Уже рутина: NVIDIA снова улучшила результаты в ИИ-бенчмарке MLPerf Training

Вычислительные платформы NVIDIA снова продемонстрировали высокую производительность, на этот раз в свежих тестах MLPerf Training v4.0. Так, суперкомпьютер NVIDIA EOS-DFW более чем утроил свою производительность в LLM-тесте на базе GPT-3 175B по сравнению с прошлогодним результатом. Как сообщается, 11 616 ускорителей NVIDIA H100, объединённых 400G-интерконнектом NVIDIA Quantum-2 InfiniBand, позволили суперкомпьютеру EOS достичь столь значительного результата благодаря более масштабному и комплексному подходу к проектированию системы. А это позволяет более эффективно обучать и запускать крупные модели, экономя время и ресурсы, говорит компания. А более современный ускоритель H200 с улучшенной подсистемой памяти в MLPerf Training быстрее H100 на 14 %, а в GNN-тестах (RGAT) узлы с H200 оказались быстрее узлов с H100 сразу на 47 %....

21:50, 12.06.2024

Источник: 3dnews.ru

Рубрика: «Hardware» Поделиться:

MLPerf Training 4.1: первое появление NVIDIA B200 и Google Trillium в обучении ИИ Сегодня MLCommons представила актуальные результаты тренировки, которые впервые включают у ...

Бенчмарк тренировки MLPerf v4.0: результаты H200 и TPUv5p Последний раунд результатов MLPerf дает представление о производительности современного об ...

Первые в отрасли системы NVIDIA HGX B200 от Supermicro демонстрируют лидерство по производительности для ИИ согласно результатам MLPerf Inference v5.0 Компания Super Micro Computer, Inc. (SMCI), поставщик комплексных ИТ-решений для ИИ/м ...

Результаты Nvidia показывают, что бум ИИ продолжается Выручка производителя микросхем за второй финансовый квартал выросла более чем вдвое и сос ...