NVIDIA phá vỡ điểm chuẩn MLPerf với GPU H100 và chứng minh công ty không cạnh tranh của thị trường AI

nvidia-pha-vo-diem-chuan-mlperf-voi-gpu-h100-va-chung-minh-cong-ty-khong-canh-tranh-cua-thi-truong-ai-4.jpg

Với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI), NVIDIA tiếp tục khẳng định vị thế dẫn đầu của mình trong ngành công nghiệp này. Gần đây, công ty đã công bố kỷ lục mới trong các điểm chuẩn MLPerf, cho thấy khả năng ấn tượng của GPU Hopper H100 khi hoàn thành huấn luyện mô hình GPT-3 chỉ trong 3,9 phút. Điều này không chỉ nâng cao hiệu suất đào tạo AI mà còn mở ra nhiều cơ hội ứng dụng cho các doanh nghiệp. Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, nhiều người dùng tại Đà Nẵng cũng đang tìm đến tiệm sửa máy tính ở Đà Nẵng để nâng cấp và tối ưu hóa thiết bị của họ, nhằm có thể tận dụng tốt nhất những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực công nghệ.

Vị trí dẫn đầu về AI của NVIDIA tiếp tục khi GPU Hopper H100 đạt được hiệu suất AI tạo MLPerf phá kỷ lục

Trong các điểm chuẩn MLPerf mới nhất do NVIDIA công bố, công ty nhấn mạnh rằng họ đã thiết lập một số kỷ lục mới, trong đó siêu máy tính Eos đã hoàn thành điểm chuẩn huấn luyện dựa trên mô hình GPT-3 với 175 tỷ tham số được đào tạo trên một tỷ mã thông báo chỉ trong 3,9 phút. Đây là mức tăng khổng lồ so với kỷ lục trước đó, khi siêu máy tính đã hoàn thành điểm chuẩn tương tự trong 10,9 phút, đánh dấu mức tăng gấp 3 lần.

nvidia-pha-vo-diem-chuan-mlperf-voi-gpu-h100-va-chung-minh-cong-ty-khong-canh-tranh-cua-thi-truong-ai-1.jpg

Nói một cách đơn giản, kiến ​​trúc GPU Hopper tiên tiến của NVIDIA được kết hợp với các tài nguyên phần mềm được tinh chỉnh tốt. Siêu máy tính Eos hiện sử dụng 10.752 GPU NVIDIA H100 Tensor Core, thay thế cho những chiếc A100 khá cũ, đó là lý do tại sao ngay từ đầu xảy ra sự thay đổi lớn về hiệu suất. Hơn nữa, thông qua các tài nguyên phần mềm được phát triển tốt như NeMo của NVIDIA , hỗ trợ đào tạo LLM, Team Green đã cố gắng khai thác được sức mạnh đặc biệt từ nền tảng của mình.

nvidia-pha-vo-diem-chuan-mlperf-voi-gpu-h100-va-chung-minh-cong-ty-khong-canh-tranh-cua-thi-truong-ai-2.jpg

Hơn nữa, một thành tựu kỷ lục khác của NVIDIA được đề cập trong bài viết là những tiến bộ đạt được trong “mở rộng quy mô hệ thống”, trong đó nhờ sự trợ giúp của nhiều cách tối ưu hóa phần mềm khác nhau, công ty đã thành công khi đạt được tỷ lệ hiệu quả 93%. 10.752 GPU H100 đã vượt xa quy mô  đào tạo AI vào tháng 6, khi NVIDIA sử dụng 3.584 GPU Hopper. Tầm quan trọng của việc mở rộng quy mô hiệu quả là rất lớn trong ngành, vì để đạt được sức mạnh tính toán cao đòi hỏi phải sử dụng nhiều tài nguyên phần cứng hơn và nếu không có sự hỗ trợ phần mềm đầy đủ thì hiệu quả của hệ thống sẽ bị ảnh hưởng ở mức độ lớn hơn.

nvidia-pha-vo-diem-chuan-mlperf-voi-gpu-h100-va-chung-minh-cong-ty-khong-canh-tranh-cua-thi-truong-ai-3.jpg

Vai trò của NVIDIA trong ngành AI có ý nghĩa to lớn vì công ty có khả năng cung cấp các GPU AI mạnh mẽ nhất mà nhân loại từng biết đến, ít nhất là ở thời điểm hiện tại. Đặt khía cạnh tài chính sang một bên, Team Green đã nhanh chóng phát triển các tài nguyên phần mềm của họ, cùng với việc cộng tác với khách hàng để đảm bảo rằng danh mục sản phẩm của họ mang lại hiệu suất tối ưu, bằng cách duy trì tính hiệu quả và ổn định.

Với những thành tựu ấn tượng trong công nghệ AI và hiệu suất vượt trội của GPU Hopper H100, NVIDIA không chỉ củng cố vị thế của mình trong ngành mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp. Những tiến bộ này cho thấy tiềm năng to lớn của AI trong việc giải quyết các thách thức phức tạp và tối ưu hóa quy trình làm việc. Trong bối cảnh đó, người dùng tại Đà Nẵng cũng đang chú trọng nâng cấp thiết bị của mình để không bỏ lỡ những công nghệ tiên tiến này, dẫn đến việc nhiều người tìm đến tiem sua may tinh o Da Nang để nhận được sự hỗ trợ và tư vấn chuyên nghiệp.

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *