Schnellere Leistung für KI-Szenarien in Produktionsumgebungen

  • Technisches Whitepaper (Nur in englischer Sprache verfügbar)
  • PDF 2,12 MB
  • 15 Seiten

Übersicht

Erfahren Sie mehr über die HPC-Storage-Anforderungen, um die Leistung für KI-Szenarien in Produktionsumgebungen mit verteilten KI-Servern zu beschleunigen. Dieses Dokument zeigt die Testergebnisse verschiedener Benchmarks von 1 bis 32 GPUs und bis zu 4 Serverknoten mit Flash-basiertem WekaIO-Storage auf. Lesen Sie, wie die GPU-Leistung auf einem einzelnen Server im ...

Erfahren Sie mehr über die HPC-Storage-Anforderungen, um die Leistung für KI-Szenarien in Produktionsumgebungen mit verteilten KI-Servern zu beschleunigen. Dieses Dokument zeigt die Testergebnisse verschiedener Benchmarks von 1 bis 32 GPUs und bis zu 4 Serverknoten mit Flash-basiertem WekaIO-Storage auf. Lesen Sie, wie die GPU-Leistung auf einem einzelnen Server im Vergleich zu einer Clusterkonfiguration mit der gleichen Anzahl von GPUs abschneidet, und wie die GPU-Leistung von 1 bis 32 GPUs skaliert wird. Erfahren Sie mehr über die Anforderungen in puncto Datenspeicher-Bandbreite und Durchsatz für gängige Benchmarks wie Resnet50, VGG16 und Inceptionv4. Die Informationen in diesem Whitepaper helfen Ihnen bei der Planung und Optimierung Ihrer KI-Ressourcen für KI-Szenarien in Produktionsumgebungen.

Erfahren Sie, wie Sie mit einer höheren HPC-Storage-Leistung I/O-Engpässe bei der Modellvalidierung vermeiden und die Gesamtzeit für die Modellentwicklung reduzieren können.

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