Расчет узких мест и проблемных точек передачи данных в области тонкой настройки

Поскольку спрос предприятий на частное развертывание вертикальных моделей большого языка (LLM) стремительно растет, использование собственных данных для тонкой настройки моделей стало распространенным сценарием.процесс тонкой настройки включает в себя расчеты градиента и массивные матричные умножения по миллиардам параметровСтандартное оборудование, из-за несоответствующей вычислительной архитектуры или недостаточной пропускной способности памяти, часто страдает от ошибок "вне памяти" (OOM) или ужасно низкой пропускной способности вычислений.

Архитектурная интеграция серверов Nvidia H100 и DELL PowerEdge

Чтобы преодолеть это узкое место в вычислительной системе, интеграцияNvidia H100 Тензорный ядрографические карты следующего поколенияDELLPowerEdgeсерверына системном уровне гетерогенный масштаб стал окончательным отраслевым решением:

• Параметры графической карты: Каждый Nvidia H100 имеет графический процессор$80, текст {GB}$высокой пропускной способности$HBM3$память, обеспечивающая пропускную способность доТри доллара.35,text{TB/s}$Его встроенные тенсорные ядра четвертого поколения в сочетании с трансформаторным двигателем резко ускоряются.$FP8$точная вычислительная мощность.

• Технология и дизайн автобусов: Шасси сервера DELL PowerEdge реализует полностью нативный$PCIe,5.0 раз 16$физическое устройство автобуса, обеспечивающее$128, текст {GB/s}$двунаправленной полосы пропускания на слот и полностью поддерживающей прямую$NVLink$Это полностью устраняет задержку связи между процессором играфические карты.

• Безопасность питания и охлаждения: Питание для350-700 долларов.потребление энергии на карту H100, DELLсерверыоснащены избыточными$N+N$высокоэффективные титановые источники питания и охлаждающие вентиляторы обратного потока, гарантирующие нулевое тепловое сжатие при работе с полной нагрузкой.

Высокоэффективные результаты тонкой настройки

Развертывая вычислительные кластеры DELL PowerEdge, оснащенные ядром Nvidiaграфические карты, средние и крупные предприятия могут эффективно выполнять задачи по уточнению местной базы знаний в очень сжатые сроки.Вычислительная пропускная способность улучшается по сравнению с предыдущими архитектурами, что делает рабочие процессы тонкой настройки ИИ более стабильными и предсказуемыми.