雲服務、OEM藉助NVIDIA讓AI訓練更上層樓
作者：陶然
編輯：
2021-12-03 00:30
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看看誰剛剛在快速訓練 AI 模型方面創下新速度記錄：戴爾科技、浪潮、Supermicro和在 MLPerf 基準測試中首次亮相的 Azure 均在使用 NVIDIA AI。
在今天宣布的 MLPerf 訓練 1.1 結果中，NVIDIA平台在所有八個熱門工作負載中都創下了記錄。
圖示：在新一輪的測試中，NVIDIA AI 訓練所有模型的速度都快於替代方案。
NVIDIA A100 Tensor Core GPU 提供了最出色每單芯片性能, Selene 是NVIDIA內部基於模塊化NVIDIA DGX SuperPOD架構構建的AI超級計算機，藉助NVIDIA InfiniBand網絡和NVIDIA軟件棧進行擴展，A100在Selene上實現了最快的AI訓練速度 。
圖示：NVIDIA A100 GPU 在所有八項 MLPerf 1.1 測試中均實現最好的每單芯片訓練性能。
雲服務更上一層樓
根據最新結果，在訓練 AI 模型方面，Azure 的 NDm A100 v4 實例的速度遙遙領先。它運行了新一輪的每項測試，擴展到多達 2,048 個 A100 GPU。
Azure 不僅展示了出色性能，而且在美國的六個地區，現在所有人都可以租借和使用其出色性能。
AI 訓練是一項需要大量投入的大型工作。NVIDIA希望用戶藉助他們選擇的服務或系統以創紀錄的速度訓練模型。
因此，NVIDIA將 NVIDIA AI 與面向雲服務、主機託管服務、企業和科學計算中心的產品相結合。
服務器製造商各顯身手
在 OEM 中，浪潮憑藉其八路GPU服務器NF5688M6 和NF5488A5液冷服務器在單節點性能方面創下了最多記錄。戴爾和 Supermicro 在四路 A100 GPU 系統上創下了記錄。
共有 10 家 NVIDIA 合作夥伴提交了本輪測試結果，其中包含 8 家 OEM 和 2 家雲服務提供商。它們占所有提交的 90% 以上。
這是 NVIDIA 生態系統在 MLPerf 訓練測試中的第五次亮相，也是到目前為止最出色的亮相。
NVIDIA的合作夥伴之所以積极參与，是因為他們知道 MLPerf 是唯一符合行業標準、經過同行評審的 AI 訓練和推理基準測試。對於評估 AI 平台和供應商的客戶來說，這是一個有價值的工具。
為速度認證的服務器
百度 PaddlePaddle、戴爾科技、富士通、技嘉科技、慧與、浪潮、聯想和 Supermicro 提交了基於本地數據中心的結果（單節點和多節點任務）。
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NVIDIA幾乎所有的 OEM 合作夥伴都在 NVIDIA 認證系統上運行了測試，NVIDIA為需要加速計算的企業客戶驗證了服務器。
提交的範圍展示了 NVIDIA 平台的廣度和成熟度，該平台為各種規模的企業提供最佳的解決方案。
既快速又靈活
NVIDIA AI 是唯一用於提交所有基準測試和用例的平台參与者，這展示了其通用性和高性能。快速靈活的系統提供客戶所需的生產力，以加快他們的工作速度。
AI訓練基準測試涵蓋當今最熱門的八個 AI 工作負載和場景，例如計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、增強學習等。
MLPerf 測試透明、客觀，因此用戶可以依靠結果做出明智的購買決策。該行業基準測試組織成立於 2018 年 5 月，得到阿里巴巴、ARM、Google、Intel 和 NVIDIA 等數十家行業領先公司的支持。
三年內加速 20 倍
回顧過去，數據显示，僅在過去 18 個月，NVIDIA A100 GPU 的性能就提升了 5 倍以上。這要歸功於軟件的持續創新，這也是NVIDIA目前工作的重心。
自從三年前 MLPerf 測試首次亮相，NVIDIA 的性能提高了 20 倍以上。這種大規模加速源於NVIDIA在全棧 GPU、網絡、系統和軟件方面取得的進步。
圖示：NVIDIA AI 在三年內實現了 20 倍以上的改進。
持續改進軟件
NVIDIA的新進展來自多項軟件改進。
例如，藉助一類新的內存複製操作，NVIDIA在針對醫學成像的 3D-UNet 基準測試中實現 2.5 倍的操作加速。
得益於微調 GPU 以進行并行處理的方式，NVIDIA在針對物體檢測的 Mask R-CNN 測試中實現 10% 的速度提升，而在針對推薦系統的測試中實現了 27% 的提升。NVIDIA只是重疊了獨立操作，這種技術尤其適合跨多個 GPU 運行的作業。
NVIDIA擴展了 CUDA 圖形的使用範圍，盡可能減少與主機 CPU 的通信。得益於此，NVIDIA在針對圖像分類的 ResNet-50 基準測試中實現了 6% 的性能提升。
NVIDIA在 NCCL 上實施了兩種新技術。NCCL 是NVIDIA的庫，用於優化 GPU 之間的通信。對於 BERT 等大型語言模型，這樣可以將結果加速高達 5%。
利用NVIDIA工作結果
NVIDIA使用的所有軟件均在 MLPerf 倉庫提供，因此每個人都可以獲得NVIDIA的出色結果。NVIDIA不斷將這些優化整合到 NGC（NVIDIA的 GPU 應用程序軟件中心）上的容器。
它是全棧平台的一部分，已在新的行業基準測試中得到驗證，可從各種合作夥伴處獲得，能夠處理當今真正的 AI 作業。
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