雲端服務供應商與伺服器製造商運用 NVIDIA AI 提升 AI 訓練標準

雲端服務供應商與伺服器製造商運用 NVIDIA AI 提升 AI 訓練標準

 

戴爾科技、浪潮、Microsoft Azure 與美超微於今日公布的最新 MLPerf 基準測試,刷新訓練 AI 模型速度的紀錄

 

眾家企業刷新訓練人工智慧 (AI) 模型速度的紀錄,包括戴爾科技 (Dell Technologies)、浪潮 (Inspur)、美超微 (Supermicro),以及首度在 MLPerf 基準測試中亮相的 Azure,均採用 NVIDIA AI。

我們的平台在今日公布的 MLPerf 訓練 1.1 結果中,創下所有八項熱門作業負載中的紀錄。

根據最新的測試結果,NVIDIA AI 訓練所有模型的速度均取得領先

NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU 不僅提供最佳的標準化單晶片效能,並透過 NVIDIA InfiniBand 連網技術及軟體堆疊進行擴充,在 Selene 系統上提供最快的訓練時間。Selene  NVIDIA 基於模組化 NVIDIA DGX SuperPOD  AI 超級電腦。

NVIDIA A100 GPU 在所有八項 MLPerf 1.1 測試中均提供最佳的單晶片訓練效能

邁向巔峰的雲端

根據最新公布的結果,在訓練 AI 模型方面,Azure 的 NDm A100 v4 是當今全球最快的執行個體。其在最新一輪完成每一項測試,並能擴充至 2,048 個 A100 GPU。

Azure 不僅展現絕佳的效能,現在更於全美六個地區供任何人租用與使用。

AI 訓練是一項艱鉅的任務,因此需要強大的軟硬體支援。我們希望用戶能運用其所挑選的服務或系統,在破紀錄的速度下完成模型訓練。因此,我們透過 NVIDIA AI 為雲端服務、託管服務,以及企業與科學運算中心提供產品支援。

 

伺服器製造商展現強大的實力

在 OEM 廠商中,浪潮運用其 8 路 GPU 系統,包含 NF5488A5 與液體冷卻 NF5688MB,刷新最多單節點效能紀錄。戴爾科技與美超微則憑藉搭載 4 路 A100 GPU 的系統刷新紀錄。

此次共有十家 NVIDIA 合作夥伴提交測試結果,包含八家 OEM 廠商及兩家雲端服務供應商,其所提交的件數占總數 90% 以上。

這是第五輪的效能測試,也是至今 NVIDIA 商業生態系在 MLPerf 效能訓練基準測試中表現最為亮眼的一次。

我們的合作夥伴積極參與這項測試,因 MLPerf 是唯一業界標準且經同業審核的 AI 訓練與推論基準,其為客戶評估 AI 平台和廠商的寶貴工具。

 

速度經過認證的伺服器

百度 Paddle Paddle、戴爾科技、富士通 (Fujitsu)、技嘉 (GIGABYTE)、慧與科技 (Hewlett Packard Enterprise;HPE)、浪潮、聯想 (Lenovo) 以及美超微皆提交於單節點和多節點的本地端資料中心測試結果。

幾乎所有我們的 OEM 合作夥伴皆在 NVIDIA 認證系統上執行效能測試,我們為需要加速運算的企業客戶進行伺服器驗證。

各方提交的結果展現出 NVIDIA 平台應用的廣度與成熟度,並且能為任何規模的企業提供最佳的解決方案。

既快速又具彈性的系統

NVIDIA AI 是唯一提交數據於所有測試項目與使用案例的平台參與者,充份展現 NVIDIA AI 的多元性及絕佳效能。既快速又具彈性的系統,提供客戶加快作業速度所需的生產力。

訓練基準測試涵蓋當今最熱門的八項 AI 作業負載與情境,包括電腦視覺、自然語言處理、推薦系統,以及強化學習等。

MLPerf 的測試透明且客觀,因此用戶可以依據結果做出採購決策。此業界基準測試小組成立於 2018 年 5 月,並取得數十家業界領導廠商的全力支持,包括阿里巴巴 (Alibaba)、安謀 (Arm)、Google、英特爾 (Intel),以及 NVIDIA 等。

三年內速度提升 20 

過往的測試數據顯示我們的 A100 GPU 於過去 18 個月內效能提升 5 倍。這都要歸功於持續創新的軟體,而這也是我們近期著重發展的領域。

自三年前 MLPerf 測試推出以來,NVIDIA 的效能提升超過 20 倍。如此可觀的加速反映出我們在 GPU、網路、系統,以及軟體的全端產品中取得的進步。

NVIDIA AI 在過去三年內,效能提升超過 20 倍

持續優化的軟體

我們的最新進展來自多方面的軟體優化。例如採用全新類別記憶體複製模式,讓我們在醫學成像的 3D-Unet 基準測試中創下2.5 倍的速度提升。

藉由針對平行處理校正 GPU 的方法,我們在物體偵測的 Mask R-CNN 測試中獲得 10% 的速度提升,並在推薦系統中獲得 27% 的提升。我們將這些重複運用在各項獨立測試,而在涉及多 GPU 運算作業時尤其能反映出加速成效。

我們擴大 CUDA 繪圖的運用以盡可能縮短與主機 CPU 的傳輸時間,使得在影像分類的 ResNet-50 項目中獲得 6% 的效能提升。

此外,我們亦在 NCCL 執行兩項全新技術,其為最佳化 GPU 間傳輸作業的函式庫,讓 BERT 等大型語言模型獲得 5% 的效能提升。

運用我們努力的成果

我們使用的所有軟體皆能透過 MLPerf 資料庫取得,因此所有人都能取得我們世界級的研發成果。我們持續將這些最佳化結果整合至我們的 GPU 應用程式軟體中心 NGC 上的各項容器。

這些成果是全端平台的一部分,於最新發表的業界基準測試取得認證,並可透過各領域的合作夥伴取得,以處理當今的 AI 作業。

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