძლებლობებით. ეს ჩიპები შექმნილია იმისთვის, რომ დააკმაყოფილოს ხელოვნური ინტელექტის წარმადობის მოთხოვნები Edge-სისტემებიდან მონაცემთა ცენტრებამდე და ქლაუდ-გარემომდე. 

 

Intel-ის თქმით, ახალი Xeon 6 ორჯერ უფრო სწრაფია Epyc Genoa პროცესორებთან (96-მდე Zen 4 ბირთვი) შედარებით გამოთვლითი დატვირთვის ფართო სპექტრში და ხუთჯერ უფრო სწრაფი - ნეიროქსელთან დაკავშირებულ ამოცანებში. 

 

სპეციალიზებული AI ამაჩქარებლები Gaudi 3 ოპტიმიზებულია გენერაციულ მოდელებთან მუშაობისთვის. ისინი იყენებენ 64 ტენსორული დამუშავების ერთეულს (TPC) და მატრიცული გამრავლების რვა ძრავს (MME) ღრმა ნეიროქსელის გამოთვლების დასაჩქარებლად. Gaudi 3 ამაჩქარებლებში ასევე წარმოდგენილია 128 გბ HBM2 მეხსიერება და მხარდაჭერილია 24 200 გბ Ethernet მასშტაბირებადი ქსელებისთვის. Gaudi 3 შეუფერხებლად თავსებადია PyTorch ფრეიმვორქსა და გაუმჯობესებულ ტრანსფორმაციისა და დიფუზიის მოდელებთან - Hugging Face. 

Intel-ის თქმით Gaudi 3 AI ამაჩქარებლები უზრუნველყოფენ 20%-ით მეტ სიჩქარეს და 2-ჯერ უკეთეს ფასი/წარმადობის შეფარდებას H100-თან შედარებით, რომელიც LLaMa 2 70B მოდელისთვის გამოიყენება. 

https://tinyurl.com/ftpwcvam