Presentamos NVIDIA GH200: supercomputación de IA revolucionaria con los superchips Grace Hopper

En el mundo tecnológico actual, existe una necesidad creciente de mayor potencia informática y capacidades de procesamiento inteligente. La NVIDIA GH200 con Grace Hopper Superchip es una supercomputadora de IA que representa un gran paso adelante en esta área. Este artículo explorará por qué el GH200 cambiará lo que consideramos estándar para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático al no haber visto nunca antes niveles de rendimiento combinados con ganancias de eficiencia. Este artículo también desglosa cada componente, desde su diseño de vanguardia hasta cómo combinaron las capacidades de GPU y CPU como nunca antes, para que pueda comprender el impacto que podría tener en diferentes industrias. ¡Únase a nosotros mientras revisamos las especificaciones técnicas, los usos potenciales y lo que podría suceder a continuación con esta tecnología revolucionaria!

¿Qué es la NVIDIA GH200 y por qué es revolucionaria?

Comprender los superchips Grace Hopper GH200

Una solución informática combinada es el Superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper, que integra las potentes funciones de la arquitectura de GPU NVIDIA Hopper y la eficiencia de rendimiento de la CPU ARM Neoverse. Gracias a dicha incorporación, este chip ha hecho posible que proporcione niveles sin precedentes de inteligencia artificial, HPC (computación de alto rendimiento) y rendimiento de análisis de datos. Este GH200 se diferencia de otros chips porque puede combinar componentes de GPU y CPU a la perfección, lo que reduce la latencia y aumenta el rendimiento de datos para que las tareas computacionales complejas se procesen de manera más eficiente, lo que lleva a nuevas fronteras en aplicaciones impulsadas por IA en múltiples industrias, como la investigación científica. ; máquinas autónomas; y manejo de big data, entre otros.

Características clave de NVIDIA GH200

1. Diseño fusionado de GPU y CPU: el modelo GH200 combina la GPU NVIDIA Hopper con la CPU ARM Neoverse para crear un sistema unificador que reduce los retrasos y aumenta la velocidad de transferencia de datos. Además, NVIDIA también ha optimizado esta plataforma para diferentes tareas informáticas de alto rendimiento.
2. Chip de supercomputadora (HPC): este superchip está diseñado para tareas computacionales intensivas, lo que lo hace más adecuado para entornos que requieren capacidad informática de alto rendimiento.
3. Mejor eficiencia de datos: el GH200 integra unidades de procesamiento con memoria, lo que mejora las velocidades de transmisión de datos y conduce a un procesamiento de datos más eficiente.
4. Escalabilidad: ya sea que se trate de investigación científica o sistemas autónomos, el diseño del GH200 garantiza que se pueda ampliar o reducir según las diversas necesidades de la industria.
5. Ahorro de energía: GH200 proporciona un alto rendimiento a través de la arquitectura ARM Neoverse sin dejar de ser energéticamente eficiente, por lo que es importante para las soluciones informáticas sostenibles.
6. Respaldo de IA y aprendizaje automático: estas características avanzadas en GH200 permiten modelos complejos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, promoviendo así la innovación en aplicaciones impulsadas por IA.

Arquitectura Grace Hopper™ explicada

La arquitectura de Grace Hopper es un método revolucionario para sistemas informáticos que combina el poder de la arquitectura de GPU Hopper de NVIDIA con la arquitectura de CPU ARM Neoverse. Esta unión reduce la latencia en la transferencia de datos y aumenta el rendimiento o la cantidad de trabajo útil realizado. El diseño tiene memorias compartidas rápidas, integra flujos de trabajo de CPU y GPU a la perfección y emplea interconexiones avanzadas, que son necesarias para soportar requisitos masivos de procesamiento de datos.

Algunas características importantes de la arquitectura Grace Hopper son:

1. Memoria unificada: permite que la CPU y la GPU accedan a un grupo de memoria común, lo que reduce en gran medida los tiempos de transferencia de datos, lo que hace que los cálculos sean más eficientes.
2. Interconexiones Avanzadas: Este tipo de tecnología utiliza tecnologías como NVIDIA NVLink, entre otras, que tienen anchos de banda muy elevados. Esto permite una comunicación rápida entre varias partes, asegurando así el mejor rendimiento posible para tareas que involucran grandes cantidades de información.
3. Capacidades de procesamiento paralelo: la capacidad computacional del sistema se ve reforzada mediante la integración de las CPU NVIDIA Grace con la memoria HBM3E; esto también mejora significativamente su eficiencia, ya que puede procesar muchas cosas a la vez. Además, esta arquitectura funciona excepcionalmente bien en el procesamiento paralelo, por lo que es muy adecuada para el entrenamiento de modelos de IA, tareas informáticas de alto rendimiento y simulaciones complejas en general.

En resumen, la arquitectura Grace Hopper™ se creó para abordar las necesidades actuales en los entornos informáticos proporcionando una base escalable, eficiente y de alto rendimiento para diferentes aplicaciones.

¿Cómo funciona la supercomputadora de IA NVIDIA DGX GH200?

El papel de las GPU y CPU en la DGX GH200

La supercomputadora de IA NVIDIA DGX GH200 combina CPU y GPU para lograr una potencia informática de tamaños nunca antes vistos. En el procesamiento paralelo, las GPU o Unidades de Procesamiento de Gráficos juegan un papel fundamental al encargarse de múltiples operaciones a la vez; Esto es crucial a la hora de entrenar modelos de IA a gran escala y realizar simulaciones complejas, ya que son excepcionalmente buenos para gestionar grandes cantidades de datos junto con cálculos que se ejecutan en paralelo.

Por otro lado, las CPU (unidades centrales de procesamiento) son responsables de gestionar tareas informáticas de propósito general y coordinar actividades entre las diferentes partes dentro de una supercomputadora de IA. El soporte de cálculo de tareas secuenciales para ellos proviene de la integración de CPU ARM Neoverse en DGX GH200 para que puedan manejar sistemas de eficiencia de gestión de control de flujo en general.

Las CPU ARM Neoverse integradas en DGX GH200 funcionan junto con la GPU Hopper de NVIDIA de tal manera que las aplicaciones de IA con uso intensivo de datos pueden aprovechar mayores anchos de banda y latencias reducidas, entre otros, sin dejar de disfrutar de mejores niveles de rendimiento que antes. Esto permite escalabilidad y eficiencia al lidiar con cargas de trabajo pesadas requeridas por sistemas de inteligencia artificial exigentes, lo que hace posible que DGX GH200 proporcione soluciones sólidas en tales circunstancias.

NVIDIA NVLink: mejora de la interconectividad

NVIDIA NVLink es una tecnología de interconexión con gran ancho de banda que impulsa el intercambio de datos entre las unidades de procesamiento gráfico de NVIDIA y las unidades centrales de procesamiento. Disminuye la latencia al proporcionar una ruta de comunicación directa, maximizando así las velocidades a las que se puede transferir la información, mejorando así la eficiencia de cualquier flujo de trabajo realizado en plataformas como NVIDIA DGX H100. La tecnología NVLink mejora la escalabilidad al permitir que múltiples GPU trabajen juntas sin problemas y compartan sus recursos para manejar modelos de IA complicados, así como aplicaciones con uso intensivo de datos. Esta característica permite que supercomputadoras de IA como la DGX GH200 aumenten su rendimiento porque pueden ofrecer más de lo que habrían logrado las arquitecturas tradicionales basadas en velocidades lentas y métodos ineficientes de transferencia de datos. Dentro de DGX GH200, esta interconexión garantiza que no haya demoras en el movimiento de datos entre procesadores, lo que permite el procesamiento y análisis en tiempo real de grandes volúmenes de información.

Acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje profundo e inteligencia artificial

Para acelerar las cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje profundo, DGX GH200 utiliza hardware avanzado y software optimizado, incluido NVIDIA Grace Hopper Superchip. La integración de la GPU NVIDIA Hopper brinda una potencia computacional inigualable, lo que permite tiempos de entrenamiento más rápidos y mejores tasas de inferencia en modelos complejos. Además, viene con almacenamiento de alta velocidad junto con una memoria única que garantiza una rápida recuperación de datos y velocidades de procesamiento. Otra cosa es que el uso de NVIDIA CUDA, junto con las bibliotecas cuDNN, simplifica el proceso de desarrollo, brindando así a los desarrolladores herramientas eficientes para implementar e implementar aplicaciones de IA. Todos estos avances hacen posible que DGX GH200 ofrezca niveles de rendimiento más altos, satisfaciendo así las demandas generales que plantean las cargas de trabajo de IA modernas.

¿Por qué elegir NVIDIA GH200 para sus cargas de trabajo de IA?

Ventajas de la memoria de alto ancho de banda (HBM3E)

La plataforma NVIDIA Grace Hopper Superchip es una forma eficaz de aprovechar estos beneficios. Dicho esto, hay muchas razones por las que HBM3E debería utilizarse en supercomputadoras de IA de alto rendimiento como la DGX GH200. Algunas de las más notables incluyen su diseño compacto, que reduce la distancia que deben recorrer los datos, evitando así posibles cuellos de botella; actúa como un componente crítico para un entrenamiento de modelos más rápido y procesos de inferencia más eficientes que son necesarios para tratar con grandes cantidades de información a la vez; y por último, pero no menos importante, esta tecnología ofrece una eficiencia energética excepcional que desempeña un papel importante en la gestión de los presupuestos térmicos y de energía de los sistemas de IA avanzados para que puedan funcionar de manera óptima sin sobrecalentarse ni consumir demasiada electricidad.

Aprovechando los superchips NVIDIA Grace Hopper

Los Superchips NVIDIA Grace Hopper son un avance novedoso en inteligencia artificial y computación de alto rendimiento. Estos Superchips combinan el poder de la arquitectura Hopper GPU de NVIDIA con las capacidades de una CPU Grace avanzada, creando un sistema único que brilla tanto en cargas de trabajo con mucha computación como con mucha memoria. El paralelismo de las GPUS Hopper y los subsistemas de memoria de mayor ancho de banda que se encuentran en las CPU Grace aceleran el tiempo de entrenamiento del modelo de IA y al mismo tiempo permiten inferencias en tiempo real, lo que hace posible el uso de la tecnología NVIDIA Grace Hopper Superchip. Esta combinación también admite computación heterogénea, es decir, gestionar sin problemas diferentes tipos de tareas computacionales en una infraestructura. Además, el rendimiento sostenible está garantizado por el diseño energéticamente eficiente de estos chips, que se ajusta a soluciones de TI más ecológicas debido a la mayor necesidad de ellos en cuanto a recursos y otros aspectos. A través de estos medios, las empresas pueden mejorar en gran medida sus capacidades de IA, logrando mejores resultados más rápido y con menores costos por operación.

Maximizar el rendimiento para la IA generativa

Para maximizar el rendimiento de la IA generativa, implemente técnicas de optimización de hardware y software de última generación que permitan el entrenamiento y la inferencia de modelos vitales. Algunos de los métodos principales son los siguientes:

1. Utilice hardware especializado: utilice hardware avanzado como NVIDIA Grace Hopper Superchips, que tienen GPU de alto rendimiento junto con sistemas de memoria eficaces capaces de ofrecer la potencia de procesamiento necesaria para tareas generativas de IA. Esta integración es útil para manejar cargas de trabajo con uso intensivo de computación que requieren más memoria simultáneamente.
2. Implemente el procesamiento paralelo: aproveche el procesamiento paralelo utilizando GPU para reducir los tiempos de entrenamiento durante la ejecución compleja de modelos generativos. El entrenamiento de precisión mixta, entre otras técnicas de optimización, puede lograr estas eficiencias computacionales sin comprometer la precisión.
3. Optimizar la arquitectura del modelo: se pueden obtener mejores resultados reduciendo los parámetros mediante la optimización de las arquitecturas del modelo, mientras que también se pueden emplear técnicas de poda o cuantificación cuando sea necesario sin degradar la calidad. Los marcos de redes neuronales avanzados permiten dichas optimizaciones, lo que permite la implementación en tiempo real en plataformas NVIDIA DGX H100.

Con estas pautas, las empresas podrán implementar sistemas de mejor rendimiento en términos de velocidad y calidad gracias a iteraciones más rápidas generadas por resultados más refinados generados al competir entre sí en un entorno de mercado cada vez más agresivo que utiliza IA creativa.

¿En qué se diferencia NVIDIA GH200 de NVIDIA H100 y A100?

Análisis comparativo con NVIDIA H100

NVIDIA GH200 y H100 difieren mucho en su arquitectura y capacidades de rendimiento. Por ejemplo, el GH200 utiliza CPU NVIDIA Grace que están diseñadas pensando en un mayor rendimiento. Por otro lado, construido sobre la arquitectura Grace Hopper de Nvidia, este chip combina GPU de alto rendimiento y un subsistema de memoria avanzado para un mejor manejo de cargas de trabajo de IA generativa a gran escala. Un mayor ancho de banda de memoria, así como la capacidad de almacenamiento dentro del GH200, conducen a una mayor velocidad y eficiencia durante operaciones con uso intensivo de datos, como el entrenamiento o la inferencia a partir de modelos generativos.

En comparación con su contraparte basada en Hopper Architecture–H100, aunque está optimizado para varios tipos de cargas de trabajo informáticas aceleradas, incluidas, entre otras, tareas de inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC), carece de memoria integrada. sistemas como los que se encuentran en el modelo GH200. Sin embargo, lo que los diferencia principalmente radica en sus unidades de organización de memoria, por lo que se pueden observar muchas más mejoras en términos de capacidades de procesamiento de paralelismo dentro del GH 1000 que cualquier otro dispositivo disponible actualmente.

Si bien ambos diseños representan avances tecnológicos de vanguardia dentro de este campo, todavía existen ciertas características únicas que solo exhibe el GH200, como la GPU hopper combinada con la CPU Grace, lo que lo convierte en un sistema completo más adecuado para abordar los desafíos planteados por los programas de IA generativa. En particular, esto implica que siempre que una aplicación necesite altos niveles de potencia de cálculo junto con estrategias eficientes de gestión de datos, seleccionar gh 200 nunca decepcionará.

Diferencias de rendimiento entre GH200 y A100

Según esta declaración, las disparidades en el rendimiento entre NVIDIA GH200 y A100 se deben principalmente a la arquitectura y las capacidades de memoria. Grace Hopper es la arquitectura más reciente utilizada en el GH200, que ha aumentado significativamente la potencia de la computadora y ha mejorado el ancho de banda de la memoria en comparación con el A100, que usa la arquitectura Ampere. Esto significa que el subsistema de memoria integrado del GH200 es más beneficioso para los sistemas de inteligencia artificial y otras aplicaciones con uso intensivo de datos, ya que proporciona un mayor rendimiento con mayor eficiencia.

Por el contrario, aunque el A100, basado en la arquitectura Ampere, ofrece un rendimiento excelente en diversas aplicaciones de inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC), carece de algunas mejoras especializadas que sí se encuentran en el GH200. Además, hay varios modos de precisión en el A100 que se pueden escalar según diferentes cargas de trabajo, pero su nivel de integración de memoria y capacidad de procesamiento paralelo no es similar al del GH200.

En resumen, si bien cada GPU funciona bien dentro de su dominio; De este pasaje se desprende claramente que lo que distingue a la GH200 de otras es su diseño arquitectónico avanzado que hace que estas tarjetas sean las más adecuadas para cargas de IA generativa que requieren capacidades masivas de manejo de memoria junto con poder computacional.

Casos de uso para GH200 frente a H100 frente a A100

GH200:

El GH200 es ideal para cargas de trabajo de IA generativa que consumen mucha memoria y potencia de procesamiento. Está diseñado para manejar capacitación en aprendizaje profundo, modelos de lenguaje grandes y simulaciones complejas. Muy pocas aplicaciones pueden superar el amplio ancho de banda de memoria y el subsistema de memoria integrado del GH200 cuando se trata de trabajar con conjuntos de datos masivos; esto permite una manipulación de datos más rápida y un entrenamiento óptimo del modelo.

H100:

Utilizando la arquitectura Hopper, el H100 se creó como una herramienta para computación de alto rendimiento (HPC), inferencia de IA y aprendizaje profundo. Funciona bien en situaciones en las que se necesitan cantidades significativas de computación junto con una baja latencia, como análisis en tiempo real en investigaciones científicas o sistemas autónomos. Su capacidad para proporcionar un alto rendimiento en los centros de datos y al mismo tiempo mantener capacidades de inferencia rápida lo convierte en una excelente opción para múltiples tipos diferentes de aplicaciones de IA.

A100:

Construido en torno a la arquitectura Ampere, el A100 se puede utilizar en muchos tipos diferentes de cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA), así como en informática de alto rendimiento (HPC). Entre el aprendizaje automático convencional, las cargas de trabajo tradicionales de HPC y el análisis de datos se beneficiarían de su uso solos o combinados con otro hardware como CPU o GPU. A100 admite múltiples modos de precisión, lo que significa que funciones como el entrenamiento de redes neuronales pequeñas y medianas pueden ejecutarse más rápido en este chip en comparación con otros; Además, el rendimiento de la inferencia aumenta mejor cuando se realizan tareas informáticas más diversas simultáneamente utilizando todos los recursos disponibles dentro de un sistema. Aunque carecen de las mejoras especializadas que se encuentran en las unidades GH200, los A100 siguen teniendo un desempeño sólido en los dominios generales de IA y HPC.

¿Cuáles son las posibles aplicaciones de NVIDIA DGX GH200?

Revolucionando los centros de datos con GH200

El DGX GH200 de NVIDIA cambia las reglas del juego para los centros de datos gracias a su rendimiento y escalabilidad inigualables al manejar cargas de trabajo de IA. Les ayuda a procesar enormes conjuntos de datos más rápido que antes, lo que resulta útil en tareas como entrenar modelos de aprendizaje profundo, ejecutar simulaciones a gran escala o procesar información en tiempo real. Esto es especialmente importante en sectores como la atención sanitaria, las finanzas y los sistemas autónomos, donde se deben procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa.

Entre los muchos beneficios que ofrece GH200 se encuentra la integración con el superchip Grace Hopper de NVIDIA, que proporciona un ancho de banda de memoria y una potencia de procesamiento extraordinarios. Con esta característica incorporada a su infraestructura, las organizaciones pueden ejecutar modelos de IA complejos de manera más eficiente y, al mismo tiempo, crear aplicaciones de IA de nivel superior. Además, GH200 tiene una arquitectura que permite una gran escalabilidad, por lo que se pueden agregar recursos según sea necesario sin interrumpir las operaciones.

Es más, el GH200 puede manejar una variedad de trabajos diferentes, desde investigación científica hasta aplicaciones impulsadas por IA, lo que lo convierte en un componente versátil dentro de los centros de datos actuales. Además de los menores costos operativos debido a la mejora del rendimiento y la eficiencia, también existen otros ahorros a largo plazo, ya que estas cosas seguirán evolucionando, por lo que estarán preparadas para el futuro contra las necesidades tecnológicas cambiantes, pero siempre garantizando una alta capacidad de rendimiento.

Supercomputadoras de IA en modelos HPC y de IA

Las supercomputadoras de inteligencia artificial están liderando el campo de la computación de alto rendimiento y los modelos de IA que impulsan la innovación en diversos ámbitos. Estas capacidades combinan IA con HPC en sistemas como NVIDIA DGX GH200 para resolver problemas computacionales difíciles, permitiendo así avances científicos y aplicaciones industriales.

Las supercomputadoras de IA funcionan mejor con conjuntos de datos masivos porque utilizan arquitecturas de hardware y software de última generación para obtener resultados rápidos y precisos en tareas de IA y aprendizaje profundo. Como resultado, los investigadores pueden entrenar modelos grandes más rápidamente, acortar los ciclos de desarrollo y obtener información más rápidamente. Además, el procesamiento paralelo es un área en la que las supercomputadoras de IA destacan al optimizar el rendimiento de la simulación y la velocidad de los proyectos de modelado a gran escala.

En particular, el modelado climático no habría alcanzado su nivel actual sin la integración de supercomputadoras de IA en el entorno HPC, según sitios web como IBM o Top500.org, que también hablan de investigación genómica, descubrimiento de fármacos y modelos financieros. Estas máquinas tienen una inmensa potencia de procesamiento necesaria para manejar enormes volúmenes de conjuntos de datos, impulsar nuevas ideas en algoritmos utilizados para la inteligencia artificial y fomentar generaciones futuras de este tipo de programas. Gracias a sus excepcionales capacidades informáticas junto con mayores anchos de banda de memoria, estos dispositivos brindan soluciones sólidas pero escalables capaces de satisfacer cualquier requisito dinámico planteado por HPC junto con los modelos de IA.

Perspectivas futuras de la computación acelerada

La innovación continua en arquitectura, hardware y software hará avanzar significativamente el futuro de la informática de alta velocidad. Como indican NVIDIA, Intel, Microsoft y otras fuentes importantes, se espera que la integración de la IA con las HPC genere cambios aún más radicales en diferentes sectores. También informan que la progresión de la GPU aún no ha terminado, pero aún continúa, lo que permitirá desarrollar modelos complejos de inteligencia artificial junto con simulaciones debido a mayores niveles de rendimiento. La computación cuántica, según Intel, puede resolver problemas que antes eran irresolubles y al mismo tiempo crear nuevos límites para la potencia computacional mediante el uso de arquitecturas neuromórficas.

Estos avances en conjunto implican que se mejorará la eficiencia del procesamiento de datos y se reducirá el tiempo de cálculo, lo que impulsará invenciones en campos como los sistemas de vehículos autónomos, la medicina personalizada y la investigación de la mitigación de la ciencia climática, entre otros. Además, las perspectivas futuras sobre los métodos de ahorro de energía también deberían considerar la atención a tecnologías respetuosas con el medio ambiente, ya que esto ayudará a satisfacer la demanda cada vez mayor de desarrollo sostenible en diferentes áreas relacionadas con la aceleración de los cálculos, manteniendo al mismo tiempo el equilibrio durante todo su proceso de crecimiento de acuerdo con la conservación de energía.

¿Cómo implementar la plataforma de superchip Grace Hopper GH200?

Configurando NVIDIA GH200 en su clúster

Se requieren varios pasos para configurar el controlador NVIDIA GH200 en su clúster, comenzando con la instalación del hardware y concluyendo con la configuración y optimización del software. Primero, confirme que el hardware de su clúster cumpla con las especificaciones GH200 y que tenga suficiente refrigeración y suministro de energía. Conecte de forma segura las tarjetas GH200 a las ranuras PCIe correctas de sus servidores.

Luego, instale los controladores y bibliotecas de software necesarios. Obtenga los controladores NVIDIA y el kit de herramientas CUDA más recientes desde su sitio web; Estos paquetes son importantes para el correcto funcionamiento del GH200 y al mismo tiempo optimizan el rendimiento. Además, asegúrese de utilizar un sistema operativo que admita los requisitos de software de esta plataforma. De lo contrario, cualquier otra distribución reciente de Linux servirá, ya que aprovecha todas las funciones de la CPU NVIDIA Grace.

Una vez que instale los controladores junto con el software, configúrelos para que su sistema de administración los reconozca y puedan utilizarse en consecuencia dentro del entorno del clúster. Esto puede requerir modificaciones en la configuración del administrador de recursos o incluso actualizar la configuración del programador para asignar recursos de GPU de manera eficiente. Por ejemplo, SLURM o Kubernetes pueden manejar la programación y asignación de GPU.

Finalmente, ajuste el sistema según las necesidades de la carga de trabajo para optimizar los niveles de rendimiento alcanzados durante su uso. Emplee varias herramientas de creación de perfiles como NVIDIA Nsight más NVML (Biblioteca de administración de NVIDIA), entre otras proporcionadas por NVIDIA, para monitorear el rendimiento y realizar los ajustes necesarios cuando corresponda. Mantenga las versiones de firmware actualizadas y junto con actualizaciones periódicas del paquete de software para mejorar la estabilidad de la seguridad. De esta manera, se puede garantizar la eficiencia y la eficacia al trabajar dentro de sus clústeres computacionales utilizando un enfoque integral para configurar un dispositivo NVIDIA GH200 determinado.

Optimización de cargas de trabajo de IA en DGX GH200

Cuando se trata del DGX GH200, se pueden optimizar las cargas de trabajo de IA siguiendo buenas prácticas para la instalación del software y la configuración del hardware, particularmente con la memoria HBM3E. Primero, verifique que su marco de IA, como TensorFlow o PyTorch, sea completamente compatible con las versiones CUDA y cuDNN de su sistema. Habilitar el entrenamiento en precisión mixta puede acelerar los cálculos sin perder la precisión del modelo.

Además, se deben utilizar técnicas de capacitación distribuida que escale la capacitación en múltiples GPU de manera efectiva utilizando bibliotecas como Horovod. Optimice el uso de la memoria y la eficiencia informática mediante el uso de precisión mixta automática (AMP). También se sugiere utilizar la AMI de aprendizaje profundo de NVIDIA, así como los contenedores NGC que vienen preconfigurados con las últimas optimizaciones para diversas cargas de trabajo de IA.

Esté atento al rendimiento del sistema mediante un monitoreo regular a través de Nsight Systems y Nsight Compute, las herramientas de creación de perfiles de NVIDIA; esto le ayudará a equilibrar la carga de las configuraciones de GPU para obtener el máximo rendimiento. Al hacer estas cosas, mejorará enormemente el rendimiento de la carga de trabajo de IA en DGX GH200 en términos de velocidad y efectividad.

Mejores prácticas para utilizar Grace CPU y Hopper GPU

Para maximizar el rendimiento de las CPU Grace y las GPU Hopper, es necesario seguir varias prácticas recomendadas según recomendaciones actualizadas de fuentes líderes de la industria. En primer lugar, asegúrese de que su pila de software esté optimizada para cargas de trabajo híbridas de CPU y GPU. Utilice los kits de desarrollo de software (SDK) de NVIDIA, como CUDA y cuDNN, diseñados específicamente para aprovechar las capacidades computacionales de las CPU Grace y las GPU Hopper. Además, implemente técnicas eficientes de paralelismo de datos junto con algoritmos optimizados para equilibrar la carga informática entre los dos procesadores.

La arquitectura del sistema debe priorizar la reducción de la latencia y al mismo tiempo maximizar el ancho de banda entre una unidad central de procesamiento (CPU) y las unidades de procesamiento de gráficos (GPU). Esto se puede lograr empleando interconexiones de alta velocidad como NVLink que permiten velocidades de transferencia de datos más rápidas, reduciendo así los cuellos de botella. Además, los parámetros de rendimiento se pueden ajustar continuamente utilizando herramientas de creación de perfiles como NVIDIA Nsight.

Se podrían obtener mejoras significativas en el rendimiento al utilizar entrenamiento de precisión mixto para tareas de inteligencia artificial/aprendizaje automático junto con marcos optimizados para su uso en CPU Grace y GPU Hopper. Este método garantiza la mejor utilización de los recursos durante la capacitación al distribuir eficientemente estas tareas utilizando bibliotecas como Horovod.

En última instancia, es obligatorio mantenerse al día con las actualizaciones de firmware recientes y los controladores proporcionados por NVIDIA porque generalmente vienen con correcciones de errores y mejoras de rendimiento destinadas a aumentar la estabilidad y la eficiencia en los diversos cálculos que se realizan en ellos. Con este conjunto de pautas, uno debería poder aprovechar plenamente lo que las CPU Grace y las GPU Hopper tienen bajo la manga, experimentando así el nirvana informático en términos de optimización tanto de velocidad como de consumo de energía.

Fuentes de referencia

Unidad de procesamiento gráfico

Nvidia

NVLink

Preguntas frecuentes (FAQ)

P: ¿Qué es el superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper?

R: ¿Qué significa esto para el superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper? Combinando potencia de GPU y CPU en un paquete optimizado para computación rápida y cargas de trabajo de IA generativa, presenta una GPU basada en la arquitectura Hopper y una CPU potente unida por una memoria de alto rendimiento que es coherente con ambas a través de una gran cantidad de ancho de banda.

P: ¿En qué se diferencia la GH200 de la NVIDIA A100?

R: La NVIDIA A100 fue diseñada principalmente para tareas como entrenamiento e inferencia de IA, pero lo que la diferencia de la GH200 es que, si bien estas cosas también se pueden hacer en ella hasta cierto punto, también tiene otras propiedades. Una de esas propiedades es la integración con memoria HBM3 más avanzada junto con GPU y núcleos de CPU, lo que nos permite realizar cálculos más complejos que involucran el movimiento de datos entre varias partes de nuestro sistema, duplicando así la eficiencia en ciertos casos donde se cumplen las demandas de carga de trabajo. respectivamente.

P: ¿Qué ventajas ofrece el sistema DGX H100?

R: Los modelos de lenguaje grande necesitan mucho rendimiento, y eso es exactamente lo que obtienen cuando se ejecutan en sistemas DGX H100 con tecnología de superchips NVIDIA GH200 Grace Hopper. Estas máquinas tienen interconexiones de alta velocidad como NVLink-C2C, entre muchas otras, y un ancho de banda de memoria significativo, por lo que no debería sorprender que el rendimiento de datos sea mayor que nunca, ¡haciendo que todo vaya más rápido y sin problemas también!

P: ¿Qué papel desempeña NVIDIA AI Enterprise en el uso del GH200?

R: NVIDIA AI Enterprise ayuda a las empresas a utilizar herramientas de computación acelerada con las máximas capacidades de memoria de la GPU. Esto se logra aprovechando GHCPU y GPUMEMORYSPEED, dos funciones que ofrece el paquete de software para garantizar un uso eficiente de los recursos durante aplicaciones de computación acelerada, como modelos de aprendizaje profundo que utilizan cantidades masivas de datos almacenados en grandes conjuntos de datos.

P: ¿Cómo mejora la memoria HBM3 el superchip Grace Hopper GH200?

R: Para el superchip Grace Hopper GH200, la memoria HBM3 aumenta significativamente el ancho de banda de datos de la GPU. Esto permite velocidades de transferencia más rápidas y, por lo tanto, un mejor rendimiento cuando se trata de tareas que requieren mucha memoria, como la IA y las cargas de trabajo generativas, que normalmente tratan con grandes conjuntos de datos.

P: ¿Cuál es la importancia de NVIDIA NVLink-C2C en GH200?

R: La importancia de NVIDIA NVLink-C2C en GH200 es que permite que las computadoras se comuniquen entre sí a altas velocidades. Interconecta CPU y GPU dentro del GH200, proporcionando un gran ancho de banda para una transferencia de datos eficiente con una latencia mínima. Esta conexión vincula el espacio de memoria de la CPU con el espacio de memoria de la GPU, estableciendo así la coherencia entre ellos necesaria para un funcionamiento perfecto durante tareas computacionales complejas.

P: ¿Cómo afectará el GH200 a la era de la informática acelerada?

R: El chip GH200 del Grace Hopper Supercomputing Center (GHSC) cambia las reglas del juego para la computación acelerada porque reúne CPU y GPU bajo un mismo techo y, al mismo tiempo, mejora en gran medida sus capacidades de memoria e interconexión. Esta integración está diseñada para satisfacer las crecientes demandas provocadas por las cargas de trabajo generativas de IA junto con el procesamiento de datos a gran escala.

P: ¿Qué hace NVIDIA Base Command dentro del ecosistema de GH200?

R: Dentro de este sistema, NVIDIA Base Command funciona como una plataforma inclusiva para gestionar y organizar flujos de trabajo de inteligencia artificial sobre GH200. Garantiza una fácil implementación, seguimiento y ampliación o reducción de los modelos de IA, lo que permite a las empresas aprovechar al máximo lo que GH200 tiene para ofrecer.

P: ¿Cómo admite el nuevo superchip Grace Hopper GH200 modelos de lenguaje grandes?

R: La memoria LPDDR5X, entre otras cosas, forma parte de su arquitectura avanzada, lo que le permite procesar y entrenar grandes modelos de lenguaje de manera más efectiva que cualquier otro dispositivo disponible hoy en día para tales propósitos. Además de tener una gran cantidad de ancho de banda de memoria a su disposición, también realiza muy bien cálculos paralelos, lo que significa que no existe otra pieza mejor adaptada a este tipo de aplicaciones que este chip.