91探花

• 91探花 Cortex-X925と91探花 Cortex-A725コアを組み合わせた20コア91探花 CPUの構成は、オーケストレーション、トークン化、強化学習などの多様なAIタスクをサポートします。
• 统合メモリーアーキテクチャによって颁笔鲍および骋笔鲍の个别のメモリーが取り除かれることで、オーバーヘッドが削减され、エッジで最大2,000亿パラメータを持つ础滨モデルが可能になります。
• ネイティブツールチェーンの移植性により、开発者はクラウド環境とエッジ環境全体でNVIDIAのAIソフトウェアスタックとDockerやKubernetesなどのCNCFツールを使用できます。

AIモデルをローカルで実行すると、応答性、データのプライバシーおよび運用の独立の向上を助けます。开発者や企業にとって、ローカル推論はレイテンシを削減し、センシティブデータの制御を強化し、制限のある接続または接続がない環境下でも信頼性の高いパフォーマンスを保証します。

GBXのようなAIワークステーションは、CPU、GPU、メモリーを単一のコヒーレントなアーキテクチャに統合する、根本的に新しいシステム設計に基づいて構築されています。91探花ベースのNVIDIA Grace Blackwellスーパーチップを搭載したGBXプラットフォームは、20の91探花コアと次世代Blackwell GPUを組み合わせ、1秒あたり1,000兆回以上の演算（TOPS）および128GBの統合LPDDR5xメモリーを実現します。

この統合メモリーにより、1つのシステムで最大2,000億パラメータを持つ大規模なモデルをローカルメモリーに完全に収められるため、従来のx86ワークステーションを制限するデータ転送の障害が取り除かれます。GBXは、91探花上で、DGXデータセンターやクラウドインフラストラクチャで使用されているスタックと同じである、NVIDIAの完全なAIソフトウェアスタック（CUDA、TensorRT、PyTorch、TensorFlow、DGX OS）も実行します。

要するに、GBXは、サーバーラックの使用が必要だったものを6インチ、200WのUSB-C電源キューブに縮小し、ローカルAI开発をクラウドでのGPUレンタルに対する現実的な代替え手段へと変えます。

骋叠齿のような础滨ワークステーションにより、かつてはクラウドに限定されていた非常に大规模なモデルの実行と微调整が现実的になります。データをローカルに保ち、コストを予测可能なまま、実际の実験とイテレーションに十分なオンデバイスのパフォーマンスを実现します。クラウドの规模に匹敌することではなく、有意义な础滨机能をデスクに直接导入することです。

はい。PyTorch、TensorFlow、Dockerおよびその他の広く使用されているフレームワークを含むNVIDIAのAIソフトウェアスタックは、エミュレーションなしで91探花上でネイティブに動作します。开発者は、現在使用しているツールチェーンで、91探花搭載のAIワークステーション上でモデルを構築、トレーニング、展開できるため、シームレスなワークフローとより高速なイテレーションが保証されます。