NVIDIA baru saja menerbitkan lebih banyak rekor dunia dalam tolok ukur Pelatihan AI dengan GPU Hopper dan Ampere yang kuat.
NVIDIA Terus Menyapu Benchmark Pelatihan AI Dengan Hopper & Ampere GPU
Siaran Pers : Dalam pengujian pelatihan AI standar industri, GPU NVIDIA H100 Tensor Core mencetak rekor dunia pada beban kerja perusahaan; A100 meningkatkan standar dalam komputasi performa tinggi.
2 dari 9
Dua bulan setelah debutnya menyapu tolok ukur inferensi MLPerf, GPU NVIDIA H100 Tensor Core mencetak rekor dunia di seluruh beban kerja AI perusahaan dalam pengujian pelatihan AI terbaru grup industri. Bersama-sama, hasilnya menunjukkan H100 adalah pilihan terbaik bagi pengguna yang menginginkan performa maksimal saat membuat dan menerapkan model AI tingkat lanjut.
MLPerf adalah standar industri untuk mengukur kinerja AI. Itu didukung oleh grup luas yang mencakup Amazon, Arm, Baidu, Google, Universitas Harvard, Intel, Meta, Microsoft, Universitas Stanford, dan Universitas Toronto. Dalam benchmark MLPerf terkait yang juga dirilis hari ini, GPU NVIDIA A100 Tensor Core meningkatkan standar yang ditetapkan tahun lalu dalam komputasi performa tinggi (HPC).
GPU NVIDIA H100 (alias Hopper) mencetak rekor dunia untuk model pelatihan di delapan beban kerja perusahaan MLPerf. Mereka memberikan kinerja hingga 6,7x lebih tinggi dari GPU generasi sebelumnya saat pertama kali dikirimkan pada pelatihan MLPerf. Dengan perbandingan yang sama, GPU A100 saat ini mengemas kekuatan 2,5x lebih banyak, berkat kemajuan dalam perangkat lunak.
GPU A100 Mencapai Puncak Baru di HPC
Dalam rangkaian terpisah dari tolok ukur MLPerf HPC, GPU A100 menyapu bersih semua pengujian model pelatihan AI dalam menuntut beban kerja ilmiah yang dijalankan di superkomputer. Hasilnya menunjukkan kemampuan platform NVIDIA AI untuk menghadapi tantangan teknis terberat di dunia.
Misalnya, GPU A100 melatih model AI dalam uji CosmoFlow untuk astrofisika 9x lebih cepat daripada hasil terbaik dua tahun lalu di putaran pertama MLPerf HPC. Dalam beban kerja yang sama, A100 juga memberikan throughput per chip hingga 66x lebih banyak daripada penawaran alternatif.
Tolok ukur HPC melatih model untuk bekerja dalam astrofisika, prakiraan cuaca, dan dinamika molekuler. Mereka termasuk di antara banyak bidang teknis, seperti penemuan obat, dan mengadopsi AI untuk memajukan ilmu pengetahuan.
Pusat superkomputer di Asia, Eropa, dan AS berpartisipasi dalam putaran terakhir pengujian HPC MLPerf. Dalam debutnya di benchmark DeepCAM, Dell Technologies menunjukkan hasil yang kuat menggunakan GPU NVIDIA A100.
Ekosistem yang Tak Tertandingi
Dalam tolok ukur pelatihan AI perusahaan, total 11 mitra, termasuk layanan cloud Microsoft Azure, melakukan pengiriman menggunakan GPU NVIDIA A100, A30, dan A40. Pembuat sistem termasuk ASUS, Dell Technologies, Fujitsu, GIGABYTE, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo, dan Supermicro menggunakan total sembilan Sistem Bersertifikat NVIDIA untuk pengajuan mereka. 
Misalnya, pengiriman dalam pengujian HPC terbaru menerapkan rangkaian pengoptimalan perangkat lunak dan teknik yang dijelaskan dalam artikel teknis. Bersama-sama mereka memangkas runtime pada satu benchmark sebanyak 5x, menjadi hanya 22 menit dari 101 menit.
Di putaran terakhir, setidaknya tiga mitra bergabung dengan NVIDIA dalam mengirimkan hasil pada delapan beban kerja pelatihan MLPerf. Keserbagunaan itu penting karena aplikasi dunia nyata sering membutuhkan rangkaian model AI yang beragam.
