ДаліНаступний посібник
Оцінка потрібної пам’яті GPU для LLM
технічний
Технічний КЕРІВНИЦТВО
Пам'ять високої пропускної здатності (HBM) — це стекова пам'ять, розташована поруч із графічним процесором, яка передає дані набагато швидше, ніж звичайна оперативна пам'ять.
Послухайте цей посібникШІ-розказаний · ~2 min
It is what keeps AI accelerators fed, preventing the powerful compute cores from sitting idle while they wait for model weights and data.
HBM вирішує основне вузьке місце: сучасні чіпи штучного інтелекту можуть виконувати трильйони операцій за секунду, але лише якщо дані надходять досить швидко. Стандартна пам'ять GDDR підключається через відносно вузьку шину, тоді як HBM збирає кілька кристалів DRAM вертикально та з'єднує їх тисячами крихітних вертикальних проводів, які називаються наскрізними кремнієвими отворами (TSV). Ці стеки розташовані на кремнієвому інтерпозері в міліметрах від графічного процесора, забезпечуючи надзвичайно широкий шлях передачі даних, думаючи, тисячі бітів одночасно замість сотень. Результатом є пропускна здатність, яка вимірюється в терабайтах на секунду. Покоління просунулися від HBM2 до HBM2e, HBM3 та HBM3e, кожне з яких підвищує як потужність, так і швидкість. Для великих мовних моделей, ваги яких необхідно постійно передавати, пропускна здатність і пропускна здатність HBM часто важливіші, ніж необроблені обчислення.
Зберігання десятків або сотень гігабайт вагових коефіцієнтів для великої мовної моделі поблизу графічного процесора, щоб їх можна було передавати під час кожного кроку висновку.
Увімкнення графічних процесорів центрів обробки даних NVIDIA H100 і H200 для досягнення кількох терабайт на секунду пропускної здатності пам’яті для навчання.
Підтримка навчальних кластерів штучного інтелекту, де багато GPU покладаються на HBM, щоб уникнути зупинок між операціями матриці.
Підтримка генеративних моделей зображень і відео з високою роздільною здатністю, які повинні швидко переміщувати величезні тензори активації в пам’ять і з неї.
Пропускна здатність пам’яті зараз є основним обмеженням для ШІ, тому HBM швидко розвивається. HBM3e поставляється у вигляді флагманських прискорювачів, а HBM4 на горизонті обіцяє ширші інтерфейси, вищі стеки та більшу ємність на пакет. Очікуйте більш тісного спільного проектування між пам’яттю та логікою, можливо, користувальницьких базових матриць і обробки майже пам’яті, а також жорсткої конкуренції серед постачальників, таких як SK hynix, Samsung і Micron. Оскільки моделі ростуть, наближення даних до обчислень, швидше та з меншим енергоспоживанням залишається центральним у розвитку апаратного забезпечення ШІ.
Безплатний розсилок
Три перевірені історії про ШІ щоробочого ранку, написані простою мовою. Безплатно назавжди, без реклами.
Один лист щотижня з понеділка по п'ятницю. Відписатися в один клік. Ми ніколи не продаємо та не передаємо вашу адресу.
Перевір себе
Миттєва зворотна связь на кожну відповідь та сертифікат із перевіреним ідентифікатором, яким можна поділитися, після проходження курсу.
Підтримайте безплатну освіту у сфері ШІ. AI Understanding — це некомерційна організація 501(c)(3) — без реклами, без платних стін, назавжди. Зробіть пожертву
Пам'ять високої пропускної здатності (HBM) — це стекова пам'ять, розташована поруч із графічним процесором, яка передає дані набагато швидше, ніж звичайна оперативна пам'ять. Це те, що забезпечує живлення прискорювачів штучного інтелекту, не даючи потужним обчислювальним ядрам простоювати, поки вони очікують вагових коефіцієнтів і даних моделі.
Чіпи штучного інтелекту можуть виконувати трильйони операцій за секунду, лише якщо дані надходять досить швидко; HBM забезпечує цю пропускну здатність, щоб ядра не відчували голоду.
HBM укладає плашки DRAM один на одного та з’єднує їх тисячами вертикальних проводів (TSV), створюючи дуже широкий шлях передачі даних.
Замість того, щоб працювати швидше, HBM надає дуже широкий інтерфейс (1024 біти на стек і більше), тому багато байтів переміщуються одночасно.
Короткі дроти на спільному інтерпозері зменшують енергію, необхідну для кожного переданого біта, і зменшують затримку між пам’яттю та обчисленням.
Висновок LLM постійно передає великі вагові матриці, тому ємність пам’яті та пропускна здатність часто стають обмежуючим фактором, а не пропускна здатність обчислень.
Продовжуйте вчитися
Інші посібники, вибрані для цієї теми
ДаліНаступний посібник
Оцінка потрібної пам’яті GPU для LLM
технічний