Ippolitovich Опубликовано 27 марта Поделиться Опубликовано 27 марта Phison продемонстрировала на мероприятии Nvidia GTC 2024 рабочую станцию с четырьмя графическими процессорами, производительности которой хватило для обучения модели искусственного интеллекта с 70 млрд параметров. Это стало возможным за счёт задействования ресурсов SSD и системной DRAM, передаёт Tom’s Hardware. В обычных условиях эта задача требует шести серверов с 24 ускорителями Nvidia H100 и 1,4 Тбайт видеопамяти. Платформа Phison aiDaptiv+ помогает снижать барьеры для обучения больших языковых моделей ИИ за счёт использования системной памяти и твердотельных накопителей для увеличения объёма доступной графическим процессорам памяти. Это решение позволит компаниям снизить затраты на обучение ИИ и избежать дефицита графических процессоров, который угрожает отрасли. Производительность такой системы, конечно, уступает дорогим серверным решениям, но открывает возможности представителям малого и среднего бизнеса запускать передовые модели локально, обеспечивая конфиденциальность данных, если затраты времени на обучение не являются критичными. Для демонстрации использовалась рабочая станция Maingear Pro AI с процессором Intel Xeon W7-3445X, 512 Гбайт памяти DDR5-5600 и двумя специализированными твердотельными накопителями Phison aiDaptiveCache ai100E формата M.2 по 2 Тбайт, специально предназначенными для кеширования рабочих нагрузок. Эти диски на основе чипов SLC рассчитаны на 100 циклов перезаписи в день в течение пяти лет. Программное решение Phison aiDaptiv+ «отрезает» слои ИИ-модели от видеопамяти, которые активно не обрабатываются, и отправляет их в системную память машины; если это необходимая информация, она остаётся здесь, а данные с низким приоритетом сбрасываются на твердотельные накопители. По мере необходимости они перемещаются в видеопамять графического процессора для дополнительной обработки, а обработанные данные направляются в DRAM и SSD. Рабочая станция Maingear Pro AI выпускается в нескольких вариантах от $28 тыс. за версию с одним графическим ускорителем Nvidia RTX 6000 Ada A100 до $60 тыс. за комплектацию с четырьмя GPU. Ведущим партнёром Phison по поставке оборудования для новой платформы является Maingear, но разработчик сотрудничает также с MSI, Gigabyte, ASUS и Deep Mentor, которые готовы предложить свои решения. Промежуточная библиотека Phison aiDaptiv+ работает с Pytorch/Tensor Flow и не требует модификации приложений ИИ. Затраты на обучение модели на такой установке в шесть раз ниже, чем её запуск на восьми кластерах с 30 ИИ-ускорителями, но процедура занимает примерно в четыре раза больше времени. Есть также вариант горизонтального масштабирования с запуском четырёх рабочих станций при чуть более чем половине стоимости — в этом случае обучение модели на 70 млрд параметров займёт около 1,2 часа, тогда как система с 30 ИИ-ускорителями проведёт его за 0,8 часа. ____________________________________________________________♦♦♦♦♦♦♦♦◄♫►WeissRussland◄♫►♦♦♦♦♦♦◄♠GRODNO♠►♦♦♦♦♦♦♦♦---------------------------------------------------------------------------------------------------------♠ 75.0°e ♣ 53.0°e ♦ 36.0°e ♥ 19.2°e ♠ 13.0°e ♥ 4.8°e ♠ 4.0°w ♣ 5.0°w ♦____________________________________________________________ Ссылка на комментарий Поделиться на другие сайты Поделиться
Рекомендуемые сообщения
Для публикации сообщений создайте учётную запись или авторизуйтесь
Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий
Создать учетную запись
Зарегистрируйте новую учётную запись в нашем сообществе. Это очень просто!
Регистрация нового пользователяВойти
Уже есть аккаунт? Войти в систему.
Войти