Представляем NVIDIA GH200: революционные суперкомпьютеры с искусственным интеллектом на суперчипах Grace Hopper

В современном технологическом мире растет потребность в большей вычислительной мощности и интеллектуальных способностях обработки. NVIDIA GH200 с суперчипом Grace Hopper — это суперкомпьютер с искусственным интеллектом, представляющий собой огромный шаг вперед в этой области. В этой статье будет показано, почему GH200 изменит то, что мы считаем стандартом искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку никогда раньше не видел уровня производительности в сочетании с повышением эффективности. В этой статье также подробно описан каждый компонент, от его передового дизайна до того, как они объединили возможности графического процессора и процессора, как никогда раньше, чтобы вы могли понять, какое влияние он может оказать на различные отрасли. Присоединяйтесь к нам, чтобы мы рассмотрели технические характеристики, возможные варианты использования и то, что может случиться дальше с этой революционной технологией!

Что такое NVIDIA GH200 и почему она революционная?

Понимание суперчипов Grace Hopper GH200

Комбинированное вычислительное решение — это суперчип NVIDIA GH200 Grace Hopper, который объединяет мощные функции архитектуры графического процессора NVIDIA Hopper и эффективность производительности процессора ARM Neoverse. Такое объединение позволило этому чипу обеспечить беспрецедентный уровень производительности искусственного интеллекта, HPC (высокопроизводительных вычислений) и анализа данных. Этот GH200 отличается от других чипов, поскольку он может плавно сочетать компоненты графического процессора и процессора, тем самым уменьшая задержку и одновременно увеличивая пропускную способность данных, что позволяет более эффективно обрабатывать сложные вычислительные задачи, что открывает новые горизонты в приложениях на основе искусственного интеллекта в различных отраслях, таких как научные исследования. ; беспилотные машины; и обработка больших данных, среди прочего.

Ключевые особенности NVIDIA GH200

1. Объединенная конструкция графического процессора и центрального процессора. Модель GH200 сочетает в себе графический процессор NVIDIA Hopper и процессор ARM Neoverse для создания единой системы, которая уменьшает задержки и увеличивает скорость передачи данных. Кроме того, NVIDIA также оптимизировала эту платформу для различных задач высокопроизводительных вычислений.
2. Суперкомпьютерный чип (HPC): этот суперчип предназначен для интенсивных вычислительных задач, что делает его наиболее подходящим для сред, требующих высокопроизводительных вычислительных возможностей.
3. Повышенная эффективность данных: GH200 объединяет процессоры с памятью, что повышает скорость передачи данных и обеспечивает более эффективную обработку данных.
4. Масштабируемость: будь то научные исследования или автономные системы, конструкция GH200 обеспечивает возможность увеличения или уменьшения масштаба в соответствии с различными потребностями отрасли.
5. Энергосбережение: GH200 обеспечивает высокую производительность благодаря архитектуре ARM Neoverse, сохраняя при этом энергоэффективность, что важно для устойчивых вычислительных решений.
6. Поддержка искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти расширенные функции GH200 позволяют создавать сложные модели искусственного интеллекта и машинного обучения, тем самым способствуя инновациям в приложениях на основе искусственного интеллекта.

Объяснение архитектуры Grace Hopper™

Архитектура Grace Hopper — это революционный метод создания вычислительных систем, сочетающий в себе мощь архитектуры графического процессора NVIDIA Hopper с архитектурой процессора ARM Neoverse. Это объединение уменьшает задержку при передаче данных и увеличивает пропускную способность или объем выполняемой полезной работы. Конструкция имеет быструю общую память, плавно интегрирует рабочие процессы процессора и графического процессора и использует расширенные межсоединения, которые необходимы для поддержки больших объемов обработки данных.

Некоторые важные особенности архитектуры Grace Hopper:

1. Единая память: позволяет центральному и графическому процессору получать доступ к общему пулу памяти, что значительно сокращает время передачи данных и тем самым делает вычисления более эффективными.
2. Расширенные межсоединения: этот тип технологии использует, среди прочего, такие технологии, как NVIDIA NVLink, которые имеют очень высокую пропускную способность. Это обеспечивает быструю связь между различными частями, обеспечивая тем самым наилучшую производительность при выполнении задач, связанных с большими объемами информации.
3. Возможности параллельной обработки. Вычислительные возможности системы повышаются за счет интеграции процессоров NVIDIA Grace с памятью HBM3E; это также значительно повышает его эффективность, поскольку он может обрабатывать множество вещей одновременно. Кроме того, эта архитектура исключительно хорошо работает при параллельной обработке и, следовательно, отлично подходит для обучения моделей искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислительных задач и сложного моделирования в целом.

Подводя итог, можно сказать, что архитектура Grace Hopper™ была создана для удовлетворения текущих потребностей вычислительных сред путем предоставления масштабируемой, эффективной и высокопроизводительной основы для различных приложений.

Как работает суперкомпьютер с искусственным интеллектом NVIDIA DGX GH200?

Роль графических и центральных процессоров в DGX GH200

Суперкомпьютер искусственного интеллекта NVIDIA DGX GH200 сочетает в себе центральные и графические процессоры для достижения невиданных ранее вычислительных мощностей. При параллельной обработке графические процессоры или графические процессоры играют фундаментальную роль, выполняя несколько операций одновременно; это крайне важно при обучении крупномасштабных моделей ИИ и выполнении сложных симуляций, поскольку они исключительно хороши в управлении огромными объемами данных и параллельных вычислениях.

С другой стороны, ЦП (центральные процессоры) отвечают за управление вычислительными задачами общего назначения и координацию действий между различными частями суперкомпьютера ИИ. Поддержка последовательных вычислений задач для них обеспечивается за счет интеграции процессоров ARM Neoverse в DGX GH200, что позволяет им в целом управлять системами эффективности управления потоками.

Процессоры ARM Neoverse, интегрированные в DGX GH200, работают вместе с графическим процессором NVIDIA Hopper таким образом, что приложения искусственного интеллекта с интенсивным использованием данных могут, среди прочего, использовать преимущества увеличенной пропускной способности и снижения задержек, сохраняя при этом более высокий уровень производительности, чем раньше. Это обеспечивает масштабируемость и эффективность при работе с большими рабочими нагрузками, необходимыми для требовательных систем искусственного интеллекта, что позволяет DGX GH200 предоставлять надежные решения в таких обстоятельствах.

NVIDIA NVLink: улучшение межсетевого взаимодействия

NVIDIA NVLink — это технология межсоединений с высокой пропускной способностью, которая ускоряет обмен данными между графическими процессорами NVIDIA и центральными процессорами. Он уменьшает задержку, обеспечивая прямой путь связи и, следовательно, максимизируя скорость передачи информации, тем самым повышая эффективность любого рабочего процесса, выполняемого на таких платформах, как NVIDIA DGX H100. Технология NVLink повышает масштабируемость, позволяя нескольким графическим процессорам беспрепятственно работать вместе и совместно использовать свои ресурсы для обработки сложных моделей искусственного интеллекта, а также приложений с интенсивным использованием данных. Эта функция позволяет таким суперкомпьютерам искусственного интеллекта, как DGX GH200, увеличивать производительность, поскольку они могут обеспечить больше, чем могли бы достичь традиционные архитектуры, основанные на низкой скорости и неэффективных методах передачи данных. В DGX GH200 это соединение гарантирует отсутствие задержек при перемещении данных между процессорами, тем самым позволяя обрабатывать и анализировать большие объемы информации в реальном времени.

Ускорение задач глубокого обучения и искусственного интеллекта

Чтобы ускорить выполнение задач глубокого обучения и искусственного интеллекта, DGX GH200 использует передовое аппаратное обеспечение и оптимизированное программное обеспечение, включая чип NVIDIA Grace Hopper Superchip. Интеграция графического процессора NVIDIA Hopper обеспечивает непревзойденную вычислительную мощность, что позволяет сократить время обучения и повысить скорость вывода на сложных моделях. Кроме того, он поставляется с высокоскоростным хранилищем, соединенным с одинарной памятью, что обеспечивает быстрый поиск данных, а также скорость обработки. Другое дело, что использование NVIDIA CUDA вместе с библиотеками cuDNN упрощает процесс разработки, предоставляя разработчикам эффективные инструменты для реализации и развертывания приложений искусственного интеллекта. Все эти достижения позволяют DGX GH200 обеспечивать более высокий уровень производительности, тем самым удовлетворяя общие требования, предъявляемые современными рабочими нагрузками искусственного интеллекта.

Почему стоит выбирать NVIDIA GH200 для задач искусственного интеллекта?

Преимущества памяти с высокой пропускной способностью (HBM3E)

Платформа NVIDIA Grace Hopper Superchip — это эффективный способ воспользоваться этими преимуществами. При этом существует множество причин, по которым HBM3E следует использовать в высокопроизводительных суперкомпьютерах ИИ, таких как DGX GH200. Среди наиболее примечательных можно назвать его компактный дизайн, который сокращает расстояние, необходимое для передачи данных, тем самым предотвращая возникновение потенциальных узких мест; он выступает в качестве критического компонента для более быстрого обучения моделей и более эффективных процессов вывода, необходимых для одновременной обработки больших объемов информации; и, наконец, что не менее важно, эта технология обеспечивает исключительную энергоэффективность, которая играет важную роль в управлении тепловыми и энергетическими бюджетами передовых систем ИИ, чтобы они могли работать оптимально без перегрева или потребления слишком большого количества электроэнергии.

Использование суперчипов NVIDIA Grace Hopper

Суперчипы NVIDIA Grace Hopper — это новое достижение в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Эти суперчипы сочетают в себе мощь архитектуры графического процессора Hopper от NVIDIA с возможностями усовершенствованного процессора Grace, создавая единую систему, которая отлично справляется как с тяжелыми вычислениями, так и с большими нагрузками на память. Параллелизм графических процессоров Hopper и подсистем памяти с более высокой пропускной способностью, присутствующий в процессорах Grace, ускоряет время обучения модели ИИ, одновременно позволяя делать выводы в реальном времени, что делает возможным использование технологии NVIDIA Grace Hopper Superchip. Эта смесь также поддерживает гетерогенные вычисления, т. е. беспрепятственное управление различными типами вычислительных задач в одной инфраструктуре. Кроме того, устойчивая производительность гарантируется энергоэффективной конструкцией этих чипов, которая соответствует более экологичным ИТ-решениям из-за возросшей потребности в них с точки зрения ресурсов, а также других аспектов. С помощью таких средств предприятия могут значительно улучшить свои возможности искусственного интеллекта, быстрее достигая лучших результатов при меньших затратах на операцию.

Максимизация производительности для генеративного искусственного интеллекта

Чтобы максимизировать производительность генеративного искусственного интеллекта, используйте самые современные методы оптимизации аппаратного и программного обеспечения, которые позволяют выполнять обучение жизненно важных моделей и делать выводы. Некоторые из лучших методов следующие:

1. Используйте специализированное оборудование. Используйте современное оборудование, такое как суперчипы NVIDIA Grace Hopper, которые имеют высокопроизводительные графические процессоры в сочетании с эффективными системами памяти, способными обеспечить необходимую вычислительную мощность для задач генеративного ИИ. Эта интеграция полезна при обработке ресурсоемких рабочих нагрузок, требующих одновременно больше памяти.
2. Внедрение параллельной обработки. Используйте параллельную обработку с использованием графических процессоров, чтобы сократить время обучения при сложном выполнении генеративных моделей. Обучение смешанной точности, среди других методов оптимизации, позволяет достичь такой вычислительной эффективности без ущерба для точности.
3. Оптимизация архитектуры модели. Лучшие результаты можно получить за счет уменьшения параметров за счет оптимизации архитектуры модели, а при необходимости можно также использовать методы сокращения или квантования без ухудшения качества. Усовершенствованные структуры нейронных сетей позволяют осуществлять такую ​​оптимизацию, обеспечивая тем самым возможность развертывания в реальном времени на платформах NVIDIA DGX H100.

Благодаря этим рекомендациям компании смогут реализовать более эффективные системы с точки зрения скорости и качества благодаря более быстрым итерациям, вызванным более совершенными результатами, полученными в результате конкуренции друг с другом во все более агрессивной рыночной среде с использованием творческого искусственного интеллекта.

Чем NVIDIA GH200 отличается от NVIDIA H100 и A100?

Сравнительный анализ с NVIDIA H100

NVIDIA GH200 и H100 сильно различаются по архитектуре и производительности. Например, в GH200 используются процессоры NVIDIA Grace, которые разработаны с учетом более высокой производительности. С другой стороны, этот чип, построенный на архитектуре Grace Hopper от Nvidia, сочетает в себе высокопроизводительные графические процессоры и усовершенствованную подсистему памяти для лучшей обработки крупномасштабных генеративных рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Большая пропускная способность памяти, а также емкость хранилища в GH200 приводят к повышению скорости и эффективности операций с интенсивным использованием данных, таких как обучение или вывод на основе генеративных моделей.

По сравнению с его аналогом, основанным на архитектуре Hopper – H100, хотя он и оптимизирован для различных типов ускоренных вычислительных нагрузок, включая, помимо прочего, задачи искусственного интеллекта (ИИ) и высокопроизводительные вычисления (HPC), у него отсутствует интегрированная память. системы, как в модели GH200. Однако разница между ними в основном заключается в единицах организации памяти, благодаря чему в GH 1000 можно увидеть гораздо больше улучшений с точки зрения возможностей параллельной обработки, чем в любом другом устройстве, доступном сегодня.

Хотя обе эти конструкции представляют собой передовые технологические достижения в этой области, все же существуют некоторые уникальные функции, присущие только GH200, такие как бункерный графический процессор в сочетании с изящным процессором, что делает его полноценной системой, лучше всего подходящей для решения проблем, возникающих в программах генеративного искусственного интеллекта. В частности, это означает, что всякий раз, когда приложению требуется высокий уровень вычислительной мощности в сочетании с эффективными стратегиями управления данными, выбор gh 200 никогда не разочарует.

Разница в производительности между GH200 и A100

Согласно этому заявлению, различия в производительности между NVIDIA GH200 и A100 в основном вызваны архитектурой и возможностями памяти. Grace Hopper — это новейшая архитектура, использованная в GH200, которая значительно увеличила мощность компьютера и улучшила пропускную способность памяти по сравнению с A100, использующим архитектуру Ampere. Это означает, что интегрированная подсистема памяти GH200 более выгодна для систем искусственного интеллекта и других приложений с интенсивным использованием данных, поскольку она обеспечивает более высокую пропускную способность и большую эффективность.

Напротив, хотя A100, основанный на архитектуре Ampere, обеспечивает отличную производительность в различных приложениях искусственного интеллекта (ИИ) и высокопроизводительных вычислений (HPC), ему не хватает некоторых специализированных улучшений, имеющихся в GH200. Кроме того, в A100 есть несколько режимов точности, которые можно масштабировать в соответствии с различными рабочими нагрузками, но его уровень интеграции памяти и возможности параллельной обработки не аналогичны GH200.

Подводя итог, можно сказать, что каждый графический процессор хорошо работает в своей области; Из этого отрывка становится ясно, что GH200 отличается от других своим передовым архитектурным дизайном, который делает эти карты наиболее подходящими для генеративных нагрузок искусственного интеллекта, требующих огромных возможностей обработки памяти в сочетании с вычислительной мощью.

Варианты использования GH200, H100 и A100

ГХ200:

GH200 отлично подходит для генеративных задач искусственного интеллекта, которые требуют много памяти и вычислительной мощности. Он предназначен для глубокого обучения, больших языковых моделей и сложных симуляций. Очень немногие приложения могут превзойти широкую полосу пропускания памяти GH200 и встроенную подсистему памяти, когда дело доходит до работы с большими наборами данных; это позволяет быстрее манипулировать данными и оптимально обучать модель.

H100:

Используя архитектуру Hopper, H100 был создан как инструмент для высокопроизводительных вычислений (HPC), искусственного интеллекта и глубокого обучения. Он хорошо работает в ситуациях, когда необходимы значительные объемы вычислений с низкой задержкой, например, при анализе научных исследований в реальном времени или автономных системах. Его способность обеспечивать высокую пропускную способность в центрах обработки данных, сохраняя при этом возможности быстрого вывода, делает его отличным выбором для множества различных типов приложений искусственного интеллекта.

A100:

Построенный на архитектуре Ampere, A100 может использоваться во многих различных видах рабочих нагрузок искусственного интеллекта (ИИ), а также в высокопроизводительных вычислениях (HPC). Среди основного направления машинного обучения традиционные рабочие нагрузки HPC и анализ данных выиграют от их использования отдельно или в сочетании с другим оборудованием, таким как процессоры или графические процессоры. A100 поддерживает несколько режимов точности, а это означает, что такие функции, как обучение нейронных сетей малого и среднего размера, могут выполняться на этом чипе быстрее по сравнению с другими; кроме того, производительность вывода лучше масштабируется, когда более разнообразные вычислительные задачи выполняются одновременно с использованием всех доступных ресурсов в одной системе. Несмотря на отсутствие специализированных усовершенствований, присутствующих в устройствах GH200, модели A100 остаются надежными в общих областях искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.

Каковы потенциальные применения NVIDIA DGX GH200?

Революция в центрах обработки данных с помощью GH200

DGX GH200 от NVIDIA меняет правила игры в центрах обработки данных благодаря своей непревзойденной производительности и масштабируемости при обработке рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Это помогает им обрабатывать огромные наборы данных быстрее, чем раньше, что полезно при решении таких задач, как обучение моделей глубокого обучения, проведение крупномасштабного моделирования или обработка информации в реальном времени. Это особенно важно в таких секторах, как здравоохранение, финансы и автономные системы, где огромные объемы данных должны обрабатываться быстро и точно.

Среди многочисленных преимуществ, предлагаемых GH200, — интеграция с NVIDIA Grace Hopper Superchip, которая обеспечивает исключительную пропускную способность памяти и вычислительную мощность. Благодаря этой функции, включенной в инфраструктуру, организации могут более эффективно запускать сложные модели ИИ, а также создавать приложения ИИ более высокого уровня. Кроме того, GH200 имеет архитектуру, которая обеспечивает большую масштабируемость, поэтому ресурсы можно добавлять по мере необходимости, не прерывая работу.

Более того, GH200 может выполнять множество различных работ, от научных исследований до приложений на базе искусственного интеллекта, что делает его универсальным компонентом современных центров обработки данных. Помимо снижения эксплуатационных затрат за счет повышения производительности и эффективности, существуют и другие долгосрочные преимущества, поскольку эти вещи будут продолжать развиваться, что обеспечивает устойчивость к меняющимся технологическим потребностям в будущем, но при этом всегда обеспечивает высокую пропускную способность.

Суперкомпьютеры с искусственным интеллектом в HPC и моделях искусственного интеллекта

Суперкомпьютеры искусственного интеллекта лидируют в области высокопроизводительных вычислений и моделей искусственного интеллекта, которые стимулируют инновации в различных областях. Эти возможности объединяют искусственный интеллект с высокопроизводительными вычислениями в таких системах, как NVIDIA DGX GH200, для решения сложных вычислительных задач, тем самым обеспечивая научные прорывы и промышленные приложения.

Суперкомпьютеры искусственного интеллекта лучше работают с огромными наборами данных, поскольку они используют самые современные аппаратные и программные архитектуры для быстрых и точных результатов в задачах искусственного интеллекта и глубокого обучения. В результате исследователи могут быстрее обучать большие модели, сокращать циклы разработки и быстрее получать ценную информацию. Кроме того, параллельная обработка — это одна из областей, в которой суперкомпьютеры с искусственным интеллектом превосходят других благодаря оптимизации производительности моделирования и скорости крупномасштабных проектов моделирования.

Примечательно, что моделирование климата не достигло бы нынешнего уровня без интеграции суперкомпьютеров искусственного интеллекта в среду высокопроизводительных вычислений, согласно данным таких сайтов, как IBM или Top500.org, которые также рассказывают о геномных исследованиях, открытии лекарств и финансовом моделировании. Эти машины обладают огромной вычислительной мощностью, необходимой для обработки огромных объемов наборов данных, внедрения новых идей в алгоритмы, используемые для искусственного интеллекта, и развития будущих поколений таких программ. Благодаря своим исключительным вычислительным возможностям в сочетании с увеличенной пропускной способностью памяти эти устройства представляют собой надежные, но масштабируемые решения, способные удовлетворить любые динамические требования, предъявляемые высокопроизводительными вычислениями и моделями искусственного интеллекта.

Будущие перспективы ускоренных вычислений

Непрерывные инновации в архитектуре, аппаратном и программном обеспечении значительно продвинут будущее высокоскоростных вычислений. Как указывают NVIDIA, Intel, Microsoft и другие ведущие источники, интеграция искусственного интеллекта с высокопроизводительными компьютерами, как ожидается, приведет к еще более радикальным изменениям в различных секторах. Они также сообщают, что развитие графических процессоров еще не закончилось, но все еще продолжается, в результате чего сложные модели искусственного интеллекта будут разрабатываться параллельно с симуляциями из-за повышения уровня производительности. Квантовые вычисления, по мнению Intel, могут решить проблемы, которые ранее были неразрешимы, одновременно создавая новые ограничения для вычислительной мощности за счет использования нейроморфных архитектур.

В совокупности эти разработки подразумевают, что эффективность обработки данных будет повышена, а время вычислений сократится, что приведет к появлению изобретений в таких областях, как беспилотные автомобильные системы, персонализированная медицина и исследования по смягчению последствий изменения климата, среди других. Кроме того, будущие взгляды на методы энергосбережения должны также учитывать использование экологически чистых технологий, поскольку это поможет удовлетворить постоянно растущий спрос на устойчивое развитие в различных областях, связанных с ускорением вычислений, сохраняя при этом баланс на протяжении всего процесса их роста в соответствии с энергосбережением.

Как реализовать платформу суперчипа Grace Hopper GH200?

Настройка NVIDIA GH200 в вашем кластере

Для настройки драйвера NVIDIA GH200 в вашем кластере требуется несколько шагов, начиная с установки оборудования и заканчивая настройкой и оптимизацией программного обеспечения. Сначала убедитесь, что оборудование вашего кластера соответствует спецификациям GH200 и что у вас достаточное охлаждение и электропитание. Надежно подключите карты GH200 к правильным слотам PCIe на ваших серверах.

После этого установите необходимые драйверы и библиотеки. Получите последние версии драйверов NVIDIA и CUDA Toolkit с их веб-сайта; эти пакеты важны для правильного функционирования GH200, а также для оптимизации производительности. Кроме того, убедитесь, что вы используете операционную систему, которая поддерживает требования к программному обеспечению этой платформы. Если нет, подойдет любой другой недавний дистрибутив Linux, поскольку он использует все функции процессора NVIDIA Grace.

После установки драйверов вместе с программным обеспечением настройте их так, чтобы они распознавались вашей системой управления, чтобы их можно было соответствующим образом использовать в среде кластера. Это может потребовать изменения настроек диспетчера ресурсов или даже обновления настроек планировщика, чтобы эффективно распределять ресурсы графического процессора. Например, SLURM или Kubernetes могут управлять планированием и распределением ресурсов графического процессора.

Наконец, настройте систему в соответствии с потребностями рабочей нагрузки, чтобы оптимизировать уровни производительности, достигаемые при ее использовании. Используйте различные инструменты профилирования, такие как NVIDIA Nsight плюс NVML (библиотека управления NVIDIA), среди других, предоставляемых NVIDIA, для мониторинга производительности, а также внесения необходимых корректировок, где это применимо. Поддерживайте актуальность версий встроенного ПО и регулярно обновляйте пакеты программного обеспечения для повышения стабильности безопасности. Таким образом, можно обеспечить эффективность и результативность работы внутри своих вычислительных кластеров, используя комплексный подход к настройке того или иного устройства NVIDIA GH200.

Оптимизация рабочих нагрузок искусственного интеллекта на DGX GH200

Что касается DGX GH200, оптимизацию рабочих нагрузок искусственного интеллекта можно выполнить, следуя передовым практикам установки программного обеспечения и конфигурации оборудования, особенно с памятью HBM3E. Сначала убедитесь, что ваша платформа искусственного интеллекта, такая как TensorFlow или PyTorch, полностью совместима с версиями CUDA и cuDNN в вашей системе. Включение обучения со смешанной точностью может ускорить вычисления без потери точности модели.

Кроме того, следует использовать методы распределенного обучения, которые эффективно масштабируют обучение на нескольких графических процессорах с использованием таких библиотек, как Horovod. Оптимизируйте использование памяти и эффективность вычислений с помощью автоматической смешанной точности (AMP). Также предлагается использовать AMI глубокого обучения NVIDIA, а также контейнеры NGC, которые предварительно настроены с новейшими оптимизациями для различных рабочих нагрузок ИИ.

Следите за работой системы, регулярно отслеживая ее с помощью Nsight Systems и Nsight Compute — инструментов профилирования NVIDIA; это поможет вам сбалансировать нагрузку на конфигурации графического процессора для достижения максимальной пропускной способности. Выполняя эти действия, вы значительно повысите производительность рабочих нагрузок искусственного интеллекта на DGX GH200 с точки зрения скорости и эффективности.

Рекомендации по использованию процессора Grace и графического процессора Hopper

Чтобы максимизировать производительность процессоров Grace и графических процессоров Hopper, необходимо придерживаться нескольких лучших практик в соответствии с актуальными рекомендациями ведущих отраслевых источников. Прежде всего, убедитесь, что ваш программный стек оптимизирован для гибридных рабочих нагрузок CPU-GPU. Используйте комплекты разработки программного обеспечения (SDK) NVIDIA, такие как CUDA и cuDNN, разработанные специально для использования преимуществ вычислительных возможностей процессоров Grace и графических процессоров Hopper. Кроме того, внедрите эффективные методы параллелизма данных вместе с оптимизированными алгоритмами для балансировки вычислительной нагрузки между двумя процессорами.

Архитектура системы должна уделять приоритетное внимание снижению задержки при максимальном увеличении пропускной способности между центральным процессором (ЦП) и графическими процессорами (ГП). Этого можно достичь за счет использования высокоскоростных межсоединений, таких как NVLink, которые обеспечивают более высокую скорость передачи данных, тем самым уменьшая возникновение узких мест. Более того, параметры производительности можно постоянно настраивать с помощью инструментов профилирования, таких как NVIDIA Nsight.

Значительный прирост производительности может быть достигнут при использовании обучения смешанной точности для задач искусственного интеллекта и машинного обучения вместе с платформами, оптимизированными для использования на процессорах Grace и графических процессорах Hopper. Этот метод обеспечивает наилучшее использование ресурсов во время обучения за счет эффективного распределения этих задач с помощью таких библиотек, как Horovod.

В конечном счете, необходимо идти в ногу с последними обновлениями прошивки и драйверами, предоставленными NVIDIA, поскольку они обычно поставляются в комплекте с исправлениями ошибок и улучшениями производительности, направленными на повышение стабильности и эффективности различных выполняемых на них вычислений. С помощью этого набора рекомендаций вы сможете в полной мере использовать возможности процессоров Grace и графических процессоров Hopper, тем самым испытывая вычислительную нирвану с точки зрения оптимальности как по скорости, так и по энергопотреблению!

Справочные источники

Блок обработки графики

Nvidia

NVLink

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Вопрос: Что такое суперчип NVIDIA GH200 Grace Hopper?

О: Что это означает для суперчипа NVIDIA GH200 Grace Hopper? Объединяя мощность графического процессора и процессора в одном пакете, оптимизированном для быстрых вычислений и генеративных рабочих нагрузок искусственного интеллекта, он включает в себя графический процессор на основе архитектуры Hopper и мощный процессор, соединенный с высокопроизводительной памятью, которая когерентна с ними обоими благодаря большой пропускной способности.

Вопрос: Чем GH200 отличается от NVIDIA A100?

О: NVIDIA A100 была разработана в основном для таких задач, как обучение искусственного интеллекта и логический вывод, но что отличает ее от GH200, так это то, что, хотя эти вещи также можно выполнять на ней в некоторой степени, она также имеет и другие свойства. Одним из таких свойств является интеграция с более совершенной памятью HBM3 вместе с ядрами графического процессора и процессора, что позволяет нам выполнять более сложные вычисления, включающие перемещение данных между различными частями нашей системы, тем самым удваивая эффективность в определенных случаях, когда требования рабочей нагрузки удовлетворяются. соответственно.

Вопрос: Какие преимущества дает система DGX H100?

О: Большим языковым моделям требуется высокая производительность, и именно это они и получают при запуске на системах DGX H100 на базе суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper. Эти машины оснащены высокоскоростными соединениями, такими как NVLink-C2C, среди многих других, и значительной пропускной способностью памяти, поэтому неудивительно, что пропускная способность данных становится выше, чем когда-либо прежде, что делает все также быстрее и плавнее!

Вопрос: Какую роль NVIDIA AI Enterprise играет в использовании GH200?

A: NVIDIA AI Enterprise помогает предприятиям использовать ускоренные вычислительные инструменты с максимальными возможностями памяти GPU. Это достигается за счет использования GHCPU и GPUMEMORYSPEED, двух функций, предлагаемых программным пакетом для обеспечения эффективного использования ресурсов во время ускоренных вычислительных приложений, таких как модели глубокого обучения, использующие огромные объемы данных, хранящихся в больших наборах данных.

Вопрос: Как память HBM3 улучшает суперчип GH200 Grace Hopper?

О: Для суперчипа GH200 Grace Hopper память HBM3 значительно увеличивает пропускную способность данных графического процессора. Это позволяет повысить скорость передачи данных и, следовательно, повысить производительность, когда речь идет о задачах, требующих большого количества памяти, таких как искусственный интеллект и генеративные рабочие нагрузки, которые обычно имеют дело с большими наборами данных.

Вопрос: Каково значение NVIDIA NVLink-C2C в GH200?

О: Важность NVIDIA NVLink-C2C в GH200 заключается в том, что она позволяет компьютерам взаимодействовать друг с другом на высоких скоростях. Он соединяет процессор и графический процессор в GH200, обеспечивая высокую пропускную способность для эффективной передачи данных с минимальной задержкой. Это соединение связывает пространство памяти ЦП с пространством памяти графического процессора, тем самым устанавливая согласованность между ними, необходимую для бесперебойной работы при выполнении сложных вычислительных задач.

Вопрос: Как GH200 повлияет на эпоху ускоренных вычислений?

Ответ: Чип GH200 от Суперкомпьютерного центра Грейс Хоппер (GHSC) меняет правила игры в сфере ускоренных вычислений, поскольку он объединяет центральные и графические процессоры под одной крышей, значительно увеличивая при этом их память и возможности межсетевых соединений. Эта интеграция предназначена для удовлетворения растущих потребностей, вызванных генеративными рабочими нагрузками ИИ наряду с крупномасштабной обработкой данных.

Вопрос: Что делает NVIDIA Base Command в экосистеме GH200?

A: В этой системе NVIDIA Base Command служит инклюзивной платформой для управления и организации рабочих процессов искусственного интеллекта поверх GH200. Она обеспечивает легкую реализацию, отслеживание и масштабирование моделей ИИ вверх или вниз, тем самым позволяя компаниям в полной мере использовать то, что может предложить GH200.

Вопрос: Как новый суперчип Grace Hopper GH200 поддерживает большие языковые модели?

Ответ: Память LPDDR5X, помимо прочего, является частью его усовершенствованной архитектуры, которая позволяет ему обрабатывать и обучать большие языковые модели более эффективно, чем любое другое доступное сегодня устройство может когда-либо надеяться достичь для таких целей. Помимо того, что в его распоряжении имеется достаточная пропускная способность памяти, он также очень хорошо выполняет параллельные вычисления, а это означает, что нет другого процессора, лучше подходящего для таких типов приложений, чем этот чип.