GDDR6 oferece desempenho para inferência de IA/ML

AI/ML está evoluindo em um ritmo relâmpago. Não passa uma semana sem alguns desenvolvimentos novos e emocionantes no campo, e aplicativos como o ChatGPT trouxeram os recursos generativos de IA firmemente para o primeiro plano da atenção do público.

AI/ML consiste, na verdade, em duas aplicações: treinamento e inferência. Cada um depende do desempenho da memória e possui um conjunto exclusivo de requisitos que orientam a escolha da melhor solução de memória.

Com o treinamento, a largura de banda e a capacidade da memória são requisitos críticos. Isto é especialmente verdade devido ao tamanho e à complexidade dos modelos de dados de redes neurais que têm crescido a uma taxa de 10 vezes por ano. A precisão da rede neural depende da qualidade e quantidade de exemplos no conjunto de dados de treinamento, o que se traduz na necessidade de enormes quantidades de dados e, portanto, de largura de banda e capacidade de memória.

Dado o valor criado através do treinamento, existe um incentivo poderoso para concluir as sessões de treinamento o mais rápido possível. À medida que os aplicativos de treinamento são executados em data centers cada vez mais limitados em termos de energia e espaço, soluções que oferecem eficiência energética e tamanho menor são preferidas. Considerando todos esses requisitos, o HBM3 é uma solução de memória ideal para hardware de treinamento de IA. Ele fornece excelentes recursos de largura de banda e capacidade.

O resultado do treinamento da rede neural é um modelo de inferência que pode ser amplamente implantado. Com este modelo, um dispositivo de inferência pode processar e interpretar entradas fora dos limites dos dados de treinamento. Para inferência, a velocidade de transferência de memória e a baixa latência são essenciais, especialmente quando é necessária ação em tempo real. Com cada vez mais inferências de IA migrando do centro do data center para a borda da rede, esses recursos de memória estão se tornando ainda mais críticos.

Os designers têm várias opções de memória para inferência de AI/ML, mas no parâmetro crítico de largura de banda, a memória GDDR6 realmente brilha. Com uma taxa de dados de 24 Gigabits por segundo (Gb/s) e uma interface ampla de 32 bits, um dispositivo GDDR6 pode fornecer 96 Gigabytes por segundo (GB/s) de largura de banda de memória, mais que o dobro de qualquer DDR alternativo ou Soluções LPDDR. A memória GDDR6 oferece uma excelente combinação de velocidade, largura de banda e desempenho de latência para inferência de AI/ML, especialmente para inferência na borda.

O subsistema de interface de memória Rambus GDDR6 oferece desempenho de 24 Gb/s e é construído sobre uma base de mais de 30 anos de experiência em integridade de sinal de alta velocidade e integridade de energia (SI/PI), fundamental para operar GDDR6 em altas velocidades. Ele consiste em um controlador PHY e digital – fornecendo um subsistema completo de interface de memória GDDR6.

Junte-se a mim no webinar Rambus este mês em “Inferência de AI/ML de alto desempenho com memória 24G GDDR6” para descobrir como o GDDR6 oferece suporte aos requisitos de memória e desempenho das cargas de trabalho de inferência de AI/ML e aprender sobre algumas das principais considerações de design e implementação dos subsistemas de interface de memória GDDR6.

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