Консорциум MLCommons объявил о доступности открытого бенчмарка MedPerf, с помощью которого компании смогут безопасно проверять ИИ-модели для медицинской сферы на реальных данных без раскрытия последних, пишет SiliconANGLE. MedPerf поможет «катализировать более широкое внедрение медицинского ИИ», что приведёт к более эффективной и рентабельной клинической практике. ИИ-бенчмарки MLPerf консорциума MLCommons уже стали отраслевым стандартом для тестирования и проверки моделей ИИ.

Согласно статье, подготовленной MLCommons Medical Working Group для журнала Nature Machine Intelligence, медицинский ИИ обладает огромным потенциалом для развития здравоохранения. Для раскрытия этого потенциала необходим систематический количественный метод оценки эффективности ИИ-моделей с помощью крупномасштабных гетерогенных датасетов, которые могут охватывать широкий спектр групп пациентов. По словам создателей, MedPerf как раз предлагает последовательную и строгую методологию для количественной оценки производительности медицинских ИИ-моделей для реальных приложений.

Источник: MLCommons

При этом MedPerf обеспечивает полную конфиденциальность данных и защиту интеллектуальной собственности каждой модели, гарантируя, что любые используемые данные никогда не покинут системы провайдера медицинских сервисов. Кроме того, используемый метод совместного проектирования поддерживает нейтральный и научный подход к клинической проверке ИИ и позволяет выявить новые варианты приложений, где ИИ может повысить клиническую эффективность.

MLCommons заявил, что его бенчмарки оказали положительное влияние на развитие технологий ИИ во многих отраслях, и что предлагаемый бенчмарк для медицинского ИИ поможет ускорить развитие отрасли здравоохранения. В частности, MedPerf поможет ускорить внедрение ИИ в медицине, предоставив разработчикам лучший способ обслуживания недостаточно представленных групп пациентов. MedPerf уже прошёл валидацию в рамках Federated Tumor Segmentation Challenge и четырёх других академических пилотных исследований.

В Сети продолжают появляться новые данные о производительности процессоров Intel Xeon Max с набортной памятью HBM2e объёмом 64 Гбайт. На этот раз ресурс Phoronix опубликовал сравнительные результаты тестирования двухпроцессорных платформ Xeon Max 9480 в сравнении с решениями AMD EPYC 9004.

Не секрет, что процессоры Intel Xeon существенно уступают по максимальному количеству ядер решениям AMD EPYC уже давно — даже у обычных Sapphire Rapids их не более 60, а у Xeon Max и вовсе в максимальной конфигурации лишь 56 ядер. Однако Intel в этом поколении старается взять своё не числом, а уменьем — поддержкой новых расширений, в частности, AMX.

В новом тестировании ИИ-нагрузок, опубликованном Phoronix, приняла участие двухпроцессорная система на базе Xeon Max 9480 в различных режимах (только с HBM, без HBM или с HBM в режиме кеширования), а также две двухпроцессорные системы AMD на базе EPYC 9554 (128 ядер) и EPYC 9654 (192 ядра). В качестве бенчмарков были выбраны фреймворки OpenVINO (оптимизирован для AMX) и ONNX (без глубокой оптимизации).

Источник здесь и далее: Phoronix

В ряде тестов OpenVINO наивысший результат продемонстрирован платформой Xeon Max в режиме HBM Only, несмотря на огромное отставание по количеству ядер. И худший же результат принадлежит тоже Xeon Max, но при отключении HBM и переходу к AVX512 FP16 без использования AMX.

Иногда AMD удаётся взять реванш благодаря количеству ядер, причём отключение HBM2e не всегда спасает «красных» — с помощью AMX «синие» продолжают довольно уверенно лидировать во многих тестах. Тестирование в ONNX Runtime 1.14 на базе языковой модели GPT-2 также показало, что Xeon Max опережают EPYC Genoa — но серьёзный выигрыш достигается только при использовании HBM.

Даже без HBM поддержка AMX помогает Xeon Max показать достойный результат

Подход Intel демонстрирует отличные результаты: в ряде случаев переход от AVX512 к AMX позволяет поднять производительность в 2,5 раза. Благодаря HBM2e можно получить ещё около 25 %, а в целом прирост может достигать 3,13 раз. Впрочем, у AMD в запасе есть EPYC Genoa-X с огромным кешем 3D V-Cache, так что стоит подождать следующего раунда этой битвы.

Группа MLCommons, разработчик набора тестов для ИИ-систем MLPerf, опубликовала результаты MLPerf Training v3.0. Среди протестированных устройств есть и ускорители Habana Gaudi2, и процессоры Intel Xeon Sapphire Rapids.

В индустрии распространено мнение о том, что генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) создаются практически исключительно на аппаратном обеспечении NVIDIA. Но как показывают опубликованные результаты, в этом секторе Intel готова конкурировать с NVIDIA.

Программная экосистема Habana, по словам Intel, достигла необходимой степени зрелости, а решения компании позволяют говорить о конкурентоспособности даже с NVIDIA H100. Производительность и масштабируемость Gaudi2 была протестирована с помощью GPT-3 (целиком LLM обучать в рамках бенчмарка не требуется) — покорить этот рубеж в MLPerf смогли только NVIDIA и Intel. Кластер из 384 ускорителей Gaudi2 смог завершить обучение за 311 минут, а при росте количества ускорителей с 256 до 384 показал 95 % эффективность масштабирования.

Изображения: Intel

Также заслуживает упоминания тот факт, что по сравнению с ноябрьскими результатами Gaudi2 демонстрируют 10-% и 4-% прирост производительности в BERT и ResNet соответственно, причём обошлось без специальной отладки и оптимизации. Кластер из 32 процессоров Intel Xeon Sapphire Rapids тоже заработал «из коробки», показав неплохие в своём классе результаты. Так, в «закрытом» дивизионе он смог «справиться» BERT и ResNet-50 за 48 и 88 минут соответственно. Поддержка матричных расширений Intel Advanced Matrix Extensions (AMX) обеспечила солидный прирост производительности.

Процессоры Intel серии Xeon Max отличаются от своих обычных, «не максимальных» собратьев наличием интегрированной памяти HBM2e объёмом 64 Гбайт. Что же это даёт им на практике? Этот вопрос исследовал ресурс Phoronix — им в руки новейшие двухсокетные системы Supermicro Hyper SuperServer SYS-221H-TNR с чипами Xeon Max 9468 и 9480.

Напомним, Intel Xeon Max отличается от своих обычных собратьев серии Sapphire Rapids наличием 64 Гбайт HBM2e на борту, причём объём одинаков для всех моделей, хотя количество ядер может варьироваться от 32 до 56. Процессоры Xeon Max были протестированы в трёх режимах: только с памятью HBM (без DDR5), с HBM в качестве кеша для 512 Гбайт DDR5, а также в «плоском» режиме, но без отдачи HBM какому-либо процессу, то есть фактически только с DDR5.

Изображение: Intel

Тесты показали, что два первых режима действительно могут обеспечить преимущество в некоторых сценариях нагрузки. Результаты получились вполне закономерными: там, где сравнительно небольшого объёма HBM2e достаточно, режим HBM Only оказывается самым быстрым из-за высокой пропускной способности и отсутствия необходимости как-то синхронизировать работу с DDR5.

Источник: Phoronix

Однако режим кеширования тоже обеспечивает выигрыш, хотя в ряде нагрузок, таких как OpenFOAM, он не такой большой. В ИИ-сценариях, в частности, в тестах OpenVINO, разница меньше, а иногда отключение HBM2e и вовсе позволяет добиться чуть лучшей производительности, особенно на системе с Xeon Max 9480, где на каждое ядро приходится меньше памяти. Но в других тестах, таких как PETSc и Stress-NG, использование HBM2e может дать огромный прирост производительности, который глупо было бы игнорировать.

В целом, можно уверенно заявлять, что в среднем, прирост производительности при HBM-кешировании составляет 10–11 %, а при отказе от DDR5 к этому значению можно добавить ещё около 8 %. Также очевидно, что потребление системы в таком режиме заметно ниже, поскольку не требуется питание для модулей DDR5. В целом можно говорить о 18–20 % превосходства на широком спектре нагрузок, сообщает Phoronix.

NVIDIA сообщила, что во всех восьми ИИ-бенчмарках MLPerf Training v3.0 её ускорители H100 установили новые рекорды, причём как по отдельности, так и в составе кластеров. В частности, коммерчески доступный кластер из 3584 ускорителей H100, созданным стартапом Inflection AI и облаком CoreWeave, смог завершить обучение ИИ-модели GPT-3 менее чем за 11 минут.

Компания Inflection AI, основанная в 2022 году, использовала возможности решений NVIDIA для создания продвинутой большой языкой модели (LLM) для своего первого проекта под названием Pi. Компания планирует выступать в качестве ИИ-студии, создавая персонализированные ИИ, с которыми пользователи могли бы взаимодействовать простыми и естественными способомами. Inflection AI намерена в сотрудничестве с CoreWeave создать один из крупнейших в мире ИИ-кластеров на базе ускорителей NVIDIA.

«Сегодня наши клиенты массово создают современные генеративные ИИ и LLM благодаря тысячам ускорителей H100, объединённых быстрыми сетями InfiniBand с малой задержкой, — сообщил Брайан Вентуро (Brian Venturo), соучредитель и технический директор CoreWeave. — Наша совместная с NVIDIA заявка MLPerf наглядно демонстрирует их высокую производительность». Отдельно подчёркивается, что благодаря NVIDIA Quantum-2 InfiniBand облачный кластер CoreWeave обеспечил такую же производительность, что и локальный ИИ-суперкомпьютер NVIDIA.

Источник изображений: NVIDIA

NVIDIA отметила, что H100 показали высочайшую производительность во всех тестах MLPerf, включая LLM, рекомендательные системы, компьютерное зрение, обработка медицинских изображений и распознавание речи. «Это были единственные чипы, которые прошли все восемь тестов, продемонстрировав универсальность ИИ-платформы NVIDIA» — сообщила компания. А благодаря оптимизации всего стека NVIDIA удалось добиться в тесте LLM практически линейного роста производительности при увеличении количества ускорителей с сотен до тысяч. Отдельно компания напомнила об энергоэффективности H100.

Также сообщается, что обновлённый бенчмарк MLPerf для рекомендательных систем использует больший набор данных и более современную модель, что позволяет лучше отразить проблемы, с которыми сталкиваются провайдеры облачных услуг. NVIDIA была единственной компанией, представившей результаты расширенного теста. Также компания представила результаты MLPerf для платформ L4 и Jetson. Ну а в следующем раунде MLPerf стоит ждать появления NVIDIA Grace Hopper.

В текущем раунде результаты тестов с использованием платформы NVIDIA представили десяток компаний. Заявки поступили от крупных производителей систем, включая ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, Lenovo и QCT. Более 30 замеров было сделано на ускорителях H100. NVIDIA отметила прозрачность и объективность тестов, поэтому пользователи могут полностью полагаться на результаты MLPerf для принятия решения о покупке систем.

Система хранения данных китайской CECT (China Electronics Cloud Technology Company), по сообщению ресурса Blocks & Files, возглавила рейтинг теста производительности SPC-1 (Storage Performance Council) по соотношению цена/производительность.

Бенчмарк SPC-1 оценивает производительность СХД в рабочих нагрузках корпоративного класса со случайным доступом к данным, которые могут быть сжаты и/или дедуплицированы. При этом выполняемые операции максимально приближены к рабочим нагрузкам на предприятии — это не просто синтетические тесты, которые часто отдалены от реального положения дел.

В последние годы западные компании отказались от SPC-1, поскольку создание таких СХД ради установки одних только рекордов слишком дорого, так что в тесте в основном доминировали китайские поставщики хранилищ, такие как Huawei и Inspur. И вот теперь в рейтинг ворвалась ещё одна китайская фирма — CECT, система которой показал результат в 10 000 690 SPC IOPS при стоимости всего в $1 658 233.

Источник изображения: Blocks & Files

Для сравнения: в 2020 году СХД Inspur AS5600G класса all-flash продемонстрировала показатель в 7 520 358 IOPS при цене в $2,9 млн. А гибридный массив Fujitsu ETERNUS DX8900 S4 на базе HDD и SSD смог обеспечить 10 001 522 IOPS в 2019 году при цене в $6,4 млн.

Источник: www.dostor.com

Хранилище CECT объединяет 240 модулей Optane PMem 200 на 256 Гбайт и 180 твердотельных накопителей Intel DC P4610 NVMe ёмкостью 1,6 Тбайт в составе 30 узлов CeaStor 18116E. Суммарная вместимость системы составляет 349 440 Гбайт. При этом устройства Optane применяются для хранения метаданных, а NVMe SSD — для записи обычной информации.

Результат впечатляющий и показывающий, на что в реальности способна память Optane. Однако рекорд оказался запоздалым — Intel отказалась от развития 3D XPoint, а последнее поколение модулей Optane PMem 300 (Crow Pass) хоть и совместимо с процессорами Xeon Sapphire Rapids и Emerald Rapids, массово использоваться уже точно не будет.

Открытый инженерный консорциум MLCommons опубликовал последние результаты ИИ-бенчмарка MLPerf Inference (v3.0). В этот раз поступили заявки на тестирование от 25 компаний, в то время как прошлой осенью в тестировании приняли участие 21 компания и 19 — прошлой весной. Ресурс HPCWire выделил наиболее примечательные результаты и обновления последнего раунда.

Компании предоставили более 6700 результатов по производительности и более 2400 измерений производительности и энергоэффективности. В число участников вошли Alibaba, ASUS, Azure, cTuning, Deci.ai, Dell, Gigabyte, H3C, HPE, Inspur, Intel, Krai, Lenovo, Moffett, Nettrix, NEUCHIPS, Neural Magic, NVIDIA, Qualcomm, Quanta Cloud Technology, rebellions, SiMa, Supermicro, VMware и xFusion, причем почти половина из них также измеряла энергопотребление во время тестов.

Источник изображений: hpcwire.com

Отмечено, что компании cTuning, Quanta Cloud Technology, Relations, SiMa и xFusion предоставили свои первые результаты, компании cTuning, NEUCHIPS и SiMa провели первые измерения энергоэффективности, а неоднократно принимавшие участие вендоры HPE, NVIDIA и Qualcomm представили расширенные и обновлённые результаты тестов.

Набор тестов в MLPerf Inference 3.0 не изменился, но был добавлен новый сценарий — сетевой. Кроме того, были предоставлены улучшенные показатели инференса для Bert-Large, что представляет особый интерес, поскольку по своей природе он наиболее близок к большим языковым моделям (LLM), таким как ChatGPT. Хотя инференс, как правило, не требует столь интенсивных вычислений, как обучение, всё же является критически важным элементом в реализации ИИ.

В целом, NVIDIA продолжает доминировать по показателям производительности, лидируя во всех категориях. Вместе с тем стартапы Neuchips и SiMa обошли NVIDIA по производительности в пересчёте на Ватт по сравнению с показателями NVIDIA H100 и Jetson AGX Orin соответственно. Ускоритель Qualcomm Cloud AI100 также показал хорошие результаты энергоэффективности в сравнении NVIDIA H100 в некоторых сценариях.

NVIDIA продемонстрировала производительность нового ускорителя H100, а также недавно вышедшего L4. Как отметил директор NVIDIA по ИИ, бенчмаркингу и облачным технологиям, компании удалось добиться прироста производительности до 54 % по сравнению с первыми заявками шестимесячной давности. Отдельно подчёркивается более чем трёхкратный прирост производительности L4 в сравнении с T4, а также эффективность работы ПО с Transformer Engine.

Наконец, ещё один любопытный отчёт совместно подготовили VMware, NVIDIA и Dell. Виртуализированная система с H100 «достигла 94 % из 205 % производительности bare metal», задействовав 16 vCPU и из 128 доступных. Оставшиеся 112 vCPU, как отмечается, могут быть использованы для других рабочих нагрузок и не влияют на производительность инференса.

В последнем раунде MLPerf Inference компания Intel также представила интересные результаты в предварительной категории, предназначенной для продуктов, выход которых ожидается в течение шести месяцев. В этом раунде Intel представила в закрытой заявке для ЦОД одноузловые системы (1-node-2S-SPR-PyTorch-INT8) с двумя процессорами Sapphire Rapids (Intel Xeon Platinum 8480+).

Qualcomm отметила, что её ускоритель Cloud AI 100 неизменно показывает хорошие результаты MLPerf, демонстрируя низкую задержку и высокую энергоэффективность. Компания сообщила, что ее результаты в MLPerf Inference 3.0 превзошли все её предыдущие рекорды по пиковой производительности в автономном режиме, энергоэффективности и более низким задержкам во всех категориях. Со времён MLPerf 1.0 производительность Cloud AI 100 выросла на 86 %, а энергоэффективность — на 52%. Всё это достигнуто благодаря оптимизации ПО, так что отказ Meta✴ в своё время от этих чипов выглядит обоснованным.

Не секрет, что китайские гиганты, такие, как Huawei и Alibaba Cloud, разрабатывают собственные серверные процессоры на базе архитектуры Arm. Однако информации об этих чипах, как правило, не очень много и пользоваться общепринятыми на западе тестами и рейтингами разработчики не спешат, что, к слову, характерно и для китайских суперкомпьютеров.

Alibaba Cloud представила чип Yitian 710 ещё осенью прошлого года. Этот процессор построен на базе архитектуры Armv9 и максимально может иметь 128 ядер с частотой до 3,2 ГГц. Однако результаты проверки чипа в популярном тесте SPEC CPU2017 были опубликованы только сейчас.

Процессор тестировался в составе референс-сервера Panjiu. Применялась 128-ядерная версия с частотой 2,75 ГГц, 1 Мбайт кеша L2 на ядро и 64 Мбайт кеша L3 на кристалл (128 Мбайт на сборку). Последнее позволяет говорить о том, что Alibaba также использует в своих процессорах чиплетную компоновку.

Результаты оказались существенно более высокими, нежели у Ampere Altra Q80-33; правда, стоит сделать скидку на то, что у Ampere использовалась 80-ядерная версия, а не более новая 128-ядерая Altra Max. Но в аутсайдерах оказался также и AMD EPYC 7773X (64 ядер/128 потоков, 2,2-3,5 ГГц, 768 Мбайт L3), показавший 440 очков против 510 у Yitian 710. Увеличенный объём кеша не слишком помог детищу «красных».

Таким образом, процессор на базе архитектуры Armv9 занял первое место там, где традиционно господствовали решения с архитектурой x86 — достаточно взглянуть на Топ-20 в рейтинге CPU2017 Integer. Можно сказать, что 128-ядерный процессор не вполне корректно сравнивать с 64-ядерным с поддержкой SMT, однако если технологии и архитектура позволяют разместить вдвое больше полноценных ядер в сопоставимом по размеру с AMD EPYC корпусе, так ли это важно?

Текущий Tоп-20 целочисленной производительности в SPEC CPU2017

К сожалению, пока речь идёт только о целочисленных вычислениях. По неизвестной причине, Alibaba Cloud не опубликовала результаты CPU2017 Floating Point, где сравнение вышло бы существенно интереснее. В любом случае, монополия AMD на первые места пошатнулась; что же касается Intel, то в классе однопроцессорных систем самым мощным вариантом является 36-ядерный Xeon Platinum 8351N, который заведомо проиграет 64-128 ядерным монстрам AMD, Ampere, а теперь уже и Alibaba Cloud.