Acelera el rendimiento para la inteligencia artificial en el proceso de producción (informe técnico)

  • Informe técnico (Disponible únicamente en inglés)
  • PDF 2037 kB
  • 15 páginas

Descripción general

Más información sobre los requisitos de almacenamiento HPC para acelerar el rendimiento de la IA en escenarios de producción con servidores distribuidos con inteligencia artificial. Este informe muestra los resultados de pruebas obtenidos de una variedad de estudios comparativos de 1 a 32 GPU hasta 4 nodos de servidor usando almacenamiento basado en flash WekaIO. Descubre ...

Más información sobre los requisitos de almacenamiento HPC para acelerar el rendimiento de la IA en escenarios de producción con servidores distribuidos con inteligencia artificial. Este informe muestra los resultados de pruebas obtenidos de una variedad de estudios comparativos de 1 a 32 GPU hasta 4 nodos de servidor usando almacenamiento basado en flash WekaIO. Descubre las ventajas del rendimiento de GPU dentro un servidor único frente a una configuración en clúster con la misma cantidad de GPU y cómo el rendimiento de GPE escala de 1 a 32 GPU. Conoce los requisitos de rendimiento y de ancho de banda de almacenamiento para estudios comparativos comunes como Resnet50, VGG16 e Inceptionv4. La información de este documento puede ayudarte a planificar y optimizar tus recursos de IA para el proceso de producción.

Lee este informe técnico para conocer el impacto de la E/S del almacenamiento en la parte de entrenamiento del flujo de trabajo del aprendizaje profundo y en la inferencia para la validación de modelos de entrenamiento en un clúster de computación de la IA distribuido.