TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
ที่งาน Graphics Technology Conference (GTC) 2021 ของ Nvidia มีข่าวใหม่น่าตื่นตาตื่นใจจาก Nvidiaหลายอย่าง โดยไฮไลต์คือการประกาศเปิดตัว CPU ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ตัวแรก รวมถึง Data Processing Unit (DPU) รุ่นใหม่ แพลตฟอร์มด้าน Autonomous Driving และ Framework สำหรับงานด้าน Quantum Computing และ Cybersecurity เราจึงขอสรุปไฮไลต์เหล่านั้นมาให้ได้ติดตามกันครับ
1.) GRACE – CPU ในดาต้าเซ็นเตอร์ตัวแรกจาก Nvidia
เมื่อปีก่อนเราคงได้ยินข่าวการเข้าซื้อ ARM ของ Nvidiaแล้ว (ติดตามข่าวเก่าได้จาก TechTalkthai https://www.techtalkthai.com/nvidia-to-acquire-arm-about-40-billions-from-softbank/) โดยผลงานจากวันนั้นคือการเปิดตัวชิปบนสถาปัตยกรรม ARM สำหรับงานด้าน AI หรือที่ต้องการประมวลผลแรงสูงอย่าง HPC ภายใต้ชื่อ ‘GRACE’
CPU ตัวใหม่นี้ทาง Nvidia คุยว่าสามารถเทรนพารามิเตอร์ในงาน Natural Language Processing (NLP) หลักล้านล้านตัวได้เร็วกว่าระบบ Nvidia DGX บน x86 ถึง 10 เท่า นอกจากนี้ด้วยเทคโนโลยี NVLink interconnect 4th ยังเร่งเร้าการเชื่อมต่อระหว่าง GRACE และ Nvidia GPU ได้ถึง 900 GB/s ซึ่งสูงกว่าแบนด์วิดท์ที่ทำได้ในเซิร์ฟเวอร์ทุกวันนี้กว่า 30 เท่า ไม่เพียงเท่านั้นยังรองรับ LPDDR5x ที่ให้แบนด์วิดท์สูงกว่า DDR4 2 เท่าและมีประสิทธิภาพด้านพลังงานดีกว่า 10 เท่า รวมถึงสถาปัตยกรรมแบบใหม่ยังสามารถบูรณาการ Cache เข้าด้วยกันใน Memory Address Space เป็นผืนเดียวกันง่ายต่อการโปรแกรมเข้าไปอีก
โดย Nvidia ประมาณการว่า GRACE จะออกสู่ตลาดได้ราวปี 2023 ซึ่งมีลูกค้าอย่าง Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) และ the US Department of Energy’s Los Alamos National Laboratory มารอแล้วใน Supercomputer ที่จะถูกผลิตโดย HPE ในปี 2023
2.) Ominiverse Enterprise
Ominiverse Design เป็นโซลูชันที่ถูกเปิดตัวมาตั้งแต่ธันวาคมปีก่อน โดยสามารถบูรณาการ GPU เข้าด้วยกันเพื่อสร้างระบบ Simulation ประกอบกับรวบรวมแพลตฟอร์มที่จำเป็นกับการทำงาน 3D สำหรับ Omniverse Enterprise ก็เป็น License สำหรับองค์กรที่มาพร้อมกับ เซิร์ฟเวอร์ Nucleus สำหรับการปฏิบัติงานตอบโจทย์ทุกสเกลของงาน โดยปัจจุบัน Ominiverse มีลูกค้าแล้วกว่า 400 บริษัทอย่าง BMW ในโรงงานแบบ Digital Twin สำหรับการผลิตรถยนต์หรือผู้ผลิตเกมต่างๆ
ติดตามเพิ่มเติมได้ที่ https://developer.nvidia.com/nvidia-omniverse-platform
3.) DPU BLUEFIELD-3
Data Processing Unit (DPU) รุ่นใหม่ของ Nvidia หรือ BlueField-3 โดย DPU เป็นแนวคิดแยกส่วนประมวลผลเพื่อเร่งเร้าประสิทธิภาพของการทำงานให้ SDN, Storage หรือ Cybersecurity โดยชิปรุ่นใหม่ BlueField-3 มาพร้อมกับ Arm A78 16 คอร์ ซึ่งสามารถยกระดับการประมวลผลทราฟฟิคด้านเครือข่ายได้ถึง 400 Gbps หากเมื่อเทียบกับ DPU รุ่นก่อน BlueField-3 มีประสิทธิภาพด้านการเข้ารหัสได้ดีว่าถึง 4 เท่าและมีพลังการประมวลผลได้ดีกว่า 10 เท่า นอกจากนั้นยังรองรับกับ PCIe 5
โดย Nvidia เตรียมความพร้อมในการโปรแกรม BlueField ให้ผ่าน DOCA 1.0 SDK ปัจจุบันมีเสียงตอบรับแล้วจากพาร์ทเนอร์อย่าง Dell Technologies, Inspur, Lenovo และ Supermicro รวมถึงผู้ให้บริการคลาวด์อย่าง Baidu, JD.com, UCloud และแพลตฟอร์มชั้นนำอย่าง Canonical, Red Hat และ VMware ในด้านตลาด Cybersecurity และ Storage ตัว BlueField ยังสามารถตอบโจทย์ความต้องการของผู้เล่นชั้นนำด้านนี้อย่าง Fortinet, Guardicore, DDN, NetApp, Cloudflare, F5 และ Juniper Networks คาดว่า BlueField-3 จะพร้อมลงสนามได้ราว Q1 ปี 2022
4.) CUQUANTUM SDK
ถึงแม้ Nvidia จะไม่ใช้ผู้ผลิต Quantum Computer แต่ก็มีส่วนในการพัฒนางานนี้ สำหรับการใช้ Classical เพื่อทำ Quantum Simulation ที่อาศัย GPU ตัว cuQuantum SDK ที่ Nvidia ประกาศออกมานี้ จะช่วยให้นักวิจัยเข้าไปดึงความสามารถจาก GPU มาใช้ตอบโจทย์นั้น โดยนักวิจัยจาก Caltech ได้สร้างสถิติใหม่ด้วยการใช้ cuQuantum กับ Google Sycamore circuit ซึ่งให้ประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 9 เท่าต่อ GPU
5.) EGX AI Platform for Enterprise
ไอเดียคือการทำ Certified ให้การใช้งานระหว่างแพลตฟอร์มระดับองค์กร โดยมีการทำ Certified 2 ส่วนคือแพลตฟอร์ม NVIDIA EGX กับ Atos, Dell Technologies, GIGABYTE, H3C, Inspur, Lenovo, QCT และ Supermicro อีกส่วนคือ Nvidia A10 และ A30 แพลตฟอร์มอย่าง VMware vSphere ซึ่งแพลฟอร์มเหล่านี้เป็นโครงสร้างพื้นฐานในแอปพลิเคชันขององค์กรอยู่แล้ว เมื่อเพิ่ม Nvidia เข้ามาก็เพิ่มความสามารถด้าน AI Workload เข้ามาด้วย หรือกล่าวคือเพิ่มความสามารถ AI จากโซลูชัน Nvidia ให้แอปพลิเคชันขององค์กรนั่นเอง ติดตามเพิ่มเติมได้ที่ https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-global-computer-makers-launch-industry-standard-enterprise-server-platforms-for-ai
6.) Data Center Security Framework ‘Morpheus’
Morpheus เป็น AI Framework ด้าน Cybersecurity ที่ Nvidia แนะว่าจะสามารถดึงเข้าความสามารถ AI ของตนและ BlueFiled-3 ซึ่งอย่างหลังอาจวางอยู่บน Edge อยู่แล้ว โดย Morpheus จะช่วยให้สามารถประมวลผลแพ็กเก็ตที่วิ่งผ่าน Data Center ได้แบบเรียลไทม์ หลังจากนั้นจะส่งข้อมูลต่อไปยัง EGX Server เพื่อวิเคราะห์เชิงลึกต่อไป ทั้งหมดนี้พาร์ทเนอร์อย่าง ARIA Cybersecurity Solutions, Cloudflare, F5, Fortinet, Guardicore, Canonical, Red Hat และ VMware ได้ขานรับ Framework นี้เพื่อทำงานร่วมกันกับ Nvidia แล้ว
7.) Jarvis conversational AI framework
Nvidia ได้ประกาศพร้อมใช้งาน Javis หรือ conversational AI framework ให้นักพัฒนาได้นำไปเทรนโมเดล Deep Learning เพื่อสร้าง AI ในการสนทนาแล้ว โดย Framework มีจุดเด่นอย่างการทำ Speech Recognition ได้อย่างแม่นยำ มีความสามารถในการแปลได้หลายภาษาในระดับเรียลไทม์ รวมถึง Text-to-Speech ยิ่งเมื่อรวมกับปัจจัยจาก Nvidia GPU จะยิ่งแสดงศักยภาพได้ดีขึ้น
8.) Autonomous Platform
ในมุมของพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ Nvidia ได้ประกาศนวัตกรรมใหม่คือ Atlas หรือแพลตฟอร์มที่มีศักยภาพของโปรเซสเซอร์ถึง 1000 TOPS ซึ่งแรงกว่ารุ่นก่อนหน้า 4 เท่า โดย System-on-chip (SOC) อาศัยสถาปัตยกรรม GPU และ Arm CPU ใหม่ผสานพลังกับ BlueField ที่มาพร้อมกับฟีเจอร์ช่วยป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ ทั้งนี้เพื่อไม่ให้ชนกับแพลตฟอร์มรุ่นก่อนอย่าง Orin (254 TOPS) ที่กำหนดเริ่มปี 2022 ทาง Nvidia ได้ประกาศแผนของ Atlas ในปี 2025
โดยผลงานของ Orin ทาง Nvidia คุยว่าลูกค้าอย่าง Volvo ได้เตรียมนำไปใช้ในรถยนต์อัตโนมัติรุ่นใหม่ ซึ่งคาดว่ารุ่นแรกน่าจะเป็น Volvo XC90 อย่างไรก็ดี Autonomous Platform เป็นสิ่งที่ควบคู่กันไปกับ Omniverse ในการทำเทรนโมเดลในระบบ Perception ในงานด้านนี้เพื่อจำลองกระบวนการตัดสินใจได้
9.) DGX Superpod
DGX superPOD เป็น Cloud-Native Supercomputer (https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-superpod/) ซึ่งในรุ่นต่อไปจะมีการพัฒนาไปใช้ DGX A100 มากกว่า 20 ตัวที่มาพร้อมกับเทคโนโลยี Nvidia InfiniBand HDR networking โดยย้อนไปที่รุ่นปัจจุบันของ superPOD มีการใช้งาน BlueField-2 อย่างไรก็ดีคาดว่า superPOD ใหม่จะสามารถให้บริการผ่านทางพาร์ทเนอร์ได้ใน Q2 ปีนี้ ในวาระเดียวกัน Nvidia ยังได้ประกาศถึง DGX Station A100 หรือเดสก์ท็อปสำหรับงาน AI สนนราคา Subscription ที่ 9,000 เหรียญสหรัฐฯต่อเดือน
