„NVIDIA DGX Spark“ atminties pralaidumas, kuris yra 273 GB/s, vaidina lemiamą vaidmenį nustatant didelių neuroninių tinklų treniruočių laiką. Čia pateiktas išsamus paaiškinimas, kaip tai daro įtaką našumui:
Atminties pralaidumo ir nervinio tinklo mokymas
Atminties pralaidumas yra greitis, kuriuo duomenys gali būti perduoti tarp GPU atminties ir apdorojimo vienetų. Neuroninio tinklo mokymo kontekste didelis atminties pralaidumas yra būtinas norint tvarkyti didžiulį duomenų kiekį. Dideliems neuroniniams tinklams reikia dažnai perduoti duomenis iš atminties ir apdorojimo blokų, o tai gali sukelti kliūtis, jei atminties pralaidumas yra nepakankamas.
Poveikis mokymo laikui
1. Duomenų judėjimo pridėtinės vertės: Didelių neuroninių tinklų mokymas apima didelių duomenų rinkinių, gradientų ir tarpinių skaičiavimų tarp atminties ir apdorojimo blokų perkėlimą. Jei atminties pralaidumas yra ribotas, šis procesas gali žymiai sulėtinti greitį, padidindamas bendrą mokymo laiką. „DGX Spark“ 273 GB/S pralaidumas, nors ir didelis, vis tiek gali susidurti su iššūkiais su ypač dideliais modeliais arba kai keli vartotojai dalijasi ištekliais debesies aplinkoje [2] [3].
2. Modelio dydis ir sudėtingumas: Kadangi neuroninių tinklų dydis ir sudėtingumas auga, jiems reikia daugiau atminties ir didesnio pralaidumo, kad būtų išlaikytas našumas. „DGX Spark“ pralaidumo gali pakakti mažesniems ir vidutinio dydžio modeliams, tačiau jis gali tapti labai didelių modelių, kuriems reikalingas didesnis pralaidumas, kliūtis, tokius, kokie yra duomenų centruose su HBM3E atmintimi, siūlančiu daug didesnį pralaidumą (pvz., Iki 1,6 TB/s DGX GH200) [1] [7].
3. Mišrus tikslumo treniruotes: tokios technikos, kaip mišrus tikslumo treniruotes, kurios naudoja sumažintus tikslumo formatus, kad pagreitintų skaičiavimus, reikalauti didelio atminties pralaidumo, kad būtų užtikrintas sklandus duomenų srautas tarp sluoksnių. „DGX Spark“ palaiko FP4, kuris gali pagerinti našumą, tačiau atminties pralaidumas išlieka kritinis veiksnys palaikant efektyvumą tokių operacijų metu [9].
Sprendimai ir svarstymai
Norint sušvelninti atminties pralaidumo kliūtį, galima naudoti keletą strategijų:
- Aukštos juostos atmintis (HBM): Naudojant GPU, turinčius HBM, gali žymiai pagerinti atminties pralaidumą. Tačiau DGX kibirkštis nenaudoja HBM, kuris riboja jo pralaidumą, palyginti su tokiomis sistemomis kaip DGX GH200 [2] [7].
- Atminties optimizavimo metodai: Diegimo metodai, tokie kaip gradiento kaupimasis ir sluoksnio atminties iškrovimas, gali sumažinti didelių modelių atminties pėdsaką, padedantį palengvinti pralaidumo apribojimus [2].
- Modelio suspaudimas: Tokie metodai, tokie kaip genėjimas ir kvantizavimas, gali sumažinti atminties naudojimą, sumažinti pralaidumo įtampą ir leisti greitesnį treniruočių laiką [2].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „DGX Spark“ siūlo tvirtą AI skaičiavimo platformą su 273 GB/S atminties pralaidumu, tačiau ji gali susidurti su apribojimais, kai treniruojasi labai dideli neuroniniai tinklai, palyginti su didesnio pralaidumo sistemomis. Atminties naudojimo optimizavimas ir pažangių atminties technologijų panaudojimas gali padėti sušvelninti šiuos iššūkius.
Citatos:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[2] https://cioinfluence.com/cloud/memory-bandwidth-and-interconnects-bottlenecks-in-ai-raining-on-cloud-gpus/
[3] https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/role-gpu-memory-training-large-language-models
[4] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/dgx-tation/368040-dgx-stiation-ds-r11.pdf
[5] https://semiengineering.com/deep-learning-neural-networks-demands-on-memory-bandwidth/
[6] https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-dlrm-on-nvidia-gpus/
[7] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/gpu-memory-bandwidth
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previous_digits_has_273gbs_memory/