מערכות ה- A100 GPU ו- DGX SuperPod של אנבידיה הוכרזו כמוצרים המהירים ביותר הזמינים בשוק לאימון בינה מלאכותית במדדים האחרונים של MLPerf
אנבידיה מספקת את הביצועים הגבוהים ביותר בעולם לאימון אינטליגנציה מלאכותית בקרב המוצרים המסחריים הזמינים, לפי מדד MLPerf benchmarks שהתפרסם היום.
ה A100 Tensor Core GPU- הציג את הביצועים המהירים ביותר לכל מאיץ בכל שמונת מדדי . MLPerf עבור משך הזמן המהיר ביותר לפיתרון מדרגי, מערכת ה- DGX SuperPOD, אשכול מסיבי של מערכות DGX A100 המחוברות באמצעות אינפיניבנד HDR קבעה גם שמונה אבני דרך חדשות בביצועים. הזוכים האמיתיים הם לקוחות המשתמשים ביישום זה כדי לשנות את עסקיהם באמצעות אינטליגנציה מלאכותית במהירות ובעלות טובה יותר.
זו ההופעה השלישית ברציפות והחזקה ביותר בבדיקות האימונים של אנבידיה ב MLPerf, קבוצת מדדים לתעשייה שהוקמה במאי 2018. אנבידיה קבעה שישה שיאים באימון הראשון של MLPerf benchmarks בדצמבר 2018 ושמונה ביולי 2019.
אנבידיה קבעה שיאים בקטגוריות החשובות ביותר ללקוחות: מוצרים הזמינים מסחרית. הבדיקות נערכו תוך שימוש בארכיטקטורת- NVIDIA Ampere וגם בארכיטקטורת- Volta.
אנבידיה הייתה החברה היחידה שמסרה מוצרים הזמינים מסחרית לכל הבדיקות. רוב ההגשות היו בקטגוריית התצוגה המקדימה למוצרים שיהיו אולי זמינים בעוד כמה חודשים או קטגוריית המחקר, למוצרים שלא צפויים להיות זמינים לזמן מה.
השיפורים הללו הגיעו בתוך פחות משנתיים מאז השקת החידושים בפלטפורמת האינטליגנציה המלאכותית.
NVIDIA A100 GPUs של ימינו – בשילוב עם עדכוני תוכנה לספריות CUDA-X – אשכולות בעלי כוח מתרחב שנבנו עם רשת אינפיניבנד של מלאנוקס HDR 200 גיגהביט לשנייה(Gb/s) .
אינפיניבנד HDR מאפשר חביון (latency) נמוך במיוחד ותפוקת נתונים גבוהה, תוך שהוא מאפשר מנועי מחשוב מואצים ללמידה עמוקה באמצעות SHARP – Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol
מדדי ה- MLPerf – המגובים על ידי ארגונים הכוללים את אמזון, באידו, פייסבוק, גוגל, הרווארד, אינטל, מיקרוסופט וסטנפורד – מתפתחים באופן תמידי כדי להישאר רלוונטיים ככל שה- AI עצמו מתפתח.
המדדים האחרונים הציגו שתי בדיקות חדשות ובדיקה אחת מתוקנת באופן מהותי, שבכולם הצטיינה NVIDIA. אחת דרגה ביצועים של מערכות -המלצות, משימת AI פופולרית ביותר; אחרת בדקה AI שיחתי באמצעות BERT, אחד מהמודלים המורכבים ביותר שנמצאים בשימוש כיום לרשתות עצביות (Neural Networks).
לבסוף, מבחן למידת החיזוק השתמש ב- Mini-go עם לוח GO בגודל מלא של 19X19 והיה המבחן המורכב ביותר בסבב זה שכלל פעולות מגוונות החל ממשחק ועד לאימונים.