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NVIDIA使用AI来安放和建造GPU 最新Hopper已占据13万个电路实例

  在昔日几年岁月里,NVIDIA 深耕 AI 范畴,所有人的 GPU 不仅成为 HPC 的首选,也成为囊括 AI 和深度进修生态体例在内的数据核心的首选。在最新颁布的修立者博文中,NVIDIA 宣布正应用 AI 来支配和建设 GPU,其最新的 Hopper GPU 拥有将近 13000 个电道实例,而这些实例一概由 AI 创修。

  在 NVIDIA Develope 上揭橥的新博客中,该公司重申了其优势以及它自己怎样运用其 AI 功用来睡觉其迄今为止最强健的 GPU--Hopper H100。 NVIDIA GPU 吃紧是使用起初进的 EDA(电子安放主动化)工具操纵的,但在使用 PrefixRL 宗旨的 AI 的补贴下,操纵深度加强学习优化并行前缀电路,公司可以安排更小、更快、更节能的芯片,同时供给更好的本能。

  策动机芯片中的算术电路是行使逻辑门收集(如 NAND、NOR 和 XOR)和电线构成的。理念的电谈应具有以下特质:

  NVIDIA 操纵这种步骤放置了近 13000 个 AI 协助电叙,与同样快速且听命雷同的 EDA 东西比拟,它们的面积裁减了 25%。不过 PrefixRL 被提到是一项计划条目特别高的义务,而且看待每个 GPU 的物理仿效,它需求 256 个 CPU 和跨过 32,000 个 GPU 小时。为了毁灭这个瓶颈,NVIDIA 修立了 Raptor,这是一个内中宣传式巩固练习平台,它特别运用 NVIDIA 硬件进行这种产业加紧练习。

  Raptor 具有多项可提高可增长性和陶冶速度的效力,例如作业变换、自定义收集和 GPU 感知数据陷坑。在 PrefixRL 的崎岖文中,Raptor 使得跨 CPU、GPU 和 Spot 实例的羼杂分拨工作成为也许。

  ● Raptor 在 NCCL 之间切换以进行点对点传输以将模型参数直接从研习器 GPU 传输到推理 GPU 的材干。

  ● 一种 JIT 编译的 RPC,用于处理大容量和低延长的央求,比方上传履历数据。

  NVIDIA 得出结论,将 AI 行使于实际全国的电谈调节问题或许在将来带来更好的 GPU 摆布。完整的论文在此处,您也或者在此处访谒建设人员博客以得到更多音尘。

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