NVIDIA bate 16 recordes de desempenho de IA no MLPerf
Créditos: Reprodução/NVIDIA

NVIDIA bate 16 recordes de desempenho de IA no MLPerf

GPUs NVIDIA A100 e sistemas DGX SuperPOD são os produtos comercialmente disponíveis mais rápidos do mundo para treinamento de IA

A NVIDIA atingiu o desempenho de treinamento de IA mais rápido do mundo entre os produtos disponíveis comercialmente, de acordo com os resultados dos benchmarks MLPerf divulgados nesta semana.

A GPU NVIDIA A100 teve o desempenho mais rápido por aceleradora em todos os oito benchmarks do MLPerf. Para o tempo mais rápido para a solução em escala, o sistema DGX SuperPOD, um enorme cluster de sistemas DGX A100 conectados com HDR InfiniBand, também estabeleceu oito novos recordes de desempenho. Apesar dos ótimos resultados, os verdadeiros vencedores são os clientes que aplicam essas soluções com alto desempenho para transformar seus negócios de forma mais rápida e econômica com a inteligência artificial.

23/06/2020 às 20:26
Notícia

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Esta é a terceira vez consecutiva que a NVIDIA oferece bons resultados em testes de treinamento de IA do MLPerf, um grupo de benchmarking da indústria formado em maio de 2018. A NVIDIA estabeleceu seis recordes nos primeiros benchmarks de treinamento do MLPerf em dezembro de 2018 e oito em julho de 2019.

A NVIDIA estabeleceu recordes na categoria que os clientes mais se preocupam: produtos disponíveis comercialmente. Os testes foram realizados usando a mais recente arquitetura NVIDIA Ampere e usando a arquitetura NVIDIA Volta.

NVIDIA bate 16 recordes de desempenho de IA no MLPerf
O sistema NVIDIA DGX SuperPOD estabeleceu novos recordes para o treinamento em IA em escala
(Reprodução/NVIDIA)

A NVIDIA foi a única empresa a oferecer produtos disponíveis comercialmente para todos os testes. Muitos dos outros sistemas que participaram dos testes do MLPerf utilizaram a categoria Preview para produtos que podem não estar disponíveis por vários meses ou a categoria Pesquisa para produtos que não devem estar disponíveis oficialmente por um longo tempo.

Além de quebrar recordes de desempenho, a NVIDIA A100, primeira GPU baseada na arquitetura NVIDIA Ampere, chegou ao mercado mais rápido do que qualquer GPU anterior da empresa. No lançamento, ela alimentou os sistemas DGX de terceira geração da NVIDIA, e tornou-se disponível publicamente em um serviço de nuvem do Google apenas seis semanas depois.

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Também ajudando a atender à forte demanda pela A100 estão os principais provedores de nuvem do mundo, como Amazon Web Services, Baidu Cloud, Microsoft Azure e Tencent Cloud, bem como dezenas de grandes fabricantes de servidores, incluindo Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, Inspur e Supermicro.

Usuários em todo o mundo estão utilizando a GPU NVIDIA A100 para enfrentar os desafios mais complexos em inteligência artificial, ciência de dados e computação científica. Alguns estão possibilitando uma nova onda de sistemas de recomendação ou aplicativos de IA conversacional, enquanto outros alimentam a busca por tratamentos para a COVID-19

NVIDIA bate 16 recordes de desempenho de IA no MLPerf
A arquitetura NVIDIA Ampere se saiu melhor todos os oito testes de aceleradoras disponíveis comercialmente
(Reprodução/NVIDIA)

Os resultados mais recentes demonstram o foco da NVIDIA em evoluir continuamente uma plataforma de IA que abrange GPUs, rede, software e sistemas. Por exemplo, os testes mostram que em taxas de rendimento equivalentes o sistema DGX A100 de hoje oferece até 4x o desempenho do sistema que usou GPUs V100 na primeira rodada de testes de treinamento MLPerf. Enquanto isso, o sistema DGX-1 original baseado na NVIDIA V100 agora pode oferecer até 2x mais desempenho graças às mais recentes otimizações de software.

NVIDIA bate 16 recordes de desempenho de IA no MLPerf
NVIDIA evolui seu desempenho em IA com novas GPUs, atualizações de software e expansão de projetos de sistemas
(Reprodução/NVIDIA)

Esses ganhos vieram em menos de dois anos a partir de inovações em toda a plataforma de IA. As GPUs NVIDIA A100 de hoje — juntamente com atualizações de software para bibliotecas CUDA-X — melhoram os clusters construídos com rede Mellanox HDR 200Gb/s InfiniBand.

A HDR InfiniBand permite latências extremamente baixas e alta transferência de dados, ao mesmo tempo em que oferece motores inteligentes de aceleração de computação em deep learning através da tecnologia de agregação e redução hierárquica escalável (SHARP).

Fonte: NVIDIA
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Fabio Rosolen

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