企業ガイド
NVIDIA AI
NVIDIA の AI エコシステムには、モデルのトレーニング、最適化、提供に使用されるコンピューティング ハードウェアとソフトウェアが含まれています。
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概要
GPU、CUDA 関連ソフトウェア、TensorRT、および推論提供ツールは、さまざまな役割を果たします。パフォーマンスは、ベンダー名だけではなく、完全なワークロードとソフトウェア スタックに依存します。
主なポイント
- Separate training, optimization, and serving.
- Check exact compatibility requirements.
- Measure task quality and the full workload.
ディープダイブ
トレーニングを推論の最適化および提供から分離します。モデルはフレームワークでトレーニングされ、実行用に変換または最適化されてから、サービスを通じて公開されます。各ステージには互換性要件があり、最終システムの動作やリソースの使用が変更される可能性があります。特定のハードウェア、数値形式、ソフトウェアのバージョン、サポートされている操作を確認してください。あるデバイスまたはランタイムで利用可能な最適化は、別のデバイスまたはランタイムでは利用できない場合があります。 Record the configuration used for any benchmark.演算スループットとともにメモリとデータの移動を測定します。長い入力、同時リクエスト、キャッシュされたモデルの状態によってボトルネックが変化する可能性があります。アクセラレータを大きくしても、前処理、ネットワーク転送、またはダウンストリーム サービスによって制限されるワークロードが自動的に改善されるわけではありません。デプロイされた出力を最適化後の元のモデルと比較します。精度が低く、代替の実行パスがあると、精度に影響を与える可能性があります。意図したアプリケーション条件を使用してレイテンシ、スループット、電力、コストを評価し、互換性とメンテナンスの要件については最新のドキュメントを参照してください。
04作業例
Identify the stage that needs improvement
リクエストが GPU 推論に 100 ミリ秒、データのロードと準備に 900 ミリ秒かかると想像してください。
推論が 2 倍高速化され、1 秒のリクエストから 50 ミリ秒が節約されます。
完全な遅延の原因を GPU コンピューティングの不足に帰す前に、データの読み込みと前処理を調査してください。
それが示すもの
発明されたタイミングは、ハードウェアの決定にエンドツーエンドの測定が必要な理由を示しています。
現実世界の実装
最適化戦略を選択する前に、モデルをプロファイリングします。
元のモデルと同じ評価セットに対して低精度エンジンを検証します。
実践する
なぜそれが重要なのか
- ベンダー戦略. ベンダーのロードマップは、チームが次に構築できる機能に影響を与えます。
- 費用と予算. 商業条件と導入オプションは、長期的なコストとリスクに影響します。
- リスクと安全性. 企業のインセンティブは、製品のデフォルト、安全姿勢、オープン性を形成します。
気をつけてください
- 実際の制作ワークフローでは、発売の発表が安定性を上回る可能性があります。
- API の価格設定やポリシーの変更により、一夜にして想定が崩れる可能性があります。
- 単一ベンダーへの依存により、ロックインと移行のコストが増加します。
次のステップ
- 独自のタスクとデータセットを使用してプロバイダーを評価します。
- 統合する前に、プライバシー、セキュリティ、法的条件を確認してください。
- モデルやベンダー全体でフォールバック計画を維持します。
- ロードマップの変更がチームを驚かせないように、リリース ノートを監視します。
出典とさらなる参考文献
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よくある質問
NVIDIA GPU を使用すると、高速な AI アプリケーションが保証されますか?
いいえ。ソフトウェアの互換性、メモリ、バッチ処理、データ移動、およびアプリケーションの残りの部分が実際の結果を決定します。