Nvidiaは、AI処理のためのコストとエネルギー消費を25倍削減する次世代Blackwellグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）を発表した。Nvidia GB200 Grace Blackwell Superchipは、複数のチップを同じパッケージに組み込んだもので、LLM推論ワークロードにおいて前世代と比較して最大30倍の性能向上を実現する。
Nvidia CEOのJensen Huangは、Nvidia GTC 2024での基調講演でBlackwellを紹介し、コンピューティングの変革時代を迎えると述べた。Blackwellベースのコンピュータは、Hopperの前身と比較して、25倍低いコストとエネルギー消費で、トリリオンパラメータの大規模言語モデル上でのリアルタイム生成AIを実現する。
BlackwellアーキテクチャのGPUは、2080億個のトランジスタを搭載し、カスタムビルドの2レチクル制限4NP TSMCプロセスを使用して製造されている。第二世代のトランスフォーマーエンジンを特徴とし、新しいマイクロテンソルスケーリングサポートと高度な動的範囲管理アルゴリズムを備えている。
また、第五世代のNVLinkネットワーキング技術を発表し、GPUあたり1.8TB/sの双方向スループットを実現し、最大576GPU間での高速通信を可能にする。Blackwellは、高度な機密計算機能を備え、AIモデルと顧客データを保護する。
Nvidia GB200 Grace Blackwell Superchipは、Nvidia B200 Tensor Core GPUとNvidia Grace CPUを900GB/sの超低電力チップ間リンクで接続し、LLM推論ワークロードにおいてNvidia H100 Tensor Core GPUと比較して最大30倍の性能向上を提供する。GB200は、Nvidia GB200 NVL72という、最も計算集約的なワークロード向けのマルチノード、液冷、ラックスケールシステムの主要コンポーネントである。
このプラットフォームは、Amazon、Google、Meta、Microsoft、OpenAIを含む主要なクラウドプロバイダー、サーバーメーカー、および先導的なAI企業による広範な採用が予想される。また、Cisco、Dell Technologies、Hewlett Packard Enterprise、Lenovo、SupermicroなどがBlackwell製品をベースにした幅広いサーバーを提供する予定である。
【ニュース解説】
NvidiaがAI処理のためのコストとエネルギー消費を大幅に削減する次世代のBlackwellグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）を発表しました。この新しいGPUは、従来のモデルに比べて25倍のコスト削減とエネルギー効率の向上を実現し、特に大規模言語モデル（LLM）の推論ワークロードにおいて最大30倍の性能向上を提供します。
この技術の進歩は、AIの分野でのコストとエネルギー消費の大幅な削減を意味します。これにより、より多くの企業や研究機関が高度なAIモデルを利用できるようになり、AI技術の普及と発展が加速されることが期待されます。特に、トリリオンパラメータを超える大規模な言語モデルのリアルタイム処理が可能になることで、自然言語処理や機械学習の分野でのブレークスルーが期待されます。
BlackwellアーキテクチャのGPUは、2080億個のトランジスタを搭載し、高度な製造プロセスを用いて製造されています。これにより、大量のデータを高速に処理する能力が向上し、AIモデルの学習と推論がより効率的に行えるようになります。また、新しいトランスフォーマーエンジンや高度なネットワーキング技術の採用により、複数のGPUを連携させて大規模なAIモデルを効率的に処理できるようになります。
この技術革新は、AIの研究開発だけでなく、実際の産業応用にも大きな影響を与えることが予想されます。例えば、自動運転車、医療診断、金融分析など、AI技術を活用するさまざまな分野で、より高度なモデルの利用が可能になり、その結果としてサービスの質が向上することが期待されます。
しかし、このような高度な技術の普及には、セキュリティやプライバシーの保護、エネルギー消費のさらなる削減など、解決すべき課題も存在します。また、AI技術の急速な発展に伴い、社会や経済に与える影響についても、慎重な検討が必要です。
NvidiaのBlackwell GPUの発表は、AI技術の未来に向けた大きな一歩であり、この技術がもたらす可能性と課題について、今後も注目が集まることでしょう。
from Nvidia unveils next-gen Blackwell GPUs with 25X lower costs and energy consumption.
