Dell Pro Max với GB10: Được thiết kế riêng cho các nhà phát triển AI

Khi giám sát danh mục PC của Dell, tôi nhận thấy một thách thức rõ ràng: các kỹ sư AI đang đẩy giới hạn của phần cứng vốn chưa từng được xây dựng cho khối lượng công việc của họ. Khi khoảng cách giữa tham vọng và khả năng tính toán hiện có ngày càng lớn, điều này đang cản trở những đột phá mà các cá nhân và nhóm nhỏ mong muốn đạt được.

Dell Pro Max với GB10 đã thay đổi điều đó. Nó giới thiệu phiên bản tối ưu hóa cho máy tính để bàn của kiến ​​trúc Grace Blackwell của NVIDIA , trước đây chỉ dành riêng cho các trung tâm dữ liệu, vào môi trường máy tính để bàn. Siêu chip giờ đây phù hợp với nơi bạn làm việc. Điều này đánh dấu một sự thay đổi cơ bản về việc ai có thể truy cập các tài nguyên AI cấp siêu máy tính.

Thách thức về cơ sở hạ tầng AI

Khi tôi gặp khách hàng, bao gồm những người sáng lập công ty khởi nghiệp, nhà khoa học dữ liệu doanh nghiệp và nhà nghiên cứu học thuật, họ đều nói với tôi điều tương tự: thiết bị cục bộ của họ đạt đến giới hạn làm chậm quá trình đổi mới.

Các mô hình đào tạo với hơn 70 tỷ tham số đòi hỏi tài nguyên tính toán vượt xa khả năng của hầu hết các máy trạm cao cấp. Ví dụ, trong máy trạm Dell Pro Max Tower T2 với NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition, ngay cả với 96GB VRAM GPU, bạn vẫn có thể khai thác tối đa khoảng 30 đến 40 tỷ tham số trước khi giới hạn bộ nhớ buộc phải đánh đổi về độ chính xác hoặc khả năng.

Dịch vụ đám mây mở rộng những giới hạn đó, nhưng lại tạo ra những hạn chế mới. Đối với các nhóm chạy thử nghiệm AI liên tục, chi phí tăng nhanh từ 500 đô la lên 2.000 đô la mỗi tháng. Việc quản lý quyền truy cập đám mây làm tăng thêm sự bất tiện trong vận hành, và các tổ chức có thuật toán độc quyền hoặc bộ dữ liệu nhạy cảm không thể mạo hiểm di chuyển khối lượng công việc ra khỏi cơ sở.

Grace Blackwell giải quyết vấn đề như thế nào

Đây chính là điểm mạnh của NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip. Các hệ thống truyền thống tạo ra hai rào cản chính cho các nhà phát triển AI: bộ nhớ không đủ và thiếu khả năng truy cập vào các bộ công cụ phần mềm cần thiết. Hệ thống GB10 giải quyết những rào cản này bằng cách cung cấp 128GB bộ nhớ hợp nhất và được bán kèm hệ điều hành DGX, bao gồm một bộ phần mềm AI NVIDIA hoàn chỉnh.

Trên thực tế, điều này có nghĩa là nó có thể tải toàn bộ mô hình 200 tỷ tham số vào bộ nhớ và làm việc trực tiếp với mô hình đó. Băng thông bộ nhớ 273 GB/giây của nó cho phép di chuyển dữ liệu nhanh chóng và mang lại hiệu suất FP4 lên đến 1 petaflop trên lõi Tensor thế hệ thứ năm của NVIDIA, sử dụng phương pháp lượng tử hóa giúp tăng tốc suy luận trong khi vẫn duy trì độ chính xác của mô hình.

Thật là nhiều thông số kỹ thuật! Tóm lại, điều đó có nghĩa là Dell Pro Max với GB10 tối ưu hóa khối lượng công việc AI, do đó các mẫu máy lớn có thể chạy cục bộ mà không gặp tình trạng nghẽn cổ chai.

Việc tích hợp nhiều sức mạnh như vậy vào một thiết bị nhỏ gọn chỉ 1,2kg, có kích thước chỉ 150mm x 150mm x 50,5mm, thể hiện một thành tựu kỹ thuật đáng kể.

Dell Pro Max với GB10: Nền tảng AI thực tế

Điều khiến tôi thích thú về Dell Pro Max với GB10 là cách nó biến đổi phần cứng thành một nền tảng phát triển AI hoàn chỉnh.

Các nhóm cần nhiều dung lượng hơn có thể kết nối hai hệ thống GB10 để hoạt động như một nút duy nhất, hỗ trợ các mô hình lên đến 400 tỷ tham số. Các nhóm có thể mở hộp và khởi chạy các tác vụ đào tạo với DGX OS chỉ trong vài phút, khám phá các SDK bổ sung, công cụ điều phối và tích hợp các điểm kiểm tra mô hình có sẵn thông qua NVIDIA Developer Portal và danh mục NGC.

Một lợi thế quan trọng cho các cộng tác viên của chúng tôi là GB10 được thiết kế để phù hợp với hệ sinh thái Dell AI Factory cùng NVIDIA. Theo kinh nghiệm của tôi, khả năng mở rộng liền mạch này rất quan trọng. Công việc bạn làm trên GB10 có thể mở rộng sang môi trường đa nút hoặc đám mây mà không cần lo lắng về khả năng tương thích.

Ai nên cân nhắc Dell Pro Max với GB10?

Tôi thấy máy này đáp ứng được nhu cầu rất cụ thể của các chuyên gia AI trong nhiều lĩnh vực:

• • Các nhà nghiên cứu và kỹ sư AI làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn, hệ thống thị giác hoặc kiến ​​trúc tùy chỉnh vượt qua giới hạn phần cứng.
  • Các tổ chức có yêu cầu nghiêm ngặt về tuân thủ hoặc bảo mật dữ liệu , chẳng hạn như các lĩnh vực tài chính, chăm sóc sức khỏe, pháp lý và chính phủ cần sử dụng máy tính tại chỗ.
  • Các nhà nghiên cứu và sinh viên học thuật đang tìm kiếm sức mạnh phát triển AI tiên tiến mà không cần dựa vào các cụm chia sẻ hoặc chi phí cho đám mây.
  • Các nhóm xây dựng nguyên mẫu AI muốn xác thực các mô hình tại địa phương trước khi mở rộng quy mô.

Những điều cần biết trước khi bạn bắt đầu

Điều quan trọng cần biết là đây không phải là một cỗ máy đa năng, chẳng hạn như các máy trạm chạy các khối lượng công việc ứng dụng công nghiệp thông thường. GB10 chạy Ubuntu Linux với hệ điều hành NVIDIA DGX, không phải Windows hay macOS. Nó được thiết kế riêng cho việc phát triển AI. Các nhóm đã quen với môi trường GUI sẽ cần phải thích nghi với quy trình làm việc tập trung vào container dựa trên Linux, vốn là đặc trưng của kỹ thuật AI chuyên nghiệp.

Các tổ chức nên đánh giá cẩn thận xem nhóm của mình có đủ chuyên môn kỹ thuật để sử dụng máy này hiệu quả hay không trước khi áp dụng.

Thực tế phát triển AI trên máy tính để bàn

Siêu máy tính để bàn đại diện cho sự thay đổi thực tế về khả năng tiếp cận kỹ thuật AI.

Máy tính cá nhân đã mang phát triển phần mềm đến với tất cả mọi người. Điện toán đám mây giúp việc truy cập các ứng dụng quy mô lớn trở nên dễ dàng. Giờ đây, siêu máy tính để bàn sẽ giúp bất kỳ ai sẵn sàng khám phá đều có thể thực hiện kỹ thuật AI tiên tiến.

Dell Pro Max với GB10 biến đổi kỹ thuật AI từ một lĩnh vực hạn chế về nguồn lực thành một lĩnh vực mà những đột phá bắt đầu ngay tại bàn làm việc của những nhà đổi mới ở khắp mọi nơi.

Nhu cầu về khối lượng công việc AI hiệu quả tiếp tục tăng tốc. Khách hàng không nên phải lựa chọn giữa hiệu suất cục bộ, bảo mật dữ liệu và kiểm soát chi phí. Khi chúng ta kết nối các mối quan hệ đối tác silicon, đổi mới kỹ thuật và phản hồi trực tiếp từ khách hàng, chúng ta có thể thu hẹp khoảng cách giữa các dự án AI đầy tham vọng và những gì các nhóm thực sự có thể xây dựng trên bàn làm việc của họ.

Công nghệ cần phải được cải tiến để những người đổi mới có thể tập trung vào những ý tưởng quan trọng.