LLM 微調整における計算のボトルネックとデータ スループットの問題点

垂直ラージ言語モデル (LLM) のプライベート展開に対する企業の需要が急増するにつれ、モデルの微調整に独自のデータを利用することが一般的なシナリオになりました。ただし、微調整プロセスには、数十億のパラメーターにわたる勾配計算と大規模な行列の乗算が含まれます。標準的なハードウェアでは、コンピューティング アーキテクチャの不一致やメモリ帯域幅の不足により、メモリ不足 (OOM) エラーや驚くほど低い計算スループットが頻繁に発生します。

Nvidia H100 サーバーと DELL PowerEdge サーバーのアーキテクチャ統合

このコンピューティングのボトルネックを克服するには、Nvidia H100 Tensor コア次世代グラフィックスカードデルパワーエッジサーバーシステムレベルの異種スケールでは、業界の決定的なソリューションとなっています。

• コアグラフィックスカードパラメータ: 各 Nvidia H100 GPU の機能$80、テキスト{GB}$高帯域幅の$HBM3$メモリ、最大のメモリ帯域幅を実現$3.35、テキスト{TB/秒}$。内蔵の第 4 世代 Tensor コアと Transformer Engine の組み合わせにより、劇的に高速化します。$FP8$高精度の計算能力。

• バス技術とレイアウト: DELL PowerEdge サーバー シャーシは、完全にネイティブな$PCIe、5.0x16$物理バスのレイアウト、供給$128、テキスト{GB/秒}$スロットあたりの双方向帯域幅と完全なダイレクトサポート$NVリンク$相互接続します。これにより、CPU とプロセッサ間の通信遅延が完全に排除されます。グラフィックスカード。

• 電源と冷却のセキュリティ: ケータリング$350～700W$H100 カードあたりの消費電力、DELLサーバー冗長性が装備されています$N+N$高効率チタン電源と逆流冷却ファンにより、全負荷動作時のサーマル スロットルゼロを保証します。

高効率の微調整の結果

Nvidia コアを搭載した DELL PowerEdge コンピューティング クラスターを導入することによりグラフィックスカード、中規模および大企業は、ローカルのナレッジベースの微調整タスクを非常に凝縮されたタイムライン内で効率的に完了できます。コンピューティングのスループットは、以前のアーキテクチャに比べて世代を重ねるごとに向上しており、エンタープライズ AI の微調整ワークフローがより安定し、予測可能になっています。