Apresentando o NVIDIA GH200: supercomputação revolucionária de IA com os superchips Grace Hopper

No mundo tecnológico atual, há uma necessidade crescente de maior poder computacional e capacidades de processamento inteligentes. O NVIDIA GH200 com Grace Hopper Superchip é um supercomputador de IA que representa um grande avanço nesta área. Este artigo explorará por que o GH200 mudará o que consideramos padrão para inteligência artificial e aprendizado de máquina, por nunca ter visto níveis de desempenho associados a ganhos de eficiência. Este artigo também detalha cada componente, desde seu design de ponta até como eles combinaram os recursos de GPU e CPU como nunca antes, para que você possa entender o impacto que isso pode ter em diferentes setores. Junte-se a nós enquanto analisamos as especificações técnicas, usos potenciais e o que pode acontecer a seguir com esta tecnologia revolucionária!

O que é NVIDIA GH200 e por que é revolucionário?

Compreendendo os superchips GH200 Grace Hopper

Uma solução de computação combinada é o NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip, que integra os poderosos recursos da arquitetura de GPU NVIDIA Hopper e a eficiência de desempenho da CPU ARM Neoverse. Foi possível que este chip fornecesse níveis sem precedentes de IA, HPC (computação de alto desempenho) e desempenho de análise de dados por meio dessa incorporação. Este GH200 é diferente de outros chips porque pode combinar componentes de GPU e CPU perfeitamente, reduzindo assim a latência e aumentando o rendimento de dados para que tarefas computacionais complexas sejam processadas com mais eficiência, levando a novas fronteiras em aplicações baseadas em IA em vários setores, como pesquisa científica. ; máquinas autônomas; e manipulação de big data, entre outros.

Principais recursos do NVIDIA GH200

1. Design mesclado de GPU e CPU: O modelo GH200 combina a GPU NVIDIA Hopper com a CPU ARM Neoverse para criar um sistema unificador que reduz atrasos e aumenta a taxa de transferência de dados. Além disso, a NVIDIA também otimizou esta plataforma para diferentes tarefas de computação de alto desempenho.
2. Chip de supercomputador (HPC): Este superchip foi projetado para tarefas computacionais intensivas, tornando-o mais adequado para ambientes que exigem capacidade de computação de alto desempenho.
3. Melhor eficiência de dados: O GH200 integra unidades de processamento com memória, melhorando assim as velocidades de transmissão de dados e levando a um processamento de dados mais eficiente.
4. Escalabilidade: Quer se trate de investigação científica ou de sistemas autónomos, o design do GH200 garante que pode ser ampliado ou reduzido de acordo com as diversas necessidades da indústria.
5. Economia de energia: O GH200 oferece alto desempenho por meio da arquitetura ARM Neoverse, ao mesmo tempo em que é eficiente em termos de energia, sendo, portanto, importante para soluções de computação sustentáveis.
6. Apoio à IA e à aprendizagem automática: Estas funcionalidades avançadas do GH200 permitem modelos complexos de inteligência artificial e aprendizagem automática, promovendo assim a inovação em aplicações orientadas pela IA.

Arquitetura Grace Hopper™ explicada

A arquitetura Grace Hopper é um método revolucionário para sistemas de computação que combina o poder da arquitetura de GPU Hopper da NVIDIA com a arquitetura de CPU ARM Neoverse. Essa união reduz a latência na transferência de dados e aumenta o rendimento ou a quantidade de trabalho útil realizado. O design possui memórias compartilhadas rápidas, integra fluxos de trabalho de CPU e GPU perfeitamente e emprega interconexões avançadas, necessárias para suportar requisitos massivos de processamento de dados.

Algumas características importantes da arquitetura Grace Hopper são:

1. Memória Unificada: Permite que a CPU e a GPU acessem um pool de memória comum, o que reduz bastante o tempo de transferência de dados, tornando os cálculos mais eficientes.
2. Interconexões Avançadas: Este tipo de tecnologia utiliza tecnologias como NVIDIA NVLink, entre outras, que possuem larguras de banda muito altas. Isto permite uma comunicação rápida entre as diversas partes, garantindo assim o melhor desempenho possível para tarefas que envolvem grandes quantidades de informações.
3. Capacidades de processamento paralelo: A capacidade computacional do sistema é potencializada pela integração de CPUs NVIDIA Grace com memória HBM3E; isso também melhora significativamente sua eficiência, pois pode processar muitas coisas ao mesmo tempo. Além disso, esta arquitetura tem um desempenho excepcionalmente bom em processamento paralelo, sendo, portanto, altamente adequada para treinamento de modelos de IA, tarefas de computação de alto desempenho e simulações complexas em geral.

Em resumo, a arquitetura Grace Hopper™ foi criada para atender às necessidades atuais em ambientes de computação, fornecendo uma base escalável, eficiente e de alto desempenho para diferentes aplicações.

Como funciona o supercomputador NVIDIA DGX GH200 AI?

O papel das GPUs e CPUs no DGX GH200

O supercomputador de IA NVIDIA DGX GH200 combina CPUs e GPUs para atingir um poder de computação de tamanhos nunca antes vistos. No processamento paralelo, as GPUs ou Unidades de Processamento Gráfico desempenham um papel fundamental ao lidar com múltiplas operações ao mesmo tempo; isso é crucial ao treinar modelos de IA em grande escala e realizar simulações complexas, uma vez que eles são excepcionalmente bons no gerenciamento de grandes quantidades de dados junto com cálculos executados em paralelo.

Por outro lado, as CPUs (unidades centrais de processamento) são responsáveis ​​por gerenciar tarefas de computação de uso geral e coordenar atividades entre diferentes partes de um supercomputador de IA. O suporte de computação de tarefas sequenciais para eles vem da integração de CPUs ARM Neoverse no DGX GH200 para que possam lidar com sistemas de eficiência de gerenciamento de controle de fluxo em geral.

As CPUs ARM Neoverse integradas ao DGX GH200 trabalham em conjunto com a GPU Hopper da NVIDIA de tal forma que aplicativos de IA com uso intensivo de dados podem aproveitar larguras de banda aumentadas e latências reduzidas, entre outros, enquanto ainda desfrutam de melhores níveis de desempenho do que antes. Isto permite escalabilidade e eficiência ao lidar com cargas de trabalho pesadas exigidas por exigentes sistemas de inteligência artificial, possibilitando assim que soluções robustas sejam fornecidas pelo DGX GH200 sob tais circunstâncias.

NVIDIA NVLink: aprimorando a interconectividade

NVIDIA NVLink é uma tecnologia de interconexão com alta largura de banda que aumenta a troca de dados entre unidades de processamento gráfico NVIDIA e unidades centrais de processamento. Ele diminui a latência ao fornecer um caminho de comunicação direto, maximizando assim as taxas nas quais as informações podem ser transferidas, melhorando assim a eficiência de qualquer fluxo de trabalho realizado em plataformas como NVIDIA DGX H100. A tecnologia NVLink aprimora a escalabilidade, permitindo que várias GPUs trabalhem juntas e compartilhem seus recursos para lidar com modelos complicados de IA, bem como aplicativos com uso intensivo de dados. Esse recurso permite que supercomputadores de IA, como o DGX GH200, aumentem o desempenho porque podem oferecer mais do que as arquiteturas tradicionais baseadas em velocidade lenta e métodos ineficientes de transferência de dados teriam alcançado. Dentro do DGX GH200, esta interconexão garante que não haja atrasos na movimentação de dados entre processadores, permitindo assim o processamento e análise em tempo real de grandes volumes de informações.

Acelerando cargas de trabalho de aprendizagem profunda e IA

Para acelerar o aprendizado profundo e as cargas de trabalho de IA, o DGX GH200 usa hardware avançado e software otimizado, incluindo NVIDIA Grace Hopper Superchip. A integração da GPU NVIDIA Hopper oferece poder computacional incomparável, permitindo tempos de treinamento mais rápidos e melhores taxas de inferência em modelos complexos. Além disso, isso vem com armazenamento de alta velocidade acoplado a uma memória única que garante rápida recuperação de dados, bem como velocidades de processamento. Outra coisa é que a utilização do NVIDIA CUDA, juntamente com as bibliotecas cuDNN, simplifica o processo de desenvolvimento, dando aos desenvolvedores ferramentas eficientes para implementar e implantar aplicações de IA. Todos esses avanços possibilitam que o DGX GH200 ofereça níveis de desempenho mais elevados, atendendo assim às demandas gerais impostas pelas modernas cargas de trabalho de IA.

Por que escolher NVIDIA GH200 para suas cargas de trabalho de IA?

Vantagens da memória de alta largura de banda (HBM3E)

A plataforma NVIDIA Grace Hopper Superchip é uma maneira eficaz de aproveitar esses benefícios. Dito isso, há muitos motivos pelos quais o HBM3E deve ser usado em supercomputadores de IA de alto desempenho, como o DGX GH200. Alguns dos mais notáveis ​​incluem seu design compacto, que reduz a distância que os dados precisam percorrer, evitando assim a ocorrência de possíveis gargalos; ele atua como um componente crítico para treinamento de modelo mais rápido e processos de inferência mais eficientes que são necessários para lidar com grandes quantidades de informações de uma vez; e, por último, mas não menos importante, essa tecnologia oferece eficiência energética excepcional, que desempenha um papel significativo no gerenciamento de orçamentos térmicos e de energia de sistemas avançados de IA para que eles possam ter um desempenho ideal sem superaquecimento ou uso de muita eletricidade.

Aproveitando os superchips NVIDIA Grace Hopper

Os superchips NVIDIA Grace Hopper são um novo avanço em IA e computação de alto desempenho. Esses Superchips combinam o poder da arquitetura de GPU Hopper da NVIDIA com as habilidades de uma CPU Grace avançada, criando um sistema único que brilha tanto em cargas de trabalho com uso intenso de computação quanto de memória. O paralelismo das GPUS Hopper e os subsistemas de memória de maior largura de banda encontrados nas CPUs Grace aceleram o tempo de treinamento do modelo de IA, permitindo inferências em tempo real, tornando possível o uso da tecnologia NVIDIA Grace Hopper Superchip. Essa combinação também oferece suporte à computação heterogênea, ou seja, ao gerenciamento contínuo de diferentes tipos de tarefas computacionais em uma infraestrutura. Além disso, o desempenho sustentável é garantido pelo design energeticamente eficiente destes chips, que está em conformidade com soluções de TI mais ecológicas devido à maior necessidade deles em termos de recursos, bem como outros aspectos. Através destes meios, as empresas podem melhorar significativamente as suas capacidades de IA, alcançando melhores resultados mais rapidamente e com custos mais baixos por operação.

Maximizando o desempenho para IA generativa

Para maximizar o desempenho generativo da IA, implemente técnicas de otimização de hardware e software de última geração que permitam treinamento e inferência de modelos vitais. Alguns dos principais métodos são os seguintes:

1. Use hardware especializado: use hardware avançado como NVIDIA Grace Hopper Superchips, que possuem GPUs de alto desempenho juntamente com sistemas de memória eficazes capazes de fornecer o poder de processamento necessário para tarefas generativas de IA. Essa integração é útil para lidar com cargas de trabalho com uso intensivo de computação que exigem mais memória simultaneamente.
2. Implementar processamento paralelo: explore o processamento paralelo usando GPUs para reduzir o tempo de treinamento durante a execução complexa de modelos generativos. O treinamento de precisão mista, entre outras técnicas de otimização, pode atingir essas eficiências computacionais sem comprometer a precisão.
3. Otimizar a arquitetura do modelo: Melhores resultados podem ser obtidos reduzindo os parâmetros por meio da simplificação das arquiteturas do modelo, enquanto técnicas de poda ou quantização também podem ser empregadas quando necessário, sem degradar a qualidade. Estruturas de redes neurais avançadas permitem tais otimizações, permitindo assim a implantação em tempo real nas plataformas NVIDIA DGX H100.

Com estas diretrizes, as empresas serão capazes de realizar sistemas com melhor desempenho em termos de velocidade e qualidade, graças a iterações mais rápidas, provocadas por resultados mais refinados gerados pela competição entre si num ambiente de mercado cada vez mais agressivo, utilizando IA criativa.

Qual a diferença entre NVIDIA GH200 e NVIDIA H100 e A100?

Análise Comparativa com NVIDIA H100

O NVIDIA GH200 e H100 diferem muito em sua arquitetura e capacidades de desempenho. Por exemplo, o GH200 usa CPUs NVIDIA Grace que são projetadas com maior desempenho em mente. Por outro lado, construído na arquitetura Grace Hopper da Nvidia, este chip combina GPUs de alto desempenho e um subsistema de memória avançado para melhor lidar com cargas de trabalho generativas de IA em grande escala. Mais largura de banda de memória, bem como a capacidade de armazenamento no GH200, levam a maior velocidade e eficiência durante operações com uso intensivo de dados, como treinamento ou inferência a partir de modelos generativos.

Em comparação com sua contraparte baseada na Arquitetura Hopper – H100, embora seja otimizado para vários tipos de cargas de trabalho de computação acelerada, incluindo, entre outros, tarefas de Inteligência Artificial (IA) e Computação de Alto Desempenho (HPC), é uma falta de memória integrada sistemas como encontrados no modelo GH200. No entanto, o que os diferencia reside principalmente nas suas unidades de organização de memória, onde muito mais melhorias podem ser testemunhadas em termos de capacidades de processamento de paralelismo dentro do GH 1000 do que qualquer outro dispositivo atualmente disponível.

Embora ambos os designs representem avanços tecnológicos de ponta neste campo, ainda existem certos recursos exclusivos exibidos apenas pelo GH200, como GPU hopper combinada com CPU Grace, o que o torna um sistema completo mais adequado para enfrentar os desafios colocados por programas de IA generativos. Em particular, isto implica que sempre que uma aplicação necessitar de elevados níveis de poder computacional juntamente com estratégias eficientes de gestão de dados, a selecção do gh 200 nunca irá decepcionar.

Diferenças de desempenho entre GH200 e A100

De acordo com esta declaração, as disparidades de desempenho entre NVIDIA GH200 e A100 são causadas principalmente pela arquitetura e capacidades de memória. Grace Hopper é a arquitetura mais recente usada no GH200, que aumentou significativamente a potência do computador e melhorou a largura de banda da memória em comparação com o A100, que usa a arquitetura Ampere. Isto significa que o subsistema de memória integrado do GH200 é mais benéfico para sistemas de IA e outras aplicações com uso intensivo de dados, uma vez que fornece maior rendimento com maior eficiência.

Pelo contrário, embora o A100, baseado na arquitetura Ampere, ofereça excelente desempenho em vários aplicativos de inteligência artificial (IA) e computação de alto desempenho (HPC), ele carece de alguns aprimoramentos especializados encontrados no GH200. Além disso, há vários modos de precisão no A100 que podem ser dimensionados de acordo com diferentes cargas de trabalho, mas seu nível de integração de memória e capacidade de processamento paralelo não é semelhante ao do GH200.

Resumindo, embora cada GPU tenha um bom desempenho em seu domínio; fica claro nesta passagem que o que diferencia o GH200 dos outros é seu design arquitetônico avançado que torna essas placas mais adequadas para cargas generativas de IA que exigem grandes habilidades de manipulação de memória juntamente com poder computacional.

Casos de uso para GH200 vs. H100 vs.

GH200:

O GH200 é ótimo para cargas de trabalho generativas de IA que ocupam muita memória e capacidade de processamento. Ele foi projetado para lidar com treinamento de aprendizado profundo, grandes modelos de linguagem e simulações complexas. Muito poucos aplicativos podem superar a ampla largura de banda de memória e o subsistema de memória integrado do GH200 quando se trata de trabalhar com conjuntos de dados massivos; isso permite uma manipulação de dados mais rápida e um treinamento ideal do modelo.

H100:

Utilizando a arquitetura Hopper, o H100 foi criado como uma ferramenta para computação de alto desempenho (HPC), inferência de IA e aprendizado profundo. Funciona bem em situações em que há necessidade de quantidades significativas de computação juntamente com baixa latência, como análises em tempo real de pesquisas científicas ou sistemas autônomos. Sua capacidade de fornecer alto rendimento em data centers e ao mesmo tempo manter recursos rápidos de inferência o torna uma excelente escolha para vários tipos diferentes de aplicativos de IA.

A100:

Construído em torno da arquitetura Ampere, o A100 pode ser usado em muitos tipos diferentes de cargas de trabalho de inteligência artificial (IA), bem como em computação de alto desempenho (HPC). Entre o aprendizado de máquina convencional, as cargas de trabalho tradicionais de HPC e a análise de dados se beneficiariam de seu uso isolado ou combinado com outro hardware, como CPUs ou GPUs. O A100 oferece suporte a vários modos de precisão, o que significa que funções como o treinamento de redes neurais de pequeno e médio porte podem ser executadas mais rapidamente neste chip em comparação com outros; além disso, o desempenho da inferência aumenta melhor quando tarefas de computação mais diversas são executadas simultaneamente usando todos os recursos disponíveis em um sistema. Embora não possuam melhorias especializadas encontradas nas unidades GH200 – os A100 continuam com desempenho sólido em domínios gerais de IA e HPC.

Quais são as aplicações potenciais do NVIDIA DGX GH200?

Revolucionando data centers com GH200

O DGX GH200 da NVIDIA muda o jogo para data centers por meio de seu desempenho e escalabilidade incomparáveis ​​ao lidar com cargas de trabalho de IA. Isso os ajuda a processar grandes conjuntos de dados com mais rapidez do que antes, o que é útil em tarefas como treinamento de modelos de aprendizado profundo, execução de simulações em grande escala ou processamento de informações em tempo real. Isto é especialmente importante em sectores como os cuidados de saúde, finanças e sistemas autónomos, onde grandes quantidades de dados devem ser processadas com rapidez e precisão.

Entre os muitos benefícios oferecidos pelo GH200 está a integração com o Grace Hopper Superchip da NVIDIA, que fornece largura de banda de memória e poder de computação extraordinários. Com esse recurso incorporado à sua infraestrutura, as organizações podem executar modelos de IA complexos de forma mais eficiente, ao mesmo tempo em que criam aplicativos de IA de nível superior. Além disso, o GH200 tem uma arquitetura que permite grande escalabilidade, de modo que os recursos podem ser adicionados conforme necessário sem interromper as operações.

Além disso, o GH200 pode realizar uma série de trabalhos diferentes, desde pesquisas científicas até aplicações baseadas em IA, tornando-o um componente versátil nos data centers atuais. Além dos custos operacionais mais baixos devido ao melhor desempenho e eficiência, há também outras poupanças a longo prazo, uma vez que estas coisas continuarão a evoluir, protegendo assim o futuro contra as necessidades tecnológicas em constante mudança, mas ainda assim garantindo sempre uma elevada capacidade de produção.

Supercomputadores de IA em modelos HPC e IA

Os supercomputadores de inteligência artificial estão liderando o campo da computação de alto desempenho e dos modelos de IA que impulsionam a inovação em vários domínios. Esses recursos combinam IA com HPC em sistemas como o NVIDIA DGX GH200 para resolver problemas computacionais difíceis, permitindo assim avanços científicos e aplicações industriais.

Os supercomputadores de IA funcionam melhor com conjuntos de dados massivos porque usam arquiteturas de hardware e software de última geração para obter resultados rápidos e precisos em tarefas de IA e aprendizado profundo. Como resultado, os pesquisadores podem treinar modelos grandes com mais rapidez, encurtar os ciclos de desenvolvimento e obter insights com mais rapidez. Além disso, o processamento paralelo é uma área em que os supercomputadores de IA se destacam, otimizando o desempenho da simulação e a velocidade do projeto de modelagem em grande escala.

Notavelmente, a modelação climática não teria atingido o seu nível actual sem a integração de supercomputadores de IA no ambiente HPC, de acordo com websites como IBM ou Top500.org, que também falam sobre investigação genómica, descoberta de medicamentos e modelização financeira. Estas máquinas têm um imenso poder de processamento necessário para lidar com enormes volumes de conjuntos de dados, conduzir novas ideias em algoritmos utilizados para inteligência artificial e promover gerações futuras de tais programas. Graças às suas excepcionais capacidades de computação, juntamente com maiores larguras de banda de memória, esses dispositivos fornecem soluções robustas, porém escaláveis, capazes de atender a quaisquer requisitos dinâmicos impostos pela HPC juntamente com modelos de IA.

Perspectivas futuras em computação acelerada

A inovação contínua em arquitetura, hardware e software avançará significativamente no futuro da computação de alta velocidade. Conforme indicado pela NVIDIA, Intel, Microsoft e outras fontes importantes, espera-se que a integração da IA ​​com HPCs traga mudanças ainda mais radicais em diferentes setores. Eles também relatam que a progressão da GPU ainda não terminou, mas continua a ocorrer, o que verá modelos complexos de inteligência artificial desenvolvidos juntamente com simulações devido ao aumento dos níveis de desempenho. A computação quântica, segundo a Intel, pode resolver problemas que antes eram insolúveis, ao mesmo tempo que cria novos limites para o poder computacional através do uso de arquiteturas neuromórficas.

Estes desenvolvimentos implicam colectivamente que a eficiência do processamento de dados será melhorada e o tempo de cálculo reduzido, impulsionando assim invenções em campos como sistemas de automóveis autónomos, medicina personalizada e investigação de mitigação das ciências climáticas, entre outros. Além disso, as perspectivas futuras sobre métodos de poupança de energia também devem considerar a integração de tecnologias amigas do ambiente, uma vez que isso ajudará a satisfazer a procura cada vez maior de desenvolvimento sustentável em diferentes áreas relacionadas com a aceleração dos cálculos, mantendo ao mesmo tempo o equilíbrio ao longo do seu processo de crescimento de acordo com a conservação de energia.

Como implementar a plataforma GH200 Grace Hopper Superchip?

Configurando NVIDIA GH200 em seu cluster

Várias etapas são necessárias para configurar o driver NVIDIA GH200 em seu cluster, começando com a instalação do hardware e concluindo com a configuração e otimização do software. Primeiro, confirme se o hardware do seu cluster atende às especificações do GH200 e se você possui refrigeração e fonte de alimentação suficientes. Conecte com segurança as placas GH200 aos slots PCIe corretos em seus servidores.

Depois, instale os drivers e bibliotecas de software necessários. Obtenha os drivers NVIDIA e o CUDA Toolkit mais recentes em seu site; esses pacotes são importantes para o bom funcionamento do GH200 e, ao mesmo tempo, otimizam o desempenho. Além disso, certifique-se de usar um sistema operacional que ofereça suporte aos requisitos de software desta plataforma. Caso contrário, qualquer outra distribuição Linux recente servirá, pois aproveita todos os recursos da CPU NVIDIA Grace.

Depois de instalar os drivers junto com o software, configure-os para serem reconhecidos pelo seu sistema de gerenciamento para que possam ser utilizados adequadamente no ambiente de cluster. Isso pode exigir modificações nas configurações do gerenciador de recursos ou até mesmo atualizar as configurações do agendador para alocar recursos de GPU de forma eficiente. Por exemplo, SLURM ou Kubernetes podem lidar com agendamento e alocação de GPU.

Por fim, ajuste o sistema com base nas necessidades da carga de trabalho para otimizar os níveis de desempenho alcançados durante seu uso. Empregue várias ferramentas de criação de perfil, como NVIDIA Nsight mais NVML (NVIDIA Management Library), entre outras fornecidas pela NVIDIA, para monitorar o desempenho, bem como fazer os ajustes necessários, quando aplicável. Mantenha as versões de firmware atualizadas e acompanhadas de atualizações regulares de pacotes de software para aumentar a estabilidade da segurança. Desta forma, é possível garantir eficiência e eficácia ao trabalhar em seus clusters computacionais, usando uma abordagem abrangente para configurar um determinado dispositivo NVIDIA GH200.

Otimizando cargas de trabalho de IA no DGX GH200

Quando se trata do DGX GH200, a otimização das cargas de trabalho de IA pode ser feita seguindo boas práticas para configuração de software e configuração de hardware, especialmente com memória HBM3E. Primeiro, verifique se sua estrutura de IA, como TensorFlow ou PyTorch, é totalmente compatível com as versões CUDA e cuDNN em seu sistema. Habilitar o treinamento em precisão mista pode acelerar os cálculos sem perder a precisão do modelo.

Além disso, deve-se usar técnicas de treinamento distribuído que dimensionem o treinamento em várias GPUs de maneira eficaz, usando bibliotecas como Horovod. Otimize o uso de memória e a eficiência computacional usando precisão mista automática (AMP). Também é sugerido fazer uso do Deep Learning AMI da NVIDIA, bem como contêineres NGC que vêm pré-configurados com as otimizações mais recentes para várias cargas de trabalho de IA.

Fique de olho no desempenho do sistema monitorando regularmente por meio do Nsight Systems e Nsight Compute – ferramentas de criação de perfil da NVIDIA; isso o ajudará a equilibrar a carga das configurações de GPU para obter rendimento máximo. Ao fazer essas coisas, você melhorará muito o desempenho da carga de trabalho de IA no DGX GH200 em termos de velocidade e eficácia.

Melhores práticas para utilizar CPU Grace e GPU Hopper

Para maximizar o desempenho das CPUs Grace e GPUs Hopper, é necessário aderir a diversas práticas recomendadas de acordo com recomendações atualizadas das principais fontes do setor. Em primeiro lugar, certifique-se de que sua pilha de software esteja otimizada para cargas de trabalho híbridas de CPU-GPU. Use os kits de desenvolvimento de software (SDKs) da NVIDIA, como CUDA e cuDNN, projetados especificamente para aproveitar as vantagens dos recursos computacionais das CPUs Grace e GPUs Hopper. Além disso, implemente técnicas eficientes de paralelismo de dados juntamente com algoritmos otimizados para equilibrar a carga de computação entre os dois processadores.

A arquitetura do sistema deve priorizar a redução da latência e, ao mesmo tempo, maximizar a largura de banda entre uma unidade central de processamento (CPU) e unidades de processamento gráfico (GPUs). Isto pode ser conseguido através do emprego de interconexões de alta velocidade como o NVLink, que permitem taxas de transferência de dados mais rápidas, reduzindo assim os gargalos de ocorrência. Além disso, os parâmetros de desempenho podem ser ajustados continuamente usando ferramentas de criação de perfil como o NVIDIA Nsight.

Ganhos significativos em desempenho podem ser obtidos ao usar treinamento de precisão misto para tarefas de inteligência artificial/aprendizado de máquina juntamente com estruturas otimizadas para uso em CPUs Grace e GPUs Hopper. Este método garante o melhor aproveitamento dos recursos durante o treinamento, distribuindo de forma eficiente essas tarefas por meio de bibliotecas como o Horovod.

Em última análise, acompanhar as atualizações recentes de firmware e drivers fornecidos pela NVIDIA é obrigatório porque eles geralmente vêm com correções de bugs e melhorias de desempenho destinadas a aumentar a estabilidade e a eficiência em vários cálculos realizados neles. Com este conjunto de diretrizes, deve-se ser capaz de explorar totalmente o que as CPUs Grace e as GPUs Hopper têm em suas mangas, experimentando assim o nirvana da computação em termos de otimização tanto para velocidade quanto para consumo de energia!

Fontes de Referência

Unidade de processamento gráfico

Nvidia

NVLink

Perguntas Frequentes (FAQs)

P: O que é o superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper?

R: O que isso significa para o Superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper? Combinando o poder da GPU e da CPU em um pacote otimizado para computação rápida e cargas de trabalho generativas de IA, ele apresenta uma GPU baseada na arquitetura Hopper e uma CPU poderosa unida por memória de alto desempenho que é coerente com ambos através de muita largura de banda.

P: Como o GH200 difere do NVIDIA A100?

R: O NVIDIA A100 foi projetado principalmente para tarefas como treinamento e inferência de IA, mas o que o torna diferente do GH200 é que, embora essas coisas também possam ser feitas até certo ponto, ele também possui outras propriedades. Uma dessas propriedades é a integração com memória HBM3 mais avançada, juntamente com núcleos de GPU e CPU, o que nos permite fazer cálculos mais complexos envolvendo a movimentação de dados entre várias partes do nosso sistema, dobrando assim a eficiência em certos casos em que as demandas de carga de trabalho são atendidas. de acordo.

P: Quais vantagens o sistema DGX H100 oferece?

R: Modelos de linguagem grande precisam de muito desempenho, e é exatamente isso que eles obtêm quando executados em sistemas DGX H100 equipados com superchips NVIDIA GH200 Grace Hopper. Essas máquinas têm interconexões de alta velocidade como NVLink-C2C, entre muitas outras, e largura de banda de memória significativa, por isso não deve ser surpresa que a taxa de transferência de dados se torne mais alta do que nunca, tornando tudo mais rápido e suave também!

P: Qual é o papel do NVIDIA AI Enterprise no uso do GH200?

R: O NVIDIA AI Enterprise ajuda as empresas a usar ferramentas de computação acelerada com recursos máximos de memória de GPU. Ele consegue isso aproveitando GHCPU e GPUMEMORYSPEED, dois recursos oferecidos pelo pacote de software para garantir a utilização eficiente de recursos durante aplicativos de computação acelerada, como modelos de aprendizado profundo que utilizam grandes quantidades de dados armazenados em grandes conjuntos de dados.

P: Como a memória HBM3 aprimora o Superchip GH200 Grace Hopper?

R: Para o Superchip GH200 Grace Hopper, a memória HBM3 aumenta significativamente a largura de banda de dados da GPU. Isso permite taxas de transferência mais rápidas e, portanto, melhor desempenho quando se trata de tarefas que exigem muita memória, como IA e cargas de trabalho generativas, que geralmente lidam com grandes conjuntos de dados.

P: Qual é a importância do NVIDIA NVLink-C2C no GH200?

R: A importância do NVIDIA NVLink-C2C no GH200 é que ele permite que os computadores se comuniquem entre si em altas velocidades. Ele interconecta CPU e GPU no GH200, fornecendo alta largura de banda para transferência de dados eficiente com latência mínima. Esta conexão liga o espaço de memória da CPU com o espaço de memória da GPU, estabelecendo assim a coerência entre eles necessária para uma operação perfeita durante tarefas computacionais complexas.

P: Como o GH200 impactará a era da computação acelerada?

R: O chip GH200 do Grace Hopper Supercomputing Center (GHSC) é um divisor de águas para a computação acelerada porque reúne CPUs e GPUs sob o mesmo teto, ao mesmo tempo que melhora significativamente suas capacidades de memória e interconexão. Essa integração foi projetada para atender às demandas crescentes provocadas por cargas de trabalho generativas de IA juntamente com o processamento de dados em grande escala.

P: O que o NVIDIA Base Command faz no ecossistema do GH200?

R: Dentro deste sistema, o NVIDIA Base Command serve como uma plataforma inclusiva para gerenciar e organizar fluxos de trabalho de inteligência artificial sobre o GH200. Ele garante fácil implementação, rastreamento e dimensionamento para cima ou para baixo de modelos de IA, permitindo assim que as empresas façam uso total do que o GH200 tem a oferecer.

P: Como o novo Superchip GH200 Grace Hopper suporta modelos de idiomas grandes?

R: A memória LPDDR5X, entre outras coisas, faz parte de sua arquitetura avançada, que permite processar e treinar grandes modelos de linguagem com mais eficiência do que qualquer outro dispositivo disponível hoje pode esperar alcançar para tais fins. Além de ter ampla largura de banda de memória à sua disposição, ele também executa muito bem cálculos paralelos, o que significa que não existe outra peça mais adequada para esse tipo de aplicação do que este chip.