GDDR6 zapewnia wydajność dla wnioskowania AI/ML

AI/ML rozwija się w błyskawicznym tempie. Nie ma tygodnia bez nowych i ekscytujących osiągnięć w tej dziedzinie, a aplikacje takie jak ChatGPT sprawiły, że możliwości generatywnej sztucznej inteligencji znalazły się na pierwszym planie w centrum uwagi opinii publicznej.

AI/ML to tak naprawdę dwa zastosowania: szkolenie i wnioskowanie. Każdy z nich opiera się na wydajności pamięci i każdy ma unikalny zestaw wymagań, które decydują o wyborze najlepszego rozwiązania pamięci.

W przypadku szkoleń przepustowość i pojemność pamięci są wymaganiami krytycznymi. Jest to szczególnie istotne, biorąc pod uwagę rozmiar i złożoność modeli danych sieci neuronowych, które rosną w tempie 10-krotnym rocznie. Dokładność sieci neuronowej zależy od jakości i ilości przykładów w zbiorze danych uczących, co przekłada się na zapotrzebowanie na ogromne ilości danych, a co za tym idzie, przepustowość i pojemność pamięci.

Biorąc pod uwagę wartość stworzoną dzięki szkoleniu, istnieje potężna zachęta do jak najszybszego ukończenia serii treningowych. Ponieważ aplikacje szkoleniowe działają w centrach danych z coraz większymi ograniczeniami pod względem mocy i przestrzeni, preferowane są rozwiązania zapewniające efektywność energetyczną i mniejsze rozmiary. Biorąc pod uwagę wszystkie te wymagania, HBM3 jest idealnym rozwiązaniem pamięci dla sprzętu szkoleniowego AI. Zapewnia doskonałe możliwości w zakresie przepustowości i pojemności.

Wynikiem uczenia sieci neuronowej jest model wnioskowania, który można zastosować w szerokim zakresie. Dzięki temu modelowi urządzenie wnioskowujące może przetwarzać i interpretować dane wejściowe poza granicami danych szkoleniowych. Podsumowując, szybkość przepustowości pamięci i małe opóźnienia są krytyczne, szczególnie gdy potrzebne jest działanie w czasie rzeczywistym. W miarę przenoszenia coraz większej liczby wniosków AI z serca centrum danych na brzeg sieci te funkcje pamięci stają się jeszcze bardziej krytyczne.

Projektanci mają do wyboru wiele rodzajów pamięci do wnioskowania AI/ML, ale jeśli chodzi o krytyczny parametr przepustowości, pamięć GDDR6 naprawdę wyróżnia się. Przy szybkości transmisji danych 24 gigabitów na sekundę (Gb/s) i 32-bitowym interfejsie urządzenie GDDR6 może zapewnić przepustowość pamięci 96 gigabajtów na sekundę (GB/s), czyli ponad dwukrotnie więcej niż jakakolwiek alternatywna pamięć DDR lub Rozwiązania LPDDR. Pamięć GDDR6 oferuje doskonałe połączenie szybkości, przepustowości i wydajności w zakresie opóźnień w przypadku wnioskowania AI/ML, w szczególności wnioskowania na krawędzi.

Podsystem interfejsu pamięci Rambus GDDR6 oferuje wydajność 24 Gb/s i jest zbudowany na fundamencie ponad 30-letniego doświadczenia w zakresie integralności sygnału i mocy (SI/PI) o dużej prędkości, co ma kluczowe znaczenie dla obsługi GDDR6 przy dużych prędkościach. Składa się z PHY i kontrolera cyfrowego – zapewniając kompletny podsystem interfejsu pamięci GDDR6.

Dołącz do mnie na seminarium internetowym Rambus w tym miesiącu na temat „Wysokowydajne wnioskowanie AI/ML z pamięcią 24G GDDR6”, aby odkryć, w jaki sposób pamięć GDDR6 spełnia wymagania dotyczące pamięci i wydajności obciążeń wnioskowania AI/ML oraz poznać niektóre kluczowe kwestie związane z projektowaniem i wdrażaniem podsystemów interfejsu pamięci GDDR6.

Zasoby: