Nvidia近日宣布面向专注于人工智能的服务器推出下一代以太网网络技术,并表示,戴尔、HPE和联想将率先将这种技术集成到他们的产品中。
Nvidia表示,此次推出的Spectrum-X技术是专为AI工作负载设计的,能够为AI通信提供比传统以太网高1.6倍的网络性能。
戴尔、HPE和联想公布的新服务器产品将Spectrum-X与Nvidia最强大的H100 Tensor Core GPU以及AI Enterprise和AI Workbench软件相结合。据称,这些厂商将为那些想要实施最先进生成式AI模型的企业提供了完整的方案。
据Nvidia称,Spectrum-X将结合最新的Spectrum-4以太网交换机高速性能与Nvidia BlueField-3 SuperNIC(如图所示),后者是一种新型网络加速器,旨在加速AI工作负载以及加速软件。据称,该技术是对Nvidia BlueField-3 数据处理单元的补充,这种数据处理单元是一种卸载、隔离、加速和保护数据中心服务的处理器,可以释放GPU资源以专注于AI处理。
Nvidia表示,Spectrum-4是首款每秒51太比特的以太网交换机,旨在确保大规模和高负载下尽可能高的数据吞吐量,以最大限度地减少网络拥塞。这么做是必要的,因为AI工作负载必须处理大量数据。通过添加微调的路由软件,它可以确保以最佳方式使用网络基础设施。
至于BlueField-3 SuperNIC,它可通过融合以太网以高达每秒400 GB的远程直接内存访问速度连接集群内的每个AI服务器。Nvidia表示,这将对AI训练和推理系统的性能产生显着影响。另一个好处是高安全性,因为BlueField-3 SuperNICS创建了一个安全的多租户数据中心环境,可以隔离每个工作负载。
Nvidia表示,戴尔、HPE和联想的新系统将于明年第一季度上市。
Nvidia公司创始人、首席执行官黄仁勋强调了加速网络框架的重要性,称它是“Nvidia领先服务器制造商合作伙伴新一波AI系统的催化剂,可加速向生成式AI时代的转变。”
HPE公司首席执行官Antonio Neri解释了这项新技术背后的想法,称生成式AI需要完全不同的网络架构来支持各种动态工作负载。他表示,为了让客户能够发挥AI的潜力,“HPE正在与Nvidia合作,构建具有所需功能、效率和可扩展性的系统来支持这些应用”。
Spectrum-X目前已经安装在Nvidia Israel-1超级计算机上,对于那些想要在本地环境中构建下一代AI系统的公司来说可以把这种超级计算机作为他们的参考架构。Israel-1系统使用戴尔的PowerEdge XE9680服务器构建,支持Nvidia的HGX 100平台,该平台具有8个GPU、BlueField-3 DPU和带有Spectrum-4交换机的SuperNIC。
戴尔公司董事长、首席执行官Michael Dell表示:“通过我们的合作,戴尔和Nvidia正在为客户提供快速地、安全地从数据中提取情报所需的基础设施和软件。”
据称,戴尔的网络加速软件可以进一步提高性能,提供对Cumulus Linux、Pure SONiC和NetQ等软件开发套件以及位于BlueField芯片核心的Nvidia DOCA软件框架的访问路径。AI Enterprise打包了数十种主流的AI框架、预训练模型和开发工具,AI Workbench则提供了用于在PC或工作站上自定义AI模型的工具。
好文章,需要你的鼓励
微软宣布为Word和Excel推出基于OpenAI的AI代理模式,通过简单提示即可自动生成文档和分析数据。Word用户可享受"氛围写作"功能,利用现有文档组装报告和提案。Excel代理能分析电子表格数据并生成可视化报告。尽管在SpreadsheetBench基准测试中准确率仅为57.2%,低于人类平均水平71.3%,但微软强调其针对实际工作场景优化。此外,微软还发布了基于Anthropic的Office代理,显示其正逐步减少对OpenAI的依赖。
苹果与清华合作提出EpiCache技术,解决AI长期对话中的记忆管理难题。该方法将对话自动分割成话题片段,为每个话题建立专门记忆库,实现智能匹配和高效检索。实验显示,EpiCache比传统方法准确率提高40%,内存使用减少4-6倍,响应速度提升2.4倍,为资源受限环境下的AI对话系统提供了实用解决方案。
OpenAI为美国ChatGPT用户推出"即时结账"功能,用户可在对话中直接购买Etsy和Shopify商品,无需跳转至外部网站。该功能支持Apple Pay、Google Pay等多种支付方式,并计划接入超过100万家Shopify商户。OpenAI还将开源其代理商务协议技术,与谷歌的代理支付协议形成竞争。这标志着电商购物模式的重大转变,AI聊天机器人可能重塑在线零售发现和支付生态系统。
清华大学与英伟达合作提出DiffusionNFT,一种革命性的AI图像生成训练方法。该方法通过对比正负样本进行学习,避免了复杂的概率计算,训练效率比传统方法提升25倍。研究团队在多项测试中验证了其优越性,不仅大幅提升了图像质量和文字渲染能力,还实现了无需分类器引导的高效训练,为AI图像生成技术的普及和应用奠定了重要基础。