在五項新的行業(yè)指標中,NVIDIA 贏得了其中的四項。這些指標聚焦于AI在高性能計算中的應(yīng)用,是一種推動科學和行業(yè)進步的方法。
MLPerf HPC 1.0 是用于衡量高性能計算中 AI 性能的行業(yè)基準測試,而 NVIDIA 賦能的系統(tǒng)在該基準的五項測試中勝出四項。
MLPerf 是用于深度學習的行業(yè)基準測試,首次發(fā)布于 2018 年 5 月。上述戰(zhàn)績是 MLPerf 基準測試的最新結(jié)果。MLPerf HPC 解決了一種計算方式,可借助 AI 加速并增強超級計算機上的模擬。
分子動力學、天文學和氣候模擬的近期進展都使用 HPC+AI 取得了科學突破。這種趨勢可以推動科學和工業(yè)領(lǐng)域用戶采用E級(Exascale) AI。
基準測試衡量內(nèi)容
MLPerf HPC 1.0 在 HPC 中心的三個典型工作負載中測試 AI 模型訓練。
Cosmoflow 判斷望遠鏡圖像中物體的細節(jié)。
Deepcam 測試對氣候數(shù)據(jù)中颶風和大氣河流的檢測。
Opencatalyst 跟蹤系統(tǒng)預(yù)測分子中原子間力的成效。
每個測試分為兩個部分。衡量系統(tǒng)訓練模型的速度的指標被稱為強標度。其對應(yīng)的弱標度是衡量系統(tǒng)最大吞吐量的指標,即系統(tǒng)在給定時間內(nèi)可以訓練多少模型。
與去年 MLPerf 0.7 那一輪的強標度最佳成績相比,NVIDIA 為 Cosmoflow 性能提升了多達 5 倍。在 deepcam 方面,則將性能提高了近 7 倍以上。
勞倫斯伯克利國家實驗室 (Lawrence Berkeley National Laboratory) 的 Perlmutter 系統(tǒng)使用了 5,120 個 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 中的 2,048 個,在 opencatalyst基準中成績斐然。
在弱標度類別中,NVIDIA使用每個作業(yè) 16 個節(jié)點和 256 個同時作業(yè)來主導(dǎo) deepcam。NVIDIA所有的測試都在 NVIDIA Selene(如上圖),即NVIDIA內(nèi)部系統(tǒng)和大型工業(yè)超級計算機上運行。
最新結(jié)果顯示 NVIDIA AI 平臺及其性能領(lǐng)先性的另一個維度。這是 NVIDIA 第八次在 MLPerf 基準中獲得最高分,該基準涵蓋數(shù)據(jù)中心、云和網(wǎng)絡(luò)邊緣的 AI 訓練和推理。
龐大的生態(tài)系統(tǒng)
本輪八名參與者中有七名使用 NVIDIA GPU 提交了結(jié)果。
其中包括德國于利希超級計算中心、瑞士國家超算中心,以及美國的阿貢國家實驗室、勞倫斯伯克利國家實驗室、國家超級計算機應(yīng)用中心和德克薩斯高級計算中心。
于利希超算中心(Jülich Supercomputing Centre)主任 Thomas Lippert 表示:“通過基準測試,我們已經(jīng)證明我們的機器能夠在實踐中發(fā)揮其潛力,并有助于讓歐洲在 AI 方面保持領(lǐng)先?!?/p>
MLPerf 基準由 MLCommons 提供支持。后者是由阿里巴巴、Google、英特爾、Meta、NVIDIA 等牽頭的行業(yè)組織。
我們的實現(xiàn)方式
如此強勁的表現(xiàn)都得益于 NVIDIA AI 平臺的成熟發(fā)展。該平臺目前已包括完整的軟件堆棧。
在這一輪中,NVIDIA使用每個人都可以使用的工具來調(diào)整代碼,例如可以加速數(shù)據(jù)處理的 NVIDIA DALI 和能夠減少小批量延遲的 CUDA Graphs,追蹤將橫向擴展到 1,024 個或更多個 GPU。此外還應(yīng)用了 NVIDIA SHARP,這是 NVIDIA MagnumIO 中的一個關(guān)鍵組件,可提供網(wǎng)絡(luò)計算以加速通信并將數(shù)據(jù)操作卸載到 NVIDIA Quantum InfiniBand 交換機網(wǎng)絡(luò)。
NVIDIA用于提交作品的所有軟件均可從 MLPerf 倉庫獲得。NVIDIA定期將此類代碼添加到 NGC 目錄。該目錄是NVIDIA預(yù)訓練 AI 模型、行業(yè)應(yīng)用程序框架、GPU 應(yīng)用程序和其他軟件資源的軟件中心。
責任編輯:haq
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原文標題:SC21 | MLPerf 基準測試闡明為什么 AI 是 HPC 的未來
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