ДалееСледующее руководство
Оценка памяти графического процессора, необходимой для LLM
Технический
Техническое РУКОВОДСТВО
Память с высокой пропускной способностью
Память с высокой пропускной способностью (HBM) — это многоуровневая память, расположенная рядом с графическим процессором, которая доставляет данные гораздо быстрее, чем обычная оперативная память.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
Это то, что обеспечивает питание ускорителей искусственного интеллекта, не позволяя мощным вычислительным ядрам простаивать в ожидании весов модели и данных.
Глубокое погружение
HBM решает основное узкое место: современные чипы искусственного интеллекта могут выполнять триллионы операций в секунду, но только если данные поступают достаточно быстро. Стандартная память GDDR подключается по относительно узкой шине, в то время как HBM объединяет несколько кристаллов DRAM вертикально и соединяет их тысячами крошечных вертикальных проводов, называемых сквозными кремниевыми переходами (TSV). Эти стеки расположены на кремниевом переходнике в миллиметрах от графического процессора, обеспечивая чрезвычайно широкий путь передачи данных, обрабатывая тысячи бит одновременно, а не сотни. Результатом является пропускная способность, измеряемая в терабайтах в секунду. Поколения перешли от HBM2 к HBM2e, HBM3 и HBM3e, каждое из которых увеличило как емкость, так и скорость. Для больших языковых моделей, вес которых должен постоянно передаваться, емкость и пропускная способность HBM часто имеют большее значение, чем необработанные вычисления.
Реальная реализация
Хранение десятков или сотен гигабайт весов для большой языковой модели рядом с графическим процессором, чтобы их можно было передавать в потоковом режиме на каждом этапе вывода.
Позволяет графическим процессорам NVIDIA H100 и H200 для центров обработки данных достигать пропускной способности памяти в несколько терабайт в секунду для обучения.
Поддержка обучающих кластеров искусственного интеллекта, в которых каждый из многих графических процессоров использует HBM, чтобы избежать зависаний между матричными операциями.
Поддержка генеративных моделей изображений и видео высокого разрешения, которые должны быстро перемещать огромные тензоры активации в память и из нее.
Будущее памяти с высокой пропускной способностью
Пропускная способность памяти в настоящее время является основным ограничением для ИИ, поэтому HBM быстро развивается. HBM3e поставляется во флагманских ускорителях, а HBM4 на горизонте обещает более широкие интерфейсы, более высокие стеки и большую емкость на пакет. Ожидайте более тесного сотрудничества между памятью и логикой, возможно, нестандартных базовых кристаллов и процессоров, близких к памяти, а также жесткой конкуренции между такими поставщиками, как SK hynix, Samsung и Micron. По мере роста моделей получение большего количества данных ближе к вычислениям, быстрее и с меньшими затратами энергии остается центральным элементом прогресса аппаратного обеспечения ИИ.
Применение на практике
Почему это важно
- Стоимость и бюджет. Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет.
- Более четкие решения. Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый.
- Контроль качества. Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве.
Следите за
- Оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы.
- Затраты на инфраструктуру и техническое обслуживание часто недооцениваются.
- Пробелы в безопасности и наблюдаемости могут увеличиваться по мере усложнения систем.
Следующие шаги
- Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением.
- Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных.
- Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя.
- Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты.
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Take the High Bandwidth Memory quiz
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
Что такое высокоскоростная память?
Память с высокой пропускной способностью (HBM) — это многоуровневая память, расположенная рядом с графическим процессором, которая доставляет данные гораздо быстрее, чем обычная оперативная память. Это то, что обеспечивает питание ускорителей искусственного интеллекта, не позволяя мощным вычислительным ядрам простаивать в ожидании весов модели и данных.
Какую основную проблему решает высокоскоростная память для ускорителей искусственного интеллекта?
Чипы искусственного интеллекта могут выполнять триллионы операций в секунду только в том случае, если данные поступают достаточно быстро; HBM обеспечивает эту пропускную способность, чтобы ядра не были голодными.
Чем HBM физически отличается от обычной памяти GDDR?
HBM укладывает кристаллы DRAM друг на друга и соединяет их тысячами вертикальных проводов (TSV), создавая очень широкий путь передачи данных.
На что в основном опирается HBM для достижения высокой пропускной способности?
Вместо того, чтобы работать быстрее, HBM предоставляет очень широкий интерфейс (1024 бита на стек и выше), поэтому одновременно перемещается много байтов.
Почему стеки HBM размещаются на кремниевом переходнике рядом с графическим процессором?
Короткие провода на общем интерпозере снижают энергию, необходимую для передачи бита, и уменьшают задержку между памятью и вычислениями.
Почему HBM может иметь такое же значение, как и необработанные вычисления, в частности, для больших языковых моделей?
Вывод LLM непрерывно передает большие весовые матрицы, поэтому ограничивающим фактором часто становятся объем памяти и пропускная способность, а не вычислительная пропускная способность.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме