أصبحت أنظمة GPU HGX B300 من Nvidia متاحة على IBM Cloud، مما يمنح الصناعات الخاضعة للتنظيم وصولاً إلى أحد أكثر أجهزة تدريب الذكاء الاصطناعي قوة في السوق من خلال بيئة سحابية مدارة. وقد تم إطلاق هذه الأنظمة تقريبًا في 29 أبريل، مما يمثل أحدث خطوة في شراكة موسعة بين الشركتين تم الإعلان عنها لأول مرة في GTC 2026 في مارس.
ما الذي داخل الصندوق
كل نظام HGX B300 يحتوي على ثمانية وحدات معالجة رسومية Blackwell Ultra في عقدة واحدة. الأرقام الحسابية الخام مذهلة: حتى 144 PFLOPS بدقة FP4 و72 PFLOPS بدقة FP8. يقدم كل نظام أكثر من 2 تيرابايت من ذاكرة HBM3e المشتركة، وهو ما يهم بشكل كبير في تدريب نماذج اللغة الكبيرة حيث يجب أن تتناسب النموذج بالكامل في ذاكرة وحدة المعالجة الرسومية لتجنب تبديل البيانات الذي يُضعف الأداء. تعمل شبكة الاتصالات بسرعة 800 جيجابت في الثانية لكل وحدة معالجة رسومية عبر محولات Nvidia ConnectX-8، مما يضمن عدم حدوث اختناقات في طبقة التوصيل أثناء مهام التدريب متعددة العقد.
زاوية الامتثال
يتكامل نشر HGX B300 مع Red Hat OpenShift ومنصة IBM watsonx، مما يخلق ما تصفه IBM بأنه مجموعة كاملة لسير عمل الذكاء الاصطناعي الخاضع للرقابة. تقوم OpenShift بتنسيق الحاويات التي تسمح بتنقل الأحمال بين بيئات داخلية وسحابية. توفر watsonx أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي وطبقة الحوكمة. معًا، تسمح هذه الأنظمة للشركات بتدريب ونشر النماذج في بيئة هجينة سحابية حيث تبقى البيانات الحساسة ضمن الحدود المعتمدة.
التوقيت والنشر
تستهدف التوفر الأولي العملاء والمناطق المحددين، مع توقع توسيع نطاق الإطلاق لاحقًا. كما أشارت IBM إلى أن الوصول إلى أسطول بدون خوادم لأنظمة HGX B300 متوقع في مايو 2026، مما سيسمح للعملاء باستخدام حوسبة GPU دون إدارة البنية التحتية الأساسية.
تُكمل أنظمة HGX B300 حالات H200 الحالية لـ IBM Cloud، التي تقدم مستوى أداء أقل للعبء الذي لا يتطلب أجهزة من فئة Blackwell Ultra.