СледваСледващо ръководство
Оценка на необходимата GPU памет за LLM
технически
Техническо РЪКОВОДСТВО
High Bandwidth Memory (HBM) е подредена памет, разположена точно до GPU, която доставя данни много по-бързо от обикновената RAM.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
Това е, което поддържа захранването на AI ускорителите, предотвратявайки бездействането на мощните изчислителни ядра, докато чакат тегла и данни на модела.
HBM решава основно затруднение: съвременните AI чипове могат да извършват трилиони операции в секунда, но само ако данните пристигат достатъчно бързо. Стандартната GDDR памет се свързва през сравнително тясна шина, докато HBM подрежда множество DRAM матрици вертикално и ги свързва с хиляди малки вертикални проводници, наречени проходни силициеви отвори (TSV). Тези стекове се намират върху силициев междинен елемент на милиметри от графичния процесор, осигурявайки изключително широк път на данни, мислете хиляди битове наведнъж вместо стотици. Резултатът е честотна лента, измерена в терабайти в секунда. Поколения напреднаха от HBM2 към HBM2e, HBM3 и HBM3e, всяко от които повишава капацитета и скоростта. За големи езикови модели, чиито тегла трябва да се предават постоянно, капацитетът и честотната лента на HBM често са по-важни от необработените изчисления.
Поддържане на десетки или стотици гигабайти тегла за голям езиков модел близо до графичния процесор, така че да могат да се предават поточно по време на всяка стъпка на извод.
Активиране на NVIDIA H100 и H200 графични процесори за центрове за данни за достигане на няколко терабайта в секунда честотна лента на паметта за обучение.
Захранване на обучителни клъстери с изкуствен интелект, където много графични процесори разчитат на HBM, за да се избегне спиране между матричните операции.
Поддържане на генериращи изображения и видео модели с висока разделителна способност, които трябва бързо да преместват огромни тензори за активиране в и извън паметта.
Честотната лента на паметта сега е водещо ограничение за AI, така че HBM напредва бързо. HBM3e се доставя във водещи ускорители, като HBM4 на хоризонта обещава по-широки интерфейси, по-високи стекове и повече капацитет на пакет. Очаквайте по-тясно съвместно проектиране между паметта и логиката, евентуално персонализирани базови матрици и обработка почти на паметта, плюс жестока конкуренция между доставчици като SK hynix, Samsung и Micron. С нарастването на моделите, получаването на повече данни по-близо до изчисленията, по-бързо и с по-ниска енергия, остава централно за напредъка на хардуера на ИИ.
Безплатен бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
High Bandwidth Memory (HBM) е подредена памет, разположена точно до GPU, която доставя данни много по-бързо от обикновената RAM. Това е, което поддържа захранването на AI ускорителите, предотвратявайки бездействането на мощните изчислителни ядра, докато чакат тегла и данни на модела.
AI чиповете могат да извършват трилиони операции в секунда само ако данните пристигат достатъчно бързо; HBM доставя тази честотна лента, така че ядрата не са гладни.
HBM подрежда DRAM матриците един върху друг и ги свързва с хиляди вертикални проводници (TSV), създавайки много широк път за данни.
Вместо да работи по-бързо, HBM излага много широк интерфейс (1024 бита на стек и нагоре), така че много байтове се преместват наведнъж.
Късите кабели на споделен интерпосер намаляват енергията, необходима за прехвърлен бит и намаляват латентността между паметта и изчислението.
LLM изводът непрекъснато предава големи матрици с тегло, така че капацитетът на паметта и честотната лента често се превръщат в ограничаващ фактор, а не в изчислителната производителност.
Продължавай да учиш
Още ръководства, избрани за тази тема
СледваСледващо ръководство
Оценка на необходимата GPU памет за LLM
технически