Nvidia创建了一项服务器开放设计以支持其加速器,并认为,以CPU为中心的服务器设计无法容纳多个GPU和SmartNIC。
Nvidia公司首席执行官黄仁勋本周一举行的Computex 2023大会上公布了名为“MGX”的设计,并表示这是必要的,因为现有的服务器设计无法应对Nvidia加速器产生的热量和消耗的功率。
他认为,从1965年IBM System 360首次亮相之日开启的计算历史时代如今已经结束。在 他的讲述中,System 360曾赋予了CPU的全球主导地位以及扩展系统的能力。
他认为,自那以后这种架构一直主导着世界,但CPU性能的提升已经趋于稳定,加速器辅助计算才是未来。
当然,这一论点是Nvidia的核心宗旨。
但黄仁勋用有关生成大型语言模型(LLM)所需工作量这一数据来支持他的观点,他引用了一个例子,假设有960台服务器系统,该系统耗资1000万美元,它需要消耗11Gwh来训练一个大型语言模型。
他断言,只需一对成本为40万美元的、Nvidia驱动的服务器以及封装的GPU就可以完成同样的工作,而功耗仅为0.13 GWh。他还表示,价值3400万美元的、Nvidia驱动的172设备可以用来训练150个大型语言模型,消耗11GWh。

即将推出的、基于Nvidia MGX规范的服务器
黄仁勋的理论是,这种设备很快就会出现在很多企业组织的购物清单上,因为虽然数据中心的建设速度是惊人的,但大家对机架空间和电力的竞争依然很激烈,所以很多用户会想办法重新设计他们的数据中心以提高效率和密度。
这就是MGX规范的用武之地,MGX提供了一种设计,可以在更小的空间内使用更多的Nvidia产品,而不是将其硬塞进仅由CPU驱动的机器中。黄仁勋表示,MGX提供了用户所需的密度。如果需要,它可以愉快地容纳旧的x86 CPU,以及所有Nvidia的加速器。
华擎科技、华硕、技嘉、和硕、QCT和Supermicro都已签约生产这种服务器,黄仁勋表示,这些服务器可以部署为100多种配置中,具有1U、2U和4U等外形规格。
8月,QCT将交付名为S74G-2U的MGX设计,该设计将提供GH200 Grace Hopper Superchip。同月,Supermicro将推出ARS-221GL-NR,采用Grace CPU Superchip。
黄仁勋还宣布,Grace Hopper的生产正在如火如荼地进行中。他表示,Grace Hopper可以用于运行5G网络的家庭环境,以及用于一些生成式AI中,在视频聊天通过网络时对其进行训练,而不是让客户端设备完成所有压缩和解压缩视频的工作。
他还介绍了一款大型交换机Spectrum-X Networking Platform,以提高以太网在运行AI工作负载的大规模云中的效率。
他提到,Nvidia改进了对AI软件堆栈的支持,使其更适合企业使用。
黄仁勋也在考虑机器人技术,因为Nvidia已经开放了Isaac平台,该平台结合了软件和芯片,可以打造用于工业用途的自主机器人,特别是可以用于在仓库里四处搬运货物。
之所以能够做到这些,是因为Nvidia使用封装了全部Nvidia加速硬件的服务器上创建真实世界的数字孪生,从而打造出了这种机器人。
这再次说明了Nvidia为什么要构建MGX服务器规范。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
延世大学研究团队通过分析AI推理过程中的信息密度模式,发现成功的AI推理遵循特定规律:局部信息分布平稳但全局可以不均匀。这一发现颠覆了传统的均匀信息密度假说在AI领域的应用,为构建更可靠的AI推理系统提供了新思路,在数学竞赛等高难度任务中显著提升了AI的推理准确率。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
蒙特利尔大学团队发现让AI"分段思考"的革命性方法Delethink,通过模仿人类推理模式将长篇思考分解为固定长度块,仅保留关键信息摘要。1.5B小模型击败传统大模型,训练成本降至四分之一,计算复杂度从平方级降为线性级,能处理十万词汇超长推理,为高效AI推理开辟新道路。