Nvidia dévoile une carte graphique aux capacités démesurées, pour booster ChatGPT

 
Lors du salon SIGGRAPH dédié à l’imagerie par ordinateur, Nvidia a dévoilé la nouvelle génération de sa plateforme à destination de l’IA générative et des superordinateurs. Voici la plateforme Nvidia GH200 Grace Hopper, le premier processeur HBM3e au monde.
Source : Nvidia / Computex

On connait avant tout Nvidia pour ses cartes graphiques dédiées aux jeux vidéo, les fameuses GeForce GTX et RTX, mais la firme s’est aussi fait une spécialité dans le monde professionnel grâce à la puissance de calcul brute de ses produits. Le boom de l’IA générative poussé par ChatGPT ou Midjourney a notamment grandement profité à Nvidia qui commercialise les puces qui équipent les serveurs de calculs de ces géants de l’IA. La valeur de l’action de Nvidia a été multipliée par quatre entre octobre 2022 et août 2023 et l’entreprise est aujourd’hui valorisée à plus de 1100 milliards de dollars.

Grace Hopper GH200 : la mémoire n’est plus un problème

Nvidia dévoile cette semaine une nouvelle solution pour ce marché avec la plateforme Grace Hopper Nvidia GH200. Comme son nom le suggère, il s’agit d’une plateforme regroupant une puce graphique Hopper et un processeur Nvidia Grace. Cette nouvelle génération fait surtout la part belle à la bande passante et la capacité mémoire. Côté processeur, Grace intègre 144 coeurs ARM Neoverse. La puissance de calcul pour l’IA est annoncée à 8000 téraflops.

Source : Nvidia

Nvidia promet une bande passante multipliée par 3, atteignant 10 To/s, et une capacité mémoire pouvant atteindre 282 Go de mémoire HBM3e à très haute vitesse. On est loin des polémiques sur les 8 Go de VRAM sur les cartes graphiques grand public.

Cette nouvelle plateforme sera intégrée dans des serveurs à partir du printemps 2024. Le gain proposé en bande passante doit permettre une meilleure mise à l’échelle de ces puces pour augmenter la puissance de calcul général de l’infrastructure. En d’autres termes, les outils les plus gourmands, notamment dans le domaine de l’IA pourront tirer parti d’une puissance de calcul supplémentaire. Pour l’utilisateur, cela devrait se traduire par des images plus rapidement générées par exemple.


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