Nvidia официально подтвердила, что в будущих архитектурах GPU вернёт высокую производительность FP64 — критически важную для суперкомпьютеров и научных расчётов. Поводом стала резкая критика новых ускорителей Blackwell со стороны HPC-сообщества, разочарованного их слабыми показателями в вычислениях двойной точности.
Есть в технологическом прогрессе момент, когда погоня за скоростью начинает вредить самой сути дела. Nvidia, увлёкшись триумфальным шествием искусственного интеллекта, на время отвернулась от мира, где точность важнее эффектных цифр в презентациях. И этот мир — высокопроизводительные вычисления — дал о себе знать.
Новые GPU архитектуры Blackwell, включая чип B300, показали впечатляющие результаты в AI-нагрузках, но почти проигнорировали FP64 — формат вычислений двойной точности, без которого невозможны климатические модели, инженерные симуляции и фундаментальная наука. Производительность B300 в FP64 составила около 1,2 терафлопса — в разы меньше, чем у A100 образца 2020 года и на порядок ниже, чем у Hopper H200.
Для искусственного интеллекта это допустимо: ему достаточно FP8 и FP4, быстрой, но грубой математики. Однако в научных расчётах подобная «небрежность» недопустима. Там ошибка в третьем знаке после запятой может обесценить месяцы вычислений.
Почему Nvidia решила изменить курс
На фоне растущего недовольства Nvidia была вынуждена отреагировать. Старший директор компании по HPC и AI-инфраструктуре Дион Харрис подтвердил: производительность FP64 вернётся в следующих поколениях GPU.
«Мы серьёзно настроены обеспечить вычислительную мощность, необходимую для симуляций. Базовые расчёты — фундамент, без которого невозможно развитие AI-подходов», — отметил Харрис.
Проще говоря, Nvidia признала: без сильных FP64-вычислений компания рискует уступить рынок суперкомпьютеров конкурентам. Учёные и инженеры не готовы мириться с эмуляцией двойной точности через тензорные блоки — им нужна честная, аппаратная производительность.
Возвращение фокуса на FP64 — это не просто техническая деталь, а попытка восстановить баланс между модным AI и фундаментальными задачами науки. Если Nvidia выполнит обещание, следующие архитектуры могут вновь сделать её безальтернативным игроком в мире HPC.
Источник: HPCWire
