Für die Lösung der größten Rechenprobleme der Welt entwickelt.
Mit der explosionsartig zunehmenden Komplexität der Modelle werden eine schnellere Datenverarbeitung und höhere Energieeffizienz immer wichtiger, um die Anforderungen der KI zu erfüllen. Die NVIDIA Grace™-CPU ist eine bahnbrechende Arm®-CPU mit kompromissloser Leistung und Effizienz. Sie kann eng mit einer GPU gekoppelt werden, um die Datenverarbeitung zu beschleunigen, oder als leistungsstarke, effiziente eigenständige CPU eingesetzt werden. Die NVIDIA Grace-CPU ist die Grundlage für die Rechenzentren der nächsten Generation und kann in verschiedenen Konfigurationen für unterschiedliche Anforderungen von Rechenzentren verwendet werden.
NVIDIA NVLink™ Chip-to-Chip (C2C) bietet eine bidirektionale Bandbreite von 900 Gigabyte pro Sekunde (GB/s) und ist damit 7-mal schneller als PCIe der 5. Generation. So können sich Anwender auf die Entwicklung statt auf die Datenspeicherverwaltung konzentrieren.
NVIDIA Grace nutzt LPDDR5X-Speicher mit Fehlerkorrekturcode (ECC) für Zuverlässigkeit der Serverklasse und bietet gleichzeitig eine 5-mal höhere Energieeffizienz – ideal für Workloads im Cloud-, Unternehmens- und High-Performance-Computing (HPC).
NVIDIA Grace nutzt leistungsstarke Arm Neoverse™ V2-Recheneinheiten in Verbindung mit NVIDIA Scalable Coherency Fabric (SCF), um die Leistung und Energieeffizienz für Workloads in Rechenzentren zu maximieren.
Das NVIDIA Grace-Portfolio umfasst eng gekoppelte CPU- und GPU-Systeme wie Grace Blackwell und Grace Hopper™ für beschleunigtes Computing sowie reine CPU-Lösungen mit der Grace-CPU.
Bahnbrechende CPU-Leistung und -Effizienz für das moderne Rechenzentrum.
Ein neues Zeitalter der Datenverarbeitung mit Grace CPU und NVIDIA Blackwell GPU.
Verbindung von NVIDIA Grace-CPU und Hopper für umfangreiche KI- und HPC-Anwendungen.
DGX Spark bringt die Leistungsfähigkeit von NVIDIA Grace Blackwell™ auf Entwickler-Desktops. Der GB10 Superchip, kombiniert mit 128 GB einheitlichem Systemspeicher, ermöglicht es KI-Forschern, Datenwissenschaftlern und Studierenden, lokal mit KI-Modellen mit bis zu 200 Milliarden Parametern zu arbeiten.
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