Alvin Lang
12 de febrero de 2025 08:20

NVIDIA DGX Cloud presenta recetas de evaluación comparativa para mejorar el rendimiento de la plataforma de IA, guiando a los usuarios para optimizar las cargas de trabajo de capacitación con un enfoque de evaluación integral.

En un desarrollo significativo para la tecnología AI, NVIDIA ha anunciado el lanzamiento de las recetas de evaluación comparativa DGX Cloud, diseñada para mejorar el rendimiento de las plataformas AI. Esta iniciativa tiene como objetivo guiar a los usuarios para optimizar las cargas de trabajo de capacitación de IA al ofrecer plantillas listas para usar que proporcionan una evaluación holística de las métricas de rendimiento, según Nvidia.

Evaluación integral del desempeño de IA

Las recetas de evaluación comparativa DGX en la nube sirven como un conjunto de evaluación comparativa de extremo a extremo, lo que permite a los usuarios medir el rendimiento en escenarios del mundo real al identificar las áreas de optimización potenciales. Estas plantillas abordan las limitaciones de las métricas tradicionales centradas en los chips, como las operaciones de punto flotante máximo por segundo (FLOPS), que a menudo no tienen una evaluación precisa de rendimiento de extremo a extremo. Al considerar factores como redes, software e infraestructura, el enfoque de Nvidia ofrece una representación más precisa del tiempo y los costos de capacitación.

Optimización de cargas de trabajo de IA

Estas recetas no solo evalúan el rendimiento sino que también proporcionan estrategias para optimizar modelos y cargas de trabajo de IA populares, incluidos Llama 3.1 y Grok. Cada carga de trabajo se adapta a configuraciones específicas para maximizar el rendimiento, como ajustar las estrategias de paralelismo y utilizar el NVLink de NVIDIA para un mejor rendimiento de datos. Este enfoque asegura que toda la pila de IA esté optimizada tanto para las aplicaciones de capacitación como para ajustar.

Integración de tecnologías avanzadas

Las recetas de evaluación comparativa de NVIDIA integran tecnologías avanzadas como formatos de precisión FP8 y redes NVLink de alto ancho de banda, que son cruciales para escalar las cargas de trabajo de IA de manera eficiente. Estas tecnologías ayudan a cerrar la brecha entre el rendimiento teórico y práctico, lo que permite a los usuarios lograr un mayor fracaso en aplicaciones del mundo real. Las recetas también incluyen métricas de rendimiento de línea de base para varios modelos, lo que permite a los usuarios establecer objetivos de rendimiento realistas y optimizar sus sistemas en consecuencia.

Comenzando con recetas de evaluación comparativa

Disponible a través del catálogo NGC de NVIDIA, las recetas de evaluación comparativa DGX Cloud ofrecen puntos de referencia contenedores, scripts de generación de datos sintéticos y herramientas de recolección de métricas de rendimiento. Estos recursos facilitan la reproducibilidad y proporcionan configuraciones de mejores prácticas para diferentes plataformas. Si bien actualmente requiere la gestión de clúster SLURM, está en marcha el soporte para Kubernetes, ampliando la usabilidad de estas recetas en diversos entornos.

Al refinar continuamente su pila de tecnología, Nvidia tiene como objetivo impulsar ganancias de rendimiento y innovación sustanciales dentro de la industria de la IA. La introducción de estas plantillas de evaluación comparativa no solo mejora las inversiones de infraestructura de IA, sino que también enfatiza el compromiso de NVIDIA de optimizar las cargas de trabajo de IA para una mejor eficiencia y costos reducidos.

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