एनवीडिया बेंचमार्क परीक्षण एआई मॉडल के प्रशिक्षण में प्रभावशाली लाभ दिखाते हैं

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एनवीडिया ने घोषणा की कि उसके ग्राफिक्स प्रोसेसर इकाइयों (जीपीयू) पर आधारित सिस्टम एआई मॉडल के प्रशिक्षण के मामले में एक साल पहले की तुलना में 3 से 5 गुना बेहतर प्रदर्शन दे रहे हैं, जो कि कल प्रकाशित नवीनतम एमएलपीआरएफ बेंचमार्क के अनुसार है।

MLPerf बेंचमार्क MLCommons Association द्वारा बनाए रखा जाता है, जो अलीबाबा, Facebook AI, Google, Intel, Nvidia और अन्य द्वारा समर्थित एक संघ है जो एक स्वतंत्र स्टीवर्ड के रूप में कार्य करता है।

बेंचमार्क के नवीनतम सेट में एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयोग के मामलों की एक श्रृंखला को कवर करते हुए आठ अलग-अलग वर्कलोड शामिल हैं, जिसमें वाक् पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, वस्तु का पता लगाना और सुदृढीकरण सीखना शामिल है। एनवीडिया का दावा है कि उसके ओईएम पार्टनर एकमात्र सिस्टम वेंडर थे जिन्होंने कुल 4,096 जीपीयू में एमएलपीआरएफ बेंचमार्क द्वारा परिभाषित सभी वर्कलोड को चलाया। Dell, Fujitsu, Gigabyte Technology, Inspur, Lenovo, Nettrix, और Supermicro सभी एनवीडिया द्वारा प्रमाणित ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम प्रदान करते हैं जिनका उपयोग बेंचमार्क चलाने के लिए किया जाता था।

एनवीडिया का दावा है कि कुल मिलाकर इसने अपने किसी भी प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में अधिक सुधार किया, पिछली बार एमएलपीआरएफ बेंचमार्क चलाने की तुलना में 2.1 गुना अधिक प्रदर्शन प्रदान किया। एनवीडिया के उत्पाद प्रबंधन के वरिष्ठ निदेशक परेश खारिया ने कहा कि वे बेंचमार्क तुलना का एक विश्वसनीय बिंदु प्रदान करते हैं जिसका उपयोग डेटा वैज्ञानिक और आईटी संगठन सिस्टम के बीच सेब से सेब की तुलना करने के लिए कर सकते हैं। “MLPerf एक उद्योग-मानक बेंचमार्क है,” उन्होंने कहा।

अज्ञात को मापने की कोशिश कर रहा है

यह स्पष्ट नहीं है कि आईटी संगठन किस श्रेणी के सिस्टम का अधिग्रहण करने का निर्णय लेने के लिए कंसोर्टियम के बेंचमार्क पर भरोसा कर रहे हैं। एक आईटी टीम द्वारा तैनात प्रत्येक कार्यभार काफी अद्वितीय है, इसलिए बेंचमार्क वास्तविक प्रदर्शन की कोई गारंटी नहीं है। यकीनन, नवीनतम बेंचमार्क परिणामों के बारे में सबसे सम्मोहक बात यह है कि वे दिखाते हैं कि पिछले साल या उससे पहले हासिल किए गए सिस्टम समग्र प्रदर्शन में सुधार जारी रखते हैं क्योंकि सॉफ्टवेयर अपडेट किए जाते हैं। प्रदर्शन का यह बढ़ा हुआ स्तर उस गति को कम कर सकता है जिस पर एनवीडिया-आधारित सिस्टम को बदलने की आवश्यकता हो सकती है।

बेशक, एआई वर्कलोड चलाने के लिए ऑन-प्रिमाइसेस आईटी प्लेटफॉर्म में निवेश करने वाले संगठनों की संख्या अज्ञात है। कुछ निश्चित रूप से विभिन्न सुरक्षा, अनुपालन और क्लाउड नेटवर्किंग कारणों से ऑन-प्रिमाइसेस आईटी वातावरण में एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना पसंद करते हैं। हालांकि, एक GPU- आधारित सर्वर प्राप्त करने की लागत क्लाउड सेवा के माध्यम से मांग पर GPU की खपत को AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए एक अधिक आकर्षक विकल्प बनाती है जब तक कि संगठन एक साथ प्रशिक्षित किए जा रहे मॉडलों की संख्या में एक निश्चित सीमा तक नहीं पहुंच जाता।

वैकल्पिक रूप से, ऑन-प्रिमाइसेस प्लेटफॉर्म के प्रदाता तेजी से मूल्य निर्धारण योजनाएं पेश कर रहे हैं जो संगठनों को क्लाउड सेवा प्रदाता के समान मॉडल का उपयोग करके ऑन-प्रिमाइसेस आईटी अवसंरचना का उपभोग करने में सक्षम बनाती हैं।

एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए प्रोसेसर के अन्य वर्गों को नियोजित किया जा सकता है। हालाँकि, अभी, GPU – अपनी अंतर्निहित समानांतर क्षमताओं के लिए धन्यवाद – ने खुद को सबसे कुशल विकल्प साबित कर दिया है।

नियोजित प्लेटफॉर्म के बावजूद, प्रशिक्षित किए जा रहे एआई मॉडल की संख्या लगातार बढ़ रही है। एआई का उपयोग करके संवर्धित किए जा सकने वाले अनुप्रयोगों से जुड़े उपयोग के मामलों की कोई कमी नहीं है। कई संगठनों में चुनौती अब GPU- आधारित प्लेटफार्मों की लागत को देखते हुए AI परियोजनाओं को प्राथमिकता दे रही है। बेशक, जैसे-जैसे जीपीयू की खपत बढ़ेगी, उनके निर्माण की लागत में अंततः गिरावट आएगी।

जैसा कि संगठन एआई के लिए अपना रोड मैप बनाते हैं, उन्हें सुरक्षित रूप से यह मानने में सक्षम होना चाहिए कि आवश्यक समय की मात्रा और एआई मॉडल के प्रशिक्षण की कुल लागत आने वाले वर्षों में घटती रहेगी – यहां तक ​​​​कि कभी-कभी प्रोसेसर की कमी के कारण भी COVID-19 महामारी जैसी अप्रत्याशित “ब्लैक स्वान” घटनाओं से।

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