NVIDIA демонстрирует мощные процессоры Arm, сражающиеся с серверами x86 за доминирование облачного ИИ на базе графического процессора A100

Арм-сервер NVIDIA
NVIDIA бьется в грудь по поводу серии впечатляющих тестов, которые подчеркивают потенциал сочетания ее ускорителей A100 с аппаратным обеспечением Arm или x86. Независимо от платформы ЦП, NVIDIA утверждает, что ее ускорители обеспечивают «наилучшие результаты в выводе ИИ», и у нее есть еще одна партия тестов, подтверждающих это заявление.
Производитель графических процессоров особенно заинтересован в освещении результатов, полученных с оборудованием A100 и Arm. Традиционно центры обработки данных обращались к кремнию x86, который хорошо подходит для требовательных рабочих нагрузок, с которыми они постоянно сталкиваются, для различных приложений. Но Арм набирает силу.
«Архитектура Arm успешно внедряется в центры обработки данных по всему миру, отчасти благодаря энергоэффективности, повышению производительности и расширению программной экосистемы», — говорит NVIDIA.

«Последние тесты показывают, что в качестве платформы с ускорением на графическом процессоре серверы на базе Arm, использующие процессоры Ampere Altra, обеспечивают почти равную производительность с серверами на базе x86 с аналогичной конфигурацией для задач логического вывода ИИ. сервер на базе процессора превзошел по производительности аналогичную систему x86», — добавляет NVIDIA.
NVIDIA имеет в виду последнюю серию тестов MLPerf от MLCommons, отраслевой группы по тестированию, созданной несколько лет назад. И в третий раз подряд NVIDIA установила рекорды как по производительности, так и по энергоэффективности в тестах логических выводов, в которых используется программное обеспечение ИИ для распознавания объекта или создания прогноза. Эти задачи используют модели глубокого обучения на мощном оборудовании.
Тесты NVIDIA Arm
Нажмите, чтобы увеличить (Источник: NVIDIA)

На приведенной выше диаграмме подчеркивается точка зрения NVIDIA, заключающаяся в том, что сервер на базе Arm почти так же эффективен, как сервер на базе x86 в этих тестах, в сочетании с его графическими процессорами A100. Между двумя платформами нет большого разделения. Кроме того, один из самых больших пробелов в производительности на самом деле в пользу системы на базе Arm.
«Arm, как один из основателей MLCommons, привержен процессу создания стандартов и контрольных показателей, чтобы лучше решать проблемы и вдохновлять на инновации в индустрии ускоренных вычислений», — сказал Дэвид Лекомбер, старший директор по высокопроизводительным вычислениям и инструментам в Arm.

«Последние результаты вывода демонстрируют готовность систем на базе Arm, оснащенных процессорами на базе Arm и графическими процессорами NVIDIA, для решения широкого спектра рабочих задач ИИ в центре обработки данных», — добавил Лекомбер.
Естественно, сотрудники Arm в восторге от результатов, а также от готовности NVIDIA использовать и подчеркивать возможности архитектуры по сравнению с x86, которая является прерогативой AMD и Intel. Кроме того, стоит отметить, что NVIDIA находится в процессе приобретения Arm в ожидании одобрения регулирующих органов , поэтому обе стороны готовы поделиться друг с другом множеством достоинств.
Это не значит, что все это неоправданно. Тесты говорят сами за себя, но на случай, если потребуются дополнительные комментарии, NVIDIA хочет указать, что ее A100 до 104 раз быстрее, чем процессор. А еще энергоэффективный. Взглянуть… Тесты NVIDIA A100
Нажмите, чтобы увеличить (Источник: NVIDIA)
Эффективность NVIDIA A100
Нажмите, чтобы увеличить (Источник: NVIDIA)

Это впечатляющие результаты. И с точки зрения NVIDIA, они тоже важны. Не только с корыстной точки зрения, но и по мере того, как наборы данных увеличиваются в размерах, а сценарии ИИ расширяются от центра обработки данных до периферии, пользователям выгодно иметь больше вариантов выбора, а не ограничиваться одним типом архитектуры.
Однако дело не только в оборудовании. NVIDIA отмечает, что такие вещи, как ее инструментарий TAO и программное обеспечение TensorRT, обеспечивают оптимизацию, необходимую для того, чтобы увидеть преимущества на дисплее — до 20 процентов производительности и 15 процентов энергоэффективности по сравнению с предыдущим этапом тестов MLPerf. запустить четыре месяца назад.
«Все программное обеспечение, которое мы использовали в последних тестах, доступно в репозитории MLPerf, так что любой может воспроизвести результаты наших тестов. Мы постоянно добавляем этот код в наши платформы глубокого обучения и контейнеры, доступные на NGC, нашем программном центре для приложений GPU», — NVIDIA. говорит.
Все это хорошие новости для NVIDIA, особенно если она сможет завершить приобретение Arm. Это также держит игроков x86 в напряжении, зная, что Arm проникает на их территорию.

Источник (англ.)

Поставить оценку
Кофебрейкер | Интернет-журнал