Серверы для машинного обучения: NVIDIA, AMD и HUAWEI

Высокопроизводительные системы для обучения нейросетей

Требования к ML-инфраструктуре

Современные серверы для машинного обучения должны обеспечивать:

• Обработку экзабайтов данных
• Поддержку распределенного обучения
• Интеграцию с TensorFlow/PyTorch

Серверы NVIDIA для машинного обучения

Платформа NVIDIA для машинного обучения на базе DGX H100:

Кластер NVIDIA DGX SuperPOD для глубокого обучения

Серверы AMD для машинного обучения

Серверы AMD на базе Instinct MI300X:

• 192 ГБ HBM3 памяти
• Поддержка ROCm 6.0
• Интеграция с PyTorch через HIP

Серверы HUAWEI для машинного обучения

Китайские решения на базе Atlas 900:

Кластер HUAWEI Atlas для задач NLP

Производительность

Тестирование ResNet-50 (изображения/сек):

Поддержка фреймворков

Ключевые технологии:

• NVIDIA: CUDA, cuDNN, TensorRT
• AMD: ROCm, MIOpen, ONNX Runtime
• HUAWEI: MindSpore, CANN

Рекомендации