Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

NVIDIA đã công bố DGX Cloud Benchmarking Recipes, một bộ công cụ được thiết kế để đo lường và tối ưu hóa khối lượng công việc đào tạo AI. Các công thức này cung cấp đánh giá toàn diện về các hệ thống AI, xem xét toàn bộ ngăn xếp công nghệ, không chỉ tốc độ chip. Bằng cách thiết lập các chuẩn mực cho các ứng dụng thực tế, họ hướng đến mục tiêu giúp xác định các cơ hội cải thiện hiệu suất.

Công ty nhấn mạnh rằng các số liệu truyền thống tập trung vào chip như FLOPS đỉnh không đủ để ước tính hiệu suất của toàn bộ hệ thống AI. Thay vào đó, NVIDIA đề xuất rằng một đánh giá chính xác hơn phải xem xét các thành phần mạng, phần mềm, chương trình cơ sở và cơ sở hạ tầng. Ví dụ, cấu trúc mạng NVIDIA NVLink đáng chú ý vì khả năng mở rộng các chiến lược xử lý song song và thu hẹp khoảng cách giữa hiệu suất lý thuyết và thực tế.

Bộ chuẩn của NVIDIA cũng đóng vai trò như một cẩm nang để tối ưu hóa các mô hình AI phổ biến, cung cấp các chiến lược để tối đa hóa hiệu suất. Nó giải quyết nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của khối lượng công việc AI, chẳng hạn như tỷ lệ tính toán trên giao tiếp và các yếu tố mở rộng mô hình. Các công thức hướng dẫn người dùng điều chỉnh mô hình và hệ thống của họ, tận dụng các công nghệ như NVIDIA SpectrumX và kiến ​​trúc mạng InfiniBand để mở rộng hiệu quả.

Các công thức DGX Cloud Benchmark có sẵn trong danh mục NGC của NVIDIA và bao gồm các điểm chuẩn được chứa trong container, các tập lệnh dữ liệu tổng hợp và bộ sưu tập số liệu hiệu suất. Chúng hỗ trợ quản lý cụm Slurm, với sự hỗ trợ của Kubernetes trong quá trình phát triển. NVIDIA tiếp tục tinh chỉnh ngăn xếp công nghệ của mình, mang lại hiệu suất tính toán nhanh hơn 3,4 lần trên GPU NVIDIA H100 trong vòng chưa đầy một năm chỉ thông qua quá trình phát triển phần mềm. Các công thức này là một phần trong nỗ lực của NVIDIA nhằm giúp các tổ chức tối ưu hóa cơ sở hạ tầng AI của họ để họ có thể tập trung vào đổi mới.