Summarize this content to 400 words in Persian Lang
این مقاله به بررسی پردازنده‌های گرافیکی مرکز داده NVIDIA می‌پردازد و آنها را بر اساس معماری (Pascal، Volta و Ampere) و بر اساس نوع رابط، مانند PCIe و SXM، سازمان‌دهی می‌کند. ویژگی‌های کلیدی مانند هسته‌های CUDA، پهنای باند حافظه و مصرف انرژی برای هر مدل را شرح می‌دهد. این مقاله تفاوت‌های اساسی بین رابط‌های PCIe و SXM را برجسته می‌کند و بر مزیت SXM در فعال‌سازی سریع‌تر ارتباط بین GPU، که برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ ضروری است، تأکید می‌کند. همچنین راهنمایی عملی در مورد انتخاب GPU مناسب بر اساس نیازهای محاسباتی خاص، با در نظر گرفتن عواملی مانند ظرفیت حافظه و الزامات دقت ارائه می دهد.
این مقاله به بررسی مجموعه گرافیکی با کارایی بالا NVIDIA، از جمله A100 (معماری Ampere) و سری H100/H200 (معماری Hopper) می‌پردازد. این یک نگاه عمیق به مشخصات آنها – مانند اندازه حافظه، پهنای باند، هسته‌های CUDA و مصرف انرژی – ارائه می‌کند و گزینه‌های رابط مانند PCIe، SXM4، SXM5 و NVL را برجسته می‌کند. علاوه بر این، این مقاله سوپرتراشه‌های NVIDIA را معرفی می‌کند که CPUهای Grace را با یک یا دو GPU مرکز داده جفت می‌کنند تا عملکرد را افزایش داده و گلوگاه‌ها را در کارهای سخت مانند AI و HPC به حداقل برسانند. این سوپرتراشه ها به ویژه برای استنتاج مدل زبان بزرگ (LLM) قدرتمند هستند و از NVLink برای ارتباط فوق سریع بین CPU و GPU استفاده می کنند.
می توانید پادکست قسمت 1 و قسمت 2 تولید شده توسط NotebookLM را بر اساس مقاله گوش دهید. علاوه بر این، من تجربه خود را از ساخت ایستگاه کاری یادگیری عمیق هوش مصنوعی در مقاله دیگری به اشتراک گذاشتم. اگر تجربه یک ایستگاه کاری DIY توجه شما را جلب کرد، من روی سایتی کار می کنم تا GPU ها را با هم مقایسه کنم.
این مقاله به بررسی پردازنده‌های گرافیکی مرکز داده NVIDIA می‌پردازد و آنها را بر اساس معماری (Pascal، Volta و Ampere) و بر اساس نوع رابط، مانند PCIe و SXM، سازمان‌دهی می‌کند. ویژگی‌های کلیدی مانند هسته‌های CUDA، پهنای باند حافظه و مصرف انرژی برای هر مدل را شرح می‌دهد. این مقاله تفاوت‌های اساسی بین رابط‌های PCIe و SXM را برجسته می‌کند و بر مزیت SXM در فعال‌سازی سریع‌تر ارتباط بین GPU، که برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ ضروری است، تأکید می‌کند. همچنین راهنمایی عملی در مورد انتخاب GPU مناسب بر اساس نیازهای محاسباتی خاص، با در نظر گرفتن عواملی مانند ظرفیت حافظه و الزامات دقت ارائه می دهد.
این مقاله به بررسی مجموعه گرافیکی با کارایی بالا NVIDIA، از جمله A100 (معماری Ampere) و سری H100/H200 (معماری Hopper) می‌پردازد. این یک نگاه عمیق به مشخصات آنها – مانند اندازه حافظه، پهنای باند، هسته‌های CUDA و مصرف انرژی – ارائه می‌کند و گزینه‌های رابط مانند PCIe، SXM4، SXM5 و NVL را برجسته می‌کند. علاوه بر این، این مقاله سوپرتراشه‌های NVIDIA را معرفی می‌کند که CPUهای Grace را با یک یا دو GPU مرکز داده جفت می‌کنند تا عملکرد را افزایش داده و گلوگاه‌ها را در کارهای سخت مانند AI و HPC به حداقل برسانند. این سوپرتراشه ها به ویژه برای استنتاج مدل زبان بزرگ (LLM) قدرتمند هستند و از NVLink برای ارتباط فوق سریع بین CPU و GPU استفاده می کنند.
می توانید پادکست قسمت 1 و قسمت 2 تولید شده توسط NotebookLM را بر اساس مقاله گوش دهید. علاوه بر این، من تجربه خود را از ساخت ایستگاه کاری یادگیری عمیق هوش مصنوعی در مقاله دیگری به اشتراک گذاشتم. اگر تجربه یک ایستگاه کاری DIY توجه شما را جلب کرد، من روی سایتی کار می کنم تا GPU ها را با هم مقایسه کنم.
