NVIDIA DGX Cloud giới thiệu các công thức đánh giá để tăng cường hiệu suất nền tảng AI, hướng dẫn người dùng tối ưu hóa công việc huấn luyện với một phương pháp đánh giá toàn diện.
Trong một bước phát triển quan trọng cho công nghệ trí tuệ nhân tạo, NVIDIA đã công bố việc phát hành Công thức Đánh giá Đám mây DGX, được thiết kế để cải thiện hiệu suất của nền tảng trí tuệ nhân tạo. Sáng kiến này nhằm hướng dẫn người dùng trong việc tối ưu hóa công việc đào tạo trí tuệ nhân tạo bằng cách cung cấp các mẫu sẵn có mà cung cấp một đánh giá toàn diện về các chỉ số hiệu suất, theo NVIDIA.
Đánh giá Hiệu suất Trí tuệ Nhân tạo Toàn diện
Các Công thức Đo lường Hiệu suất Đám mây DGX hoạt động như một bộ công cụ đo lường hiệu suất từ đầu đến cuối, cho phép người dùng đo lường hiệu suất trong các kịch bản thực tế trong khi xác định các lĩnh vực tối ưu hóa tiềm năng. Những mẫu này giải quyết những hạn chế của các chỉ số truyền thống tập trung vào chip như hiệu suất đạt đỉnh của phép toán dấu phẩy động mỗi giây (FLOPS), thường không cung cấp một đánh giá hiệu suất từ đầu đến cuối chính xác. Bằng cách xem xét các yếu tố như mạng, phần mềm và cơ sở hạ tầng, phương pháp của NVIDIA cung cấp một hình ảnh chính xác hơn về thời gian và chi phí đào tạo.
Tối Ưu Hóa Công Việc AI
Những công thức này không chỉ đánh giá hiệu suất mà còn cung cấp các chiến lược tối ưu hóa cho các mô hình và công việc AI phổ biến, bao gồm Llama 3.1 và Grok. Mỗi công việc được điều chỉnh với cấu hình cụ thể để tối đa hóa hiệu suất, chẳng hạn như điều chỉnh chiến lược song song và sử dụng NVLink của NVIDIA để tăng cường lưu lượng dữ liệu. Phương pháp này đảm bảo rằng toàn bộ AI stack được tối ưu hóa cho cả ứng dụng huấn luyện và điều chỉnh tinh chỉnh.
Tích hợp Công nghệ Tiên tiến
Các công thức đánh giá của NVIDIA tích hợp các công nghệ tiên tiến như định dạng độ chính xác FP8 và mạng lưới NVLink băng thông cao, quan trọng để mở rộng tải công việc trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả. Các công nghệ này giúp nối liền khoảng cách giữa hiệu suất lý thuyết và thực tế, cho phép người dùng đạt được FLOPS cao hơn trong các ứng dụng thực tế. Các công thức cũng bao gồm các chỉ số hiệu suất cơ bản cho các mô hình khác nhau, giúp người dùng đặt mục tiêu hiệu suất hợp lý và tối ưu hóa hệ thống của họ tương ứng.
Bắt đầu với Công thức Đo lường
Có sẵn thông qua NVIDIA’s NGC Catalog, Các công thức đánh giá hiệu suất Đám mây DGX cung cấp các bài kiểm tra containerized, kịch bản tạo dữ liệu tổng hợp, và các công cụ thu thập chỉ số hiệu suất. Những tài nguyên này giúp dễ tái tạo và cung cấp cấu hình thực hành tốt nhất cho các nền tảng khác nhau. Mặc dù hiện đang yêu cầu quản lý cụm Slurm, hỗ trợ cho Kubernetes đang được triển khai, mở rộng khả năng sử dụng của các công thức này trên các môi trường đa dạng.
Bằng cách liên tục hoàn thiện ngăn xếp công nghệ của họ, NVIDIA nhằm mục tiêu tạo ra những tiến bộ đáng kể về hiệu suất và sáng tạo trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo. Việc giới thiệu những mẫu mẫu chuẩn này không chỉ nâng cao đầu tư cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo mà còn nhấn mạnh cam kết của NVIDIA trong việc tối ưu hóa công việc trí tuệ nhân tạo để đạt hiệu suất tốt hơn và giảm chi phí.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
NVIDIA DGX Cloud cung cấp các mẫu chuẩn mới cho tối ưu hóa trí tuệ nhân tạo
Alvin Lang
12 tháng 2 năm 2025 08:20
NVIDIA DGX Cloud giới thiệu các công thức đánh giá để tăng cường hiệu suất nền tảng AI, hướng dẫn người dùng tối ưu hóa công việc huấn luyện với một phương pháp đánh giá toàn diện.
Trong một bước phát triển quan trọng cho công nghệ trí tuệ nhân tạo, NVIDIA đã công bố việc phát hành Công thức Đánh giá Đám mây DGX, được thiết kế để cải thiện hiệu suất của nền tảng trí tuệ nhân tạo. Sáng kiến này nhằm hướng dẫn người dùng trong việc tối ưu hóa công việc đào tạo trí tuệ nhân tạo bằng cách cung cấp các mẫu sẵn có mà cung cấp một đánh giá toàn diện về các chỉ số hiệu suất, theo NVIDIA.
Đánh giá Hiệu suất Trí tuệ Nhân tạo Toàn diện
Các Công thức Đo lường Hiệu suất Đám mây DGX hoạt động như một bộ công cụ đo lường hiệu suất từ đầu đến cuối, cho phép người dùng đo lường hiệu suất trong các kịch bản thực tế trong khi xác định các lĩnh vực tối ưu hóa tiềm năng. Những mẫu này giải quyết những hạn chế của các chỉ số truyền thống tập trung vào chip như hiệu suất đạt đỉnh của phép toán dấu phẩy động mỗi giây (FLOPS), thường không cung cấp một đánh giá hiệu suất từ đầu đến cuối chính xác. Bằng cách xem xét các yếu tố như mạng, phần mềm và cơ sở hạ tầng, phương pháp của NVIDIA cung cấp một hình ảnh chính xác hơn về thời gian và chi phí đào tạo.
Tối Ưu Hóa Công Việc AI
Những công thức này không chỉ đánh giá hiệu suất mà còn cung cấp các chiến lược tối ưu hóa cho các mô hình và công việc AI phổ biến, bao gồm Llama 3.1 và Grok. Mỗi công việc được điều chỉnh với cấu hình cụ thể để tối đa hóa hiệu suất, chẳng hạn như điều chỉnh chiến lược song song và sử dụng NVLink của NVIDIA để tăng cường lưu lượng dữ liệu. Phương pháp này đảm bảo rằng toàn bộ AI stack được tối ưu hóa cho cả ứng dụng huấn luyện và điều chỉnh tinh chỉnh.
Tích hợp Công nghệ Tiên tiến
Các công thức đánh giá của NVIDIA tích hợp các công nghệ tiên tiến như định dạng độ chính xác FP8 và mạng lưới NVLink băng thông cao, quan trọng để mở rộng tải công việc trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả. Các công nghệ này giúp nối liền khoảng cách giữa hiệu suất lý thuyết và thực tế, cho phép người dùng đạt được FLOPS cao hơn trong các ứng dụng thực tế. Các công thức cũng bao gồm các chỉ số hiệu suất cơ bản cho các mô hình khác nhau, giúp người dùng đặt mục tiêu hiệu suất hợp lý và tối ưu hóa hệ thống của họ tương ứng.
Bắt đầu với Công thức Đo lường
Có sẵn thông qua NVIDIA’s NGC Catalog, Các công thức đánh giá hiệu suất Đám mây DGX cung cấp các bài kiểm tra containerized, kịch bản tạo dữ liệu tổng hợp, và các công cụ thu thập chỉ số hiệu suất. Những tài nguyên này giúp dễ tái tạo và cung cấp cấu hình thực hành tốt nhất cho các nền tảng khác nhau. Mặc dù hiện đang yêu cầu quản lý cụm Slurm, hỗ trợ cho Kubernetes đang được triển khai, mở rộng khả năng sử dụng của các công thức này trên các môi trường đa dạng.
Bằng cách liên tục hoàn thiện ngăn xếp công nghệ của họ, NVIDIA nhằm mục tiêu tạo ra những tiến bộ đáng kể về hiệu suất và sáng tạo trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo. Việc giới thiệu những mẫu mẫu chuẩn này không chỉ nâng cao đầu tư cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo mà còn nhấn mạnh cam kết của NVIDIA trong việc tối ưu hóa công việc trí tuệ nhân tạo để đạt hiệu suất tốt hơn và giảm chi phí.
Nguồn hình ảnh: Shutterstock