Intelligenza artificiale: “la probabilità che un supercomputer rimanga in funzione per settimane senza interruzioni è praticamente nulla”, Jensen Huang, CEO di Nvidia

Jensen Huang, CEO di Nvidia, ha illustrato l’importanza della robustezza e dell’affidabilità dei supercomputer, evidenziando le sfide legate alla loro operatività continua, riguardo all’uso dell’intelligenza artificiale. Huang ha spiegato che la probabilità che un supercomputer rimanga in funzione per settimane senza interruzioni è praticamente nulla. Questa affermazione si basa sul fatto che un gran numero di componenti deve lavorare contemporaneamente, e secondo le statistiche, la probabilità che tutti questi elementi funzionino ininterrottamente è molto bassa. “E quindi dobbiamo assicurarci che ogni volta che c’è un checkpoint e riavviamo il più spesso possibile, ma se abbiamo la capacità di rilevare un chip debole o un nodo debole in anticipo, possiamo ritirarlo e magari sostituire un altro processore.

La capacità di mantenere elevato l’utilizzo del supercomputer, soprattutto considerando che hai appena speso 2 miliardi di dollari per costruirlo, è estremamente importante”.

Per migliorare ulteriormente l’affidabilità, Nvidia ha introdotto un motore RAS (Reliability, Availability, and Serviceability). Questo motore esegue un autotest completo del sistema, verificando ogni singolo gate e ogni bit di memoria sul chip Blackwell e la memoria ad esso connessa. Huang ha descritto questo sistema come un tester avanzato incorporato in ogni chip, in grado di eseguire test interni dettagliati. Questa innovazione rappresenta una prima assoluta per Nvidia e, secondo Huang, è motivo di grande entusiasmo.

In sintesi, la strategia di Nvidia per affrontare le sfide della continuità operativa dei supercomputer si basa su tecnologie avanzate di rilevamento e sostituzione dei componenti deboli, nonché sull’implementazione di sistemi di autotest sofisticati. Queste soluzioni non solo migliorano l’affidabilità e l’efficienza dei supercomputer, ma proteggono anche gli ingenti investimenti fatti per la loro costruzione e operatività.

Fonte

Le opinioni espresse in questo articolo sono dell’autore.

Leggi le ultime news su: https://w3b.today

Può interessarti anche:  I modelli linguistici di grandi dimensioni (o IA generativa) nel settore sanitario aprono nuovi rischi

Seguici su Telegram https://t.me/presskit

Seguici su Facebook https://www.facebook.com/presskit.it

Copiate l’articolo, se volete, vi chiediamo solo di mettere un link al pezzo originale.