Nvidia oraz IBM opracowują rozwiązanie wspomagające uczenie maszynowe. Naukowcy chcą połączyć procesory graficzne oraz dyski SSD.
Uniwersyteccy naukowcy, Nvidia oraz IBM łączą siły, aby ułatwić pracę nad uczeniem maszynowym. Uczeni mają w planach podłączenie procesorów graficznych bezpośrednio do dysków SSD.
Pomysł nosi nazwę Big accelerator Memory (BaM) i polega na podłączeniu procesorów graficznych do dużych ilości pamięci SSD, co usunie tzw. wąskie gardło w procesie uczenia maszynowego.
BaM wykorzystuje pamięć podręczną GPU wraz z biblioteką, w której wątki układu graficznego mogą bezpośrednio żądać danych przechowywanych na dyskach SSD NVMe. Wszystko to bez angażowania do pracy procesora, który stanowiłby ograniczenie.
Celem BaM jest rozszerzenie pojemności pamięci i zwiększenie efektywnej przepustowości GPU, co umożliwi łatwy dostęp na żądanie do dużych struktur danych. BaM może znaleźć zastosowanie przede wszystkim w centrach danych oraz superkomputerach, wykorzystujących wiele kart graficznych i dysków.
Zobacz aktualne ceny kart graficznych Nvidia na Allegro
Może Cię też zainteresować:
Techniczne szczegóły są dość skomplikowane, ale jeśli jesteście ich ciekawi, możecie przeczytać o tym rozwiązaniu tutaj. Ostatecznie projekt ma zostać udostępniony na zasadach open source, co jest naprawdę świetną wiadomością dla osób zainteresowanych uczeniem maszynowym.
Więcej:Stażyście kazano oddać wygranego RTX-a 5060. Zrezygnował z pracy zamiast się poddać
41