Miksi topologia on tärkeä tekoälylle
Slurmin ajoitusohjelma ottaa huomioon laskentasolmujen ja verkkoyhteyksien fyysisen sijoittelun. Tiheässä GPU-järjestelmässä, kuten GB200 NVL72, tämä tarkoittaa, että työt sijoitetaan minimoimaan GPU:iden välinen viive. Topologiatietoinen ajoitus vähentää pullonkauloja, kun malleja koulutetaan satojen tai tuhansien kiihdyttimien yli. Lähestymistapa auttaa välttämään tilanteita, joissa työn GPU:t ovat hajallaan eri kytkimissä tai kaukana toisistaan olevissa solmuissa, mikä voi hidastaa tiedonsiirtoa.
Eksaskaalan läpäisyn avaaminen
Yhdistämällä Slurmin ajoituksen GB200 NVL72:n arkkitehtuuriin, NVIDIA sanoo järjestelmän saavuttavan eksaskaalan suorituskyvyn—toimien 10^18 liukulukuoperaatiota sekunnissa. Tämä mittakaava on tyypillisesti varattu suurimmille supertietokoneille. Tekoälylle se tarkoittaa nopeampia harjoitussyklejä malleille, jotka vaativat valtavaa laskentatehoa. Yhdistelmä parantaa myös energiatehokkuutta sijoittamalla enemmän työtä vähempiin solmuihin ja vähentämällä joutoaikaa.
NVIDIA ei ole ilmoittanut erityisiä käyttöönottoaikatauluja GB200 NVL72:lle Slurm-integroinnin kanssa. Yrityksen odotetaan esittelevän kokoonpanoa tulevissa HPC-konferensseissa, va
