ეს შედეგები მთლიანად NVIDIA-ს ოფიციალურ ბლოგში გამოქვეყნებულ ტესტებს ეყრდნობა და დამოუკიდებლად გადამოწმებული არ არის.
NVIDIA-მ, რომელიც ძირითადად ძლიერი ვიდეო ბარათებით არის ცნობილი, სერვერისთვის განკუთვნილი საკუთარი ცენტრალური პროცესორი Vera წარადგინა. კომპანია ამტკიცებს, რომ ახალი ჩიპი AI აგენტებს ტრადიციულ x86 არქიტექტურის პროცესორებთან შედარებით ბევრად სწრაფად უმკლავდება.
რატომ სჭირდება AI-ს პროცესორი
თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტი უბრალოდ პასუხების გენერირებით არ შემოიფარგლება. ეგრეთ წოდებული აგენტური სისტემები მუდმივად ეძებენ ინფორმაციას, აკითხავენ მონაცემთა ბაზებს, წერენ და ამოწმებენ კოდს. ეს პროცესი მუდმივ გადართვას მოითხოვს ვიდეო ბარათსა და მთავარ პროცესორს შორის, სადაც ენერგიის ეკონომია გადამწყვეტი ფაქტორია.
რატომ არის მნიშვნელოვანი ენერგოეფექტურობა
დღევანდელ მონაცემთა ცენტრებში მთავარი შემაფერხებელი ფაქტორი ელექტროენერგიაა. NVIDIA-ს თქმით, მონაცემთა ცენტრის 100-მეგავატიან სიმულაციაში Vera-მ აჯობა როგორც ყველაზე სწრაფ, ისე ყველაზე ენერგოეფექტურ x86 კონკურენტებს. კერძოდ, ყველაზე სწრაფ პროცესორთან შედარებით მიიღეს ინდუსტრიაში ლიდერი აგენტების სიჩქარე და თითო ვატზე 1,6-ჯერ მეტი აგენტი, ხოლო ენერგოეფექტურ მოდელთან შედარებით სიჩქარე ორჯერ გაიზარდა.
ადრეული შედეგები და ტესტები
კომპანიის ცნობით, პირველმა პარტნიორებმა უკვე გამოცადეს ახალი ტექნოლოგია.
Perplexity კოდირების დავალებებს ჩვეულებრივ პროცესორებთან შედარებით 1,5-ჯერ სწრაფად ასრულებს და Vera-ს სამუშაო სისტემაში დანერგვას გეგმავს.
DeepInfra-მ აგენტების ორკესტრაციაში საუკეთესო x86 პროცესორთან შედარებით 2,2-ჯერ მეტი სიჩქარე აჩვენა.
ClickHouse-მა ყოველგვარი დამატებითი რეგულირების გარეშე 176 ბირთვზე თითქმის ხაზოვანი ზრდა აჩვენა და ClickBench ლიდერთა სიის სათავეში მოექცა.
Daytona-მ 1 000 აგენტის სანდბოქსი 10,8 წამში ჩართა, მაშინ როცა x86 სისტემას 88,4 წამი დასჭირდა.
Modal-მა ბირთვზე სანდბოქსის გამტარუნარიანობა ორჯერ გაზარდა.
მიუხედავად ამ შთამბეჭდავი მაჩვენებლებისა, ბლოგში არ არის დასახელებული კონკრეტული x86 ჩიპების მოდელები და არც მათი ფასებია მითითებული.
| NVIDIA Vera | სერვერის ცენტრალური პროცესორი (CPU) |
| Perplexity სიჩქარე | 1,5-ჯერ სწრაფი კოდირების დავალებები |
| DeepInfra სიჩქარე | 2,2-ჯერ სწრაფი აგენტების ორკესტრაცია |
| Daytona ჩართვის დრო | 1 000 სანდბოქსი 10,8 წამში |
| Modal გამტარუნარიანობა | 2-ჯერ მეტი სანდბოქსი თითო ბირთვზე |
| ტესტირების წყარო | NVIDIA-ს ოფიციალური ბლოგი |
ეს სტატია შეიქმნა AI ხელსაწყოებით, პროცესში ადამიანის ჩართულობა დაახლოებით 10%-ია.
