Technische white paper Prestaties versnellen voor productie-AI

  • Technische whitepaper (Alleen in het Engels beschikbaar)
  • PDF 2.037 KB
  • 15 pagina's

Overzicht

Meer informatie over de vereisten voor HPC-storage om de prestaties voor AI-productiescenario's met gedistribueerde AI-servers te versnellen. Dit document toont de testresultaten van een aantal benchmarks van 1 tot 32 GPU's tot 4 servernodes die gebruik maken van op flashgebaseerde WekaIO-storage. Bekijk hoe de GPU-prestaties van een enkele server zich verhouden tot een ...

Meer informatie over de vereisten voor HPC-storage om de prestaties voor AI-productiescenario's met gedistribueerde AI-servers te versnellen. Dit document toont de testresultaten van een aantal benchmarks van 1 tot 32 GPU's tot 4 servernodes die gebruik maken van op flashgebaseerde WekaIO-storage. Bekijk hoe de GPU-prestaties van een enkele server zich verhouden tot een geclusterde configuratie met dezelfde hoeveelheid GPU's en hoe de GPU-prestaties schalen van 1 tot 32 GPU's. Ontdek de storagebandbreedte en doorvoervereisten voor gemeenschappelijke benchmarks, zoals Resnet50, VGG16, en Inceptionv4. De informatie in dit document kan u helpen bij het plannen en optimaliseren van uw AI-middelen voor productie AI.

Lees deze white paper voor meer informatie over de impact van storage-I/O op het trainingsgedeelte van DL-workflows en over inferencing voor de validatie van trainingsmodellen binnen een gedistribueerd AI-computingcluster.