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NVIDIA は、AI トレーニング ワークロードを測定および最適化するために設計されたスイートである DGX Cloud Benchmarking Recipes を発表しました。これらのレシピは、チップ速度だけでなくテクノロジ スタック全体を考慮した AI システムの包括的な評価を提供します。実際のアプリケーションのベンチマークを確立することで、パフォーマンス向上の機会を特定するのに役立つことを目的としています。

同社は、ピーク FLOPS などの従来のチップ中心の指標では AI システム全体のパフォーマンスを推定するのに十分ではないことを強調しています。代わりに、NVIDIA は、より正確な評価には、ネットワーク、ソフトウェア、ファームウェア、およびインフラストラクチャ コンポーネントを考慮する必要があることを提案しています。たとえば、NVIDIA NVLink ネットワーク ファブリックは、並列処理戦略をスケーリングし、理論的なパフォーマンスと実際のパフォーマンスのギャップを埋める機能で注目されています。

NVIDIA のベンチマーク スイートは、一般的な AI モデルを最適化するためのプレイブックとしても機能し、パフォーマンスを最大化する戦略を提供します。コンピューティング対通信比率やモデル スケーリング係数など、AI ワークロードのパフォーマンスに影響を与えるさまざまな要因に対処します。レシピは、効率的なスケーリングのために NVIDIA SpectrumX や InfiniBand ネットワーク アーキテクチャなどのテクノロジを活用して、モデルとシステムをチューニングするユーザーをガイドします。

DGX Cloud ベンチマーク レシピは NVIDIA の NGC カタログで入手可能で、コンテナー化されたベンチマーク、合成データ スクリプト、パフォーマンス メトリックの収集が含まれています。これらは Slurm クラスター管理をサポートし、Kubernetes サポートは開発中です。NVIDIA はテクノロジ スタックの改良を続けており、ソフトウェア開発だけでも 1 年以内に NVIDIA H100 GPU の高速コンピューティング パフォーマンスが 3.4 倍に向上しています。これらのレシピは、組織が AI インフラストラクチャを最適化し、イノベーションに集中できるようにするための NVIDIA の取り組みの一環です。