云服务、OEM 借助 NVIDIA AI让AI训练更上层楼.docx

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1、云服务、OEM借助NVIDIAA1让A1训练更上层楼借助NVIDIAAI,戴尔、浪潮、MicrosoftAzure和Supermicro在今天发布的新M1Pea承准测试中创下快函I1练AI模型的记录。看看谁刚刚在快速训练AI模型方面创下新速度记录：戴尔科技、浪潮、SUPermiCrO和在M1Perf基准测试中首次亮相的Azure均在使用NVIDIAAI0在今天宣布的M1Perf训练1.1结果中，NV1D1A平台在所有八个热门工作负载中都创下了记录。NVIDIAA1FASTESTTOTRAINASetsA11RecordsandOn1yP1atformtoSubmitAcros;TimetoTr

2、ain(1owerisBetter)图示：在新一轮的测试中，NVIDIAAI训练所有模型的速度都快于替代方案。NVIDIAA1OOTensorCoreGPU提供了最出色每芯片性能,Se1ene是NV1DIA内部基于模块化NVIDIADGXSUPerPoD架构构建的A1超级计算机，借助NV1D1AInfiniBand网络和NV1D1A软件栈进行扩展，AIoo在SeIene上实现了最快的A1训练速度。NVIDIAA1FASTESTPER-CHIPSetsAURecordsandOn1yP1atformtoSubmiRe1ativeRefChipPerformanceMMM505110.81SPdZ

3、neUUoNdnPKRTD1AMMaskRCNNSSDResNet-W1.1测试中均实现最好的每图示：NVIDIAA1OOGPU在所有八项M1Perf芯片训练性能。云服务更上一层楼根据最新结果,在训练AI模型方面，Azure的NDmA1OOv4实例的速度遥遥领先。它运行了新一轮的每项测试，扩展到多达2,048个A1OOGPUoAzure不仅展示了出色性能，而且在美国的六个地区，现在所有人都可以租借和使用其出色性能。AI训练是一项需要大量投入的大型工作。NVIDIA希望用户借助他们选择的服务或系统以创纪录的速度训练模型。因此，NV1DIA将NVIDIAAI与面向云服务、主机托管服务、企业和科学计

4、算中心的产品相结合。服务器制造商各显身手在OEM中，浪潮凭借其八路GPU服务器NF5688M6和NF5488A5液冷服务器在单节点性能方面创下了最多记录。戴尔和Supermicro在四路A1OOGPU系统上创下了记录。共有10家NVIDIA合作伙伴提交了本轮测试结果，其中包含8家OEM和2家云服务提供商。它们占所有提交的90%以上。这是NVIDIA生态系统在M1Perf训练测试中的第五次亮相，也是到目前为止最出色的亮相。NVID1A的合作伙伴之所以积极参与，是因为他们知道M1Perf是唯一符合行业标准、经过同行评审的AI训练和推理基准测试。对于评估AI平台和供应商的客户来说，这是一个有价值的工

5、具。为速度认证的服务器百度PaddIePaddie、戴尔科技、富士通、技嘉科技、慧与、浪潮、联想和Supermicro提交了基于本地数据中心的结果（单节点和多节点任务）。NVID1A几乎所有的OEM合作伙伴都在NVIDIA认证系统上运行了测试，NVIDIA为需要加速让算的企业客户验证了服务器。提交的范围展示了NVIDTA平台的广度和成熟度，该平台为各种规模的企业提供最佳的解决方案。既快速又灵活NVIDIAAI是唯一用于提交所有基准测试和用例的平台参与者，这展示了其通用性和高性能。快速灵活的系统提供客户所需的生产力，以加快他们的工作速度。AI训练基准测试涵盖当今最热门的八个AI工作负载和场景，例

6、如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、增强学习等。M1Perf测试透明、客观，因此用户可以依靠结果做出明智的购买决策。该行业基准测试组织成立于2018年5月，得到阿里巴巴、ARM.Goog1e.InteI和NVIDIA等数十家行业领先公司的支持。三年内加速20倍回顾过去，数据显示，仅在过去18个月，NVIDIAA1OOGPU的性能就提升了5倍以上。这要归功于软件的持续创新，这也是NVn）IA目前工作的重心。自从三年前M1Perf测试首次亮相，NVIDIA的性能提高了20倍以上。这种大规模加速源于NV1D1A在全栈GPU、网络、系统和软件方面取得的进步。2oxmorePerforaaancein

7、3，NVIDIAA1De1iversContinuousGainsWithSWandAt-Sce图示：NVIDIAAI在三年内实现了20倍以上的改进。持续改进软件NVIDIA的新进展来自多项软件改进。例如，借助一类新的内存复制操作，NV1D1A在针对医学成像的3D-UNet基准测试中实现2.5倍的操作加速。得益于微调GPU以进行并行处理的方式，NVID1A在针对物体检测的MaskR-CNN测试中实现10%的速度提升，而在针对推荐系统的测试中实现了27%的提升。NVIDIA只是重叠了独立操作，这种技术尤其适合跨多个GPU运行的作业。NVID1A扩展了CUDA图形的使用范围，尽可能减少与主机CPU的通信。得益于此，NV1DIA在针对图像分类的ResNet-50基准测试中实现了6%的性能提升。NV1DIA在NCC1上实施了两种新技术。NCC1是NV1DIA的库，用于优化GPU之间的通信。对于BERT等大型语言模型，这样可以将结果加速高达5%o利用NVIDIA工作结果NVIDIA使用的所有软件均在M1Perf仓库提供，因此每个人都可以获得NV1D1A的出色结果。NV1DiA不断将这些优化整合到NGC（NVID1A的GPU应用程序软件中心）上的容器。它是全栈平台的一部分，已在新的行业基准测试中得到验证，可从各种合作伙伴处获得，能够处理当今真正的AI作业。