„NVIDIA DGX“ stotyje vieninga atminties modelis siūlo keletą reikšmingų privalumų, ypač atsižvelgiant į AI ir giluminio mokymosi programas. Ši architektūra leidžia tiek CPU, tiek GPU pasiekti visą atminties asortimentą, nereikia lėto duomenų kopijavimo tarp dviejų, o tai yra įprasta tradicinių sistemų kliūtis. Čia yra išsamūs pranašumai:
1. Sumažintos atminties pralaidumo kliūtys: Tradicinėse sistemose duomenys turi būti nukopijuoti iš sistemos RAM į GPU atmintį, o tai gali būti daug laiko reikalaujantis procesas. Vieninga atmintis pašalina šį poreikį, nes tiek CPU, tiek GPU leidžia tiesiogiai pasiekti tą pačią atminties vietą. Tai sumažina atminties pralaidumo kliūtį, žymiai pagerindama programų našumą, kai dažnai duomenų perdavimas tarp CPU ir GPU yra dažnas [6] [8].
2. Patobulintas AI darbo krūvių našumas: „DGX Station“ vieninga atminties architektūra yra ypač naudinga AI ir giluminio mokymosi užduotims, kurioms dažnai reikia greitai apdoroti duomenų. Sumažindama pridėtines pridėtines išlaidas, susijusias su atminties pervedimais, vieninga atmintis leidžia greičiau mokyti ir daryti išvadą apie sudėtingus AI modelius, todėl jis yra idealus tokioms programoms kaip BERT ir kiti dideli neuroniniai tinklai [1] [4].
3. Supaprastinta atminties valdymas: Vieninga atmintis supaprastina kūrėjų atminties valdymą. Tai pašalina poreikį rankiniu būdu valdyti atminties paskirstymą ir kopijavimą tarp CPU ir GPU, kuris gali būti sudėtingas ir linkęs į klaidas. Tai leidžia kūrėjams daugiau dėmesio skirti savo programų logikai, o ne atminties valdymo painiavai [6] [8].
4. Patobulintas efektyvumas ir produktyvumas: sumažinant laiką, praleistą atminties perdavimui ir supaprastinant atminties valdymą, vieninga atmintis gali žymiai pagerinti duomenų mokslininkų ir kūrėjų produktyvumą. Šis efektyvumas yra labai svarbus aplinkoje, kurioje būtina greitai eksperimentuoti ir iteracija, pavyzdžiui, atliekant AI tyrimus ir plėtrą [9] [10].
5. Geresnis didelių modelių palaikymas: „DGX Station“ didžiulė 784 GB vieningos atminties erdvė leidžia vietiniam mokyti esminius AI modelius, kuriems anksčiau reikėjo duomenų centro išteklių. Šis pajėgumas demokratizuoja prieigą prie AI superkompiuterių, leidžiančią tyrėjams ir kūrėjams dirbti su dideliais modeliais vietoje, o tai pagreitina plėtros ciklus ir sumažina priklausomybę nuo debesų išteklių [1] [7].
Apibendrinant galima pasakyti, kad vieninga atminties modelis DGX stotyje pagerina našumą, supaprastina plėtrą ir palaiko efektyvų didelių AI modelių apdorojimą, todėl tai yra galingas įrankis AI ir giluminio mokymosi programoms.
Citatos:
[1] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-stiation-personal- ai-vg4pfhn7jedk.html
[2] https://www.fibermall.com/blog/dgx-server.htm
[3] https://bimstwiedzy.pl/pl/publication/download/1/invadation-of-parallel-data-processing-using-hibrid-high-systance-cpu-gpu-system-and-cuda-str_53362.pdf
[4] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-tation-a100-system-architcture-white-paper_publed.pdf
[5] https://escape-technology.de/produkte/nvidia/dgx-tation
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=27182715
[7] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-and-dgx-stitation-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[8] https://images.nvidia.com/content/newsletters/email/pdf/dgx-station-wp.pdf
[9] https://www.fujitsu.com/au/imagesgig5/dgx-state-fujitsu.pdf
[10] https://dgx-wiki.readthedocs.io/en/latest/docs/environment/dgx.html