GearRiceによると、人工知能 (AI) には膨大な計算能力が必要であり、大規模な言語モデルのトレーニングには数十億のパラメータの処理が必要になります。これをわかりやすく説明すると、数千の GPU が数週間にわたってノンストップで稼働していることになります。ただし、それほど多くのリソースを必要としない小さなモデルもあります。これらの小型マシン向けのソリューションを作成するために、Nvidia と AMD が協力して究極のワークステーションを開発しました。

これらの新しいシステムは、RTX Ada 世代 GPU と Ryzen Threadripper PRO 7000 WX シリーズ CPU をベースにしています。 AI タスクの開発に必要なリソースのダウンロードを支援します。必要に応じて、1 つまたは複数の GPU を構成できるシステムが提供されます。ユーザーは、これらのワークステーション用に最大 48GB の高帯域幅 VRAM を備えた RTX グラフィック カードを選択できます。これにより、ユーザーは、より単純なモデルのために大規模なデータ センターに過度に依存することなく、データ処理時間を短縮できます。

これらのワークステーションには、最大 96 個のコアと高いメモリ帯域幅を備えているためこれらのタスクに最適な AMD Ryzen Threadripper PRO 7000 WX シリーズ プロセッサが選択されました。 Nvidia は、これらのプロセッサが現在業界をリードしていると強調しています。

AMD プロセッサと RTX Ada Generation を組み合わせることで、高性能システムを構築できます。これらは、レイ トレーシングのパフォーマンスを 2 倍にし、AI、グラフィックス レンダリング、その他の負荷の高いコンピューティング タスクに高い処理能力を提供します。

これらの新しいシステムは、RTX 4000 SFF、RTX 4000、RTX 4500、RTX 5000、RTX 6000 などの Ada Lovelace GPU を搭載した AMD Threadripper プロセッサをベースにしています。これらの GPU には、最大 142 個の第 3 世代 Ray Tracing コア、568 個の第 4 世代 Tensor コア、および 18,176 個の CUDA コアが搭載されています。

Nvidia によれば、これらの高度な AI 重視のワークステーションは来月発売され、BOXX と HPE によって販売される予定だという。同社はまた、他のインテグレーターがもう少し遅れて販売を開始する予定であることも強調した。同社はシステムの価格データをまだ発表していないが、RTX 4000 SFF単体の価格が1,775ユーロであることを考えると、その数字が数千ユーロになったとしても不思議ではないだろう。