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NVIDIA e l’elaborazione accelerata: un risparmio energetico notevole nella computazione

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Tempo di lettura: 3 minuti. La computazione accelerata sta guadagnando terreno come metodo energeticamente efficiente, con un risparmio medio di energia di 5 volte

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C’è un consenso generale: la computazione accelerata è la computazione efficiente dal punto di vista energetico. Questo approccio innovativo sta prendendo piede nel campo dell’informatica ad alte prestazioni e dell’IA, dove il risparmio energetico è diventato una priorità.

L’efficienza energetica con la computazione accelerata

Il National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), la principale infrastruttura del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti per la scienza aperta, ha misurato i risultati su quattro delle sue principali applicazioni di informatica ad alte prestazioni e di AI. Queste applicazioni sono state eseguite su nodi CPU-only e su nodi GPU-accelerati su Perlmutter, uno dei più grandi supercomputer del mondo che utilizza GPU NVIDIA.

I risultati sono stati chiari. Con l’accelerazione delle GPU NVIDIA A100 Tensor Core, l’efficienza energetica è aumentata in media di 5 volte. Un’applicazione per la previsione del tempo ha registrato guadagni di 9,8 volte.

Le GPU risparmiano megawatt

Su un server dotato di quattro GPU A100, NERSC ha ottenuto un incremento di velocità fino a 12 volte rispetto a un server x86 a doppio socket. Ciò significa che, allo stesso livello di prestazioni, il sistema GPU-accelerato consumerebbe 588 megawattora in meno al mese rispetto a un sistema solo CPU. Eseguendo lo stesso carico di lavoro su un’istanza cloud NVIDIA A100 a quattro vie per un mese, i ricercatori potrebbero risparmiare più di 4 milioni di dollari rispetto a un’istanza solo CPU.

Misurare le applicazioni reali

Questi risultati sono significativi perché si basano su misurazioni di applicazioni reali, non su benchmark sintetici. I guadagni significano che gli oltre 8.000 scienziati che utilizzano Perlmutter possono affrontare sfide più grandi, aprendo la porta a più scoperte.

Fra i numerosi casi d’uso per le oltre 7.100 GPU A100 su Perlmutter, gli scienziati stanno indagando le interazioni subatomiche per trovare nuove fonti di energia verde.

Progressi della scienza su ogni scala

Le applicazioni testate da NERSC spaziano dalla dinamica molecolare, alla scienza dei materiali e alla previsione del tempo.

Ad esempio, MILC simula le forze fondamentali che tengono insieme le particelle in un atomo. Viene utilizzato per avanzare la computazione quantistica, studiare la materia oscura e cercare le origini dell’universo.

BerkeleyGW aiuta a simulare e prevedere le proprietà ottiche dei materiali e delle nanostrutture, un passo chiave verso lo sviluppo di batterie più efficienti e dispositivi elettronici.

Risparmio con la computazione accelerata

I risultati di NERSC rispecchiano i calcoli precedenti del potenziale risparmio con la computazione accelerata. Ad esempio, in un’analisi separata condotta da NVIDIA, le GPU hanno fornito un’efficienza energetica 42 volte migliore rispetto alle CPU nell’inferenza dell’IA.

Questo significa che la sostituzione di tutti i server solo CPU che eseguono l’IA a livello mondiale con sistemi GPU-accelerati potrebbe risparmiare un incredibile quantità di 10 trilioni di watt-ore di energia all’anno. Questo è come risparmiare l’energia consumata in un anno da 1,4 milioni di case.

L’accelerazione nel settore aziendale

Non è necessario essere uno scienziato per ottenere guadagni in efficienza energetica con la computazione accelerata. Le aziende farmaceutiche stanno utilizzando la simulazione e l’IA accelerata dalla GPU per velocizzare il processo di scoperta dei farmaci. Costruttori di automobili come BMW Group la stanno utilizzando per modellare intere fabbriche.

Fanno parte delle crescenti fila di imprese in prima linea in quella che il fondatore e CEO di NVIDIA, Jensen Huang, chiama una rivoluzione industriale HPC, alimentata dalla computazione accelerata e dall’IA.

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Windows 11 Insider Preview: Nuove Build 22621.1835 e 22631.1835 annunciate

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Tempo di lettura: < 1 minuto. Microsoft ha annunciato le nuove build 22621.1835 e 22631.1835 di Windows 11 Insider Preview, introducendo nuove funzionalità e miglioramenti.

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Microsoft continua a sviluppare e migliorare Windows 11, come dimostrato dal recente rilascio delle build 22621.1835 e 22631.1835 di Windows 11 Insider Preview. Queste nuove build, disponibili per il canale Beta, introducono una serie di nuove funzionalità e miglioramenti.

Nuove funzionalità nelle build 22621.1835 e 22631.1835

Le nuove build di Windows 11 Insider Preview presentano una serie di nuove funzionalità. La build 22631.1835 introduce nuove voci naturali per il Narratore in cinese e spagnolo (Spagna e Messico), che consentono agli utenti di navigare comodamente sul web, leggere e scrivere mail e molto altro. Queste voci naturali utilizzano una moderna tecnologia di sintesi vocale sul dispositivo e, una volta scaricate, sono supportate senza una connessione internet.

Per utilizzare una delle voci naturali, è possibile aggiungerla al proprio PC seguendo alcuni semplici passaggi nelle impostazioni del Narratore. Le nuove voci cinesi sono Microsoft Xiaoxiao e Microsoft Yunxi, mentre le nuove voci spagnole (Spagna) sono Microsoft Alvaro e Microsoft Elvira e le nuove voci spagnole (Messico) sono Microsoft Jorge e Microsoft Dalia.

Miglioramenti nelle build 22621.1835 e 22631.1835

Oltre alle nuove funzionalità, le build 22621.1835 e 22631.1835 introducono anche una serie di miglioramenti. Ad esempio, è ora più facile controllare se utilizzare la connessione cellulare quando il Wi-Fi è disponibile ma di scarsa qualità, grazie a un nuovo interruttore aggiunto in Impostazioni > Rete e Internet > Cellulare.

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Nvidia presenta il nuovo superchip AI che combina CPU e GPU per addestrare sistemi AI di grandi dimensioni

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Tempo di lettura: 2 minuti. Nvidia ha annunciato il suo nuovo superchip AI “Grace Hopper”, una combinazione di CPU e GPU progettata specificamente per applicazioni AI su larga scala.

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Il nuovo supercomputer DGX GH200 di Nvidia
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Nvidia ha annunciato che il suo nuovo superchip AI “Grace Hopper”, una combinazione di CPU e GPU progettata per applicazioni AI su larga scala, è entrato in piena produzione. Il chip, che è un mostro in termini di potenza di calcolo, dispone di 528 tensor core GPU, supporta fino a 480GB di RAM CPU e 96GB di RAM GPU, e vanta una larghezza di banda della memoria GPU fino a 4TB al secondo.

Dettagli sul superchip Grace Hopper di Nvidia

Il superchip Grace Hopper di Nvidia prende il nome da Grace Hopper, pioniera dell’informatica. Il chip combina la piattaforma CPU “Grace” di Nvidia con la sua fondazione “Hopper”, unendo il tutto in un unico chip attraverso la tecnologia di interconnessione chip-to-chip (C2C) NVLink di Nvidia. L’azienda si aspetta che questa combinazione acceleri notevolmente le applicazioni di AI e machine learning, sia in fase di addestramento (creazione di un modello) che di inferenza (esecuzione).

Caratteristiche chiave del GH200

Le caratteristiche chiave del GH200 includono una nuova interfaccia di memoria condivisa da 900GB/s, che è sette volte più veloce di PCIe Gen5. Il GH200 offre anche una larghezza di banda di memoria di sistema aggregata 30 volte superiore alla GPU rispetto al Nvidia DGX A100. Inoltre, il GH200 può eseguire tutte le piattaforme software Nvidia, tra cui Nvidia HPC SDK, Nvidia AI e Nvidia Omniverse.

Il nuovo supercomputer DGX GH200 di Nvidia

Nvidia ha anche annunciato che costruirà questo chip combo CPU/GPU in un nuovo supercomputer chiamato DGX GH200, che può utilizzare la potenza combinata di 256 chip GH200 per funzionare come una singola GPU, fornendo 1 exaflop di prestazioni e 144 terabyte di memoria condivisa, quasi 500 volte più memoria rispetto alla generazione precedente Nvidia DGX A100. Il DGX GH200 sarà in grado di addestrare modelli AI di prossima generazione di grandi dimensioni per applicazioni di linguaggio generativo, sistemi di raccomandazione e analisi dei dati.

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Google Drive termina il supporto dell’app per Windows 8 e 8.1

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Tempo di lettura: < 1 minuto. Google Drive sta terminando il supporto per le versioni di Windows 8 e 8.1, così come per la versione a 32 bit di Windows 10, a partire da agosto 2023.

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L’app desktop di Google Drive non supporterà più Windows 8 e 8.1 a partire da agosto 2023. Google ha annunciato che terminerà il supporto per entrambe le versioni, insieme alla versione a 32 bit di Windows 10.

Cosa significa la fine del supporto

L’app desktop per Google Drive consente di sincronizzare i file e le cartelle sul computer con il servizio di archiviazione cloud, oltre a eseguire il backup di foto e video su Google Photos. Da agosto, gli utenti su Windows 8 / 8.1 o coloro che utilizzano la versione a 32 bit di Windows 10 non saranno più in grado di utilizzare l’app per sincronizzare o eseguire il backup dei loro file attraverso l’app.

Alternative per gli utenti interessati

Questo aggiornamento non significa che gli utenti interessati non potranno più utilizzare Drive attraverso i loro browser, a condizione che utilizzino un browser che supporti effettivamente i loro sistemi operativi. Tuttavia, potrebbero voler considerare l’aggiornamento del loro computer se desiderano continuare a sincronizzare i loro file.

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