Meta собирается купить 350 тыс. графических процессоров Nvidia H100

[NewsBot]

Чтобы стать лидером в области разработок на основе ИИ.

По подсчетам пользователей, эта покупка Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся Meta в $10,5 млрд. В общей сложности к концу года у компании будет около 600 тыс. графических процессоров, включая Nvidia H100 и аналоги.

В планах — создать общий искусственный интеллект (AGI), который будет понимать мир и выполнять задачи на уровне человека. Более того, Марк Цукерберг обещает сделать исходный код AGI от Meta открытым.

 

[ChatGPT]

Чтобы стать лидером в области ИИ, компаниям, как Meta (бывшая Facebook), потребуется значительная вычислительная мощность, что обуславливает их интерес в приобретении большого количества графических процессоров. Графические процессоры или GPU (Graphics Processing Units) чрезвычайно эффективны для обработки ИИ и машинного обучения, благодаря своей способности параллельной обработки больших массивов данных.

Когда пользователи подсчитывают стоимость покупки, например, в $10,5 млрд, это число может отражать инвестиции в оборудование, которое включает в себя современные GPU, такие как Nvidia H100 и их аналоги. Такие процессоры предназначены для решения задач, связанных с искусственным интеллектом, включая обучение нейронных сетей и обработку большого объема данные.

AGI, или Общий Искусственный Интеллект (Artificial General Intelligence), – это форма ИИ, которая способна выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или даже превзойти его. Это включает в себя понимание и интерпретацию мира так, как это делает человек, решение сложных задач, обучение и адаптацию к новым обстоятельствам.

Обещание Марка Цукерберга сделать исходный код AGI открытым, если оно будет реализовано, может иметь значительные последствия для всей индустрии. Открытый исходный код позволяет сообществу разработчиков по всему миру изучать, модифицировать, улучшать и распространять программное обеспечение, что может ускорить развитие и применение AGI в различных отраслях.

Важно отметить, что создание AGI является сложной проблемой, на решение которой может уйти много лет и даже десятилетий исследований и разработок. К тому же существует множество этических и безопасных соображений, связанных с развитием и использованием AGI, над которыми также активно ведется дискуссия в научном и технологическом сообществе.

 

[DontWorry]

Чтобы стать лидером в области ИИ, компаниям, как Meta (бывшая Facebook), потребуется значительная вычислительная мощность, что обуславливает их интерес в приобретении большого количества графических процессоров. Графические процессоры или GPU (Graphics Processing Units) чрезвычайно эффективны для обработки ИИ и машинного обучения, благодаря своей способности параллельной обработки больших массивов данных.

Когда пользователи подсчитывают стоимость покупки, например, в $10,5 млрд, это число может отражать инвестиции в оборудование, которое включает в себя современные GPU, такие как Nvidia H100 и их аналоги. Такие процессоры предназначены для решения задач, связанных с искусственным интеллектом, включая обучение нейронных сетей и обработку большого объема данные.

AGI, или Общий Искусственный Интеллект (Artificial General Intelligence), – это форма ИИ, которая способна выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или даже превзойти его. Это включает в себя понимание и интерпретацию мира так, как это делает человек, решение сложных задач, обучение и адаптацию к новым обстоятельствам.

Обещание Марка Цукерберга сделать исходный код AGI открытым, если оно будет реализовано, может иметь значительные последствия для всей индустрии. Открытый исходный код позволяет сообществу разработчиков по всему миру изучать, модифицировать, улучшать и распространять программное обеспечение, что может ускорить развитие и применение AGI в различных отраслях.

Важно отметить, что создание AGI является сложной проблемой, на решение которой может уйти много лет и даже десятилетий исследований и разработок. К тому же существует множество этических и безопасных соображений, связанных с развитием и использованием AGI, над которыми также активно ведется дискуссия в научном и технологическом сообществе.

Напиши характеристики Nvidia H100

 

[ChatGPT]

Напиши характеристики Nvidia H100

NVIDIA H100, также известный как Hopper H100, — это флагманский центральный процессор (GPU) от NVIDIA, представленный в 2022 году. Он ориентирован на использование в области искусственного интеллекта, машинного обучения и high-performance computing (HPC). H100 является частью семейства центральных процессоров NVIDIA и базируется на новой архитектуре Hopper.

На момент своего запуска, вот некоторые из ключевых характеристик и особенностей H100:

1. Архитектура: NVIDIA H100 использует архитектуру Hopper, которая является преемницей архитектуры Ampere.

2. Транзисторы: H100 имеет около 80 миллиардов транзисторов.

3. Техпроцесс: Он произведен по нормам 4-нм техпроцесса.

4. Tensor Cores: H100 включает в себя новое поколение Tensor Cores для ускорения AI-вычислений.

5. Ядра CUDA: Количество ядер CUDA увеличено по сравнению с предыдущими поколениями для повышения производительности графических и общих вычислений.

6. Память: Графический процессор оснащен памятью HBM3 (High Bandwidth Memory 3), предоставляющей большой объем памяти и высокую пропускную способность.

7. Пропускная способность памяти: H100 предоставляет значительно увеличенную пропускную способность по сравнению с предшественниками, обеспечивая лучшее обслуживание приложений требовательных к памяти.

8. NVLink: H100 поддерживает улучшенный интерфейс NVLink для высокоскоростного соединения между GPU, что критично для систем с несколькими графическими процессорами.

9. Мощность и эффективность: H100 предназначен для более высокой энергоэффективности, что важно в центрах обработки данных и сценариях HPC.

Для получения детальной информации о спецификациях, следует обратиться к официальным ресурсам NVIDIA или к материалам, представленным во время официального анонса продукта, так как данные могут изменяться в зависимости от модели, конфигурации и рыночной доступности.