Revoliucija debesijų kompiuteryje: TensorWave taiko naująsias AMD pagreitiklius

Cloud operatoriai, specializuojantys energiją naudojančių grafikos procesorių (GPU) valdymą ir kitas dirbtinio intelekto infrastruktūras, vis dažniau renkasi AMD pagreitiklius vietoj Nvidia pasiūlymų.

Vienas toks operatorius, TensorWave, neseniai pradėjo integruoti sistemas su naujais AMD Instinct MI300X pagreitikliais. Įmonė ketina nuomoti šias lustus mažesne kaina, lyginant su Nvidia pagreitikliais.

Naujausi AMD pagreitikliai susilaukė didelio susidomėjimo dėl savo pranašumų. Jie yra lengvai prieinami pirkimui lyginant juos su Nvidia konkuruojančiomis prekėmis, suteikiant TensorWave galimybę gauti didelį kiekį dėka jų derybų įgūdžių.

Iki 2024 metų pabaigos TensorWave siekia įdiegti 20 000 MI300X pagreitiklių savo dviejuose objektuose. Be to, įmonė planuoja pristatyti skysčio aušinamus sistemas kitąmet, siekdama pagerinti veikimą.

AMD integruoti grandynai taip pat yra greitesni nei labai geidžiami Nvidia H100. MI300X pranoksta H100 savo specifikacijomis, didžiuodamasis didesniu atminties kiekiu ir duomenų perkeliamumo. Jis buvo pristatytas per AMD „Pažangaus dirbtinio intelekto” renginį 2024 m. gruodį ir pranešama, kad jis yra 32% greitesnis nei Nvidia H100.

Lyginant su konkuruojančiu H100, AMD lustas turi didesnę 192 GB HBM3 atminties talpą, leidžiantį 5,3 TB/s duomenų perdavimą. Palyginti, H100 turi 80 GB atminties talpą ir 3,35 TB/s perdavimą.

Nors AMD pagreitikliai tampa populiarūs, kai kurie vartotojai vis dar kelia klausimus dėl jų veiklos lyginant su Nvidia prekėmis. TensorWave planuoja įdiegti MI300X mazgus, naudodami RoCE (RDMA per sukonverguotą tinklą internetu) technologiją, norėdami pagreitinti diegimo procesus.

Ilgojo laikotarpio planai TensorWave apima pažangesnės išteklių valdymo sprendimo įgyvendinimą, jungiant iki 5 750 GPU ir petabajtus atminties dideliu pralaidumu naudojant GigaIO PCIe 5.0 pagrįstą FabreX technologiją. Šį projektą finansuos apsaugota GPU pagreitinimo paskola, būdas naudojamas ir kitų duomenų centrų įmonių.

Panašias iniciatyvas įgyvendino kiti pramonės veikėjai, kai Lambda suteikė 500 milijonų dolerių paskolą ir CoreWeave gavo 2,3 milijardo dolerių infrastruktūros plėtrai. TensorWave ketina šiais metais pranešti apie panašias naujienas.

Norėdami gauti daugiau informacijos apie AMD pagreitiklius ir jų taikymą dirbtinėje inteligencijoje, apsilankykite AMD svetainėje.

DUK

Kaip apibrėžiami AMD pagreitikliai? AMD pagreitikliai yra modernūs apdorojimo blokai, skirti pagerinti grafikos apdorojimo bei dirbtinio intelekto užduočių veikimą.
Kuo skiriasi AMD pagreitikliai nuo Nvidia pagreitiklių? AMD pagreitikliai siūlo pranašumus, tokius kaip prieinamumas pirkimui ir aukštesnės specifikacijos, įskaitant didesnį atminties kiekį ir duomenų perdavimą, palyginti su Nvidia konkurentų atitinkamais produktais.
Kokias technologijas TensorWave ketina įdiegti, siekiant optimizuoti AMD pagreitiklių veikimą? TensorWave planuoja naudoti RoCE (RDMA per sukonverguotą tinklą internetu) technologiją, kad pagreitintų diegimo procesus ir ištirtų AMD pagreitiklių efektyvumą.

The source of the article is from the blog hashtagsroom.com