{"id":15942,"date":"2021-12-14T01:57:11","date_gmt":"2021-12-14T07:57:11","guid":{"rendered":"https:\/\/cybermexico.mx\/las-empresas-de-servicio-en-el-cloud-y-los-oems-elevan-el-nivel-de-capacitacion-de-los-en-ia-con-nvidia\/"},"modified":"2021-12-14T01:57:11","modified_gmt":"2021-12-14T07:57:11","slug":"las-empresas-de-servicio-en-el-cloud-y-los-oems-elevan-el-nivel-de-capacitacion-de-los-en-ia-con-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/cybermexico.mx\/las-empresas-de-servicio-en-el-cloud-y-los-oems-elevan-el-nivel-de-capacitacion-de-los-en-ia-con-nvidia\/","title":{"rendered":"Las empresas de servicio en el Cloud y los OEMs elevan el nivel de capacitaci\u00f3n de los en IA con NVIDIA"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"\/nota\/las-empresas-de-servicio-en-el-cloud-y-los-128518\/\" target=\"_blank\" class=\"fotonota\" rel=\"noopener\"> <img decoding=\"async\" title=\"Las empresas de servicio en el Cloud y los OEMs elevan el nivel de capacitaci&#xF3;n de los en IA con NVIDIA\" src=\"https:\/\/cybermexico.mx\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Mini1638387183_Captura_de_pantalla_2021_12_01_a_la_s_13.32.21.png\" border=\"0\" alt=\"Las empresas de servicio en el Cloud y los OEMs elevan el nivel de capacitaci&#xF3;n de los en IA con NVIDIA\" \/><\/a><\/p>\n<p>\u00bfQui\u00e9n acaba de establecer nuevos r\u00e9cords de velocidad para entrenar modelos de IA r\u00e1pidamente? Dell Technologies, Inspur, Supermicro y, en su debut en los puntos de referencia de <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/es-la\/data-center\/mlperf\/\" rel=\"nofollow\">MLPerf<\/a>, Azure, todos con la IA de NVIDIA.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>La plataforma estableci\u00f3 r\u00e9cords a lo largo de las ocho cargas de trabajo populares en los resultados de capacitaci\u00f3n 1.1 de MLPerf anunciados hoy.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Las <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/es-la\/data-center\/a100\/\" rel=\"nofollow\">GPU NVIDIA A100 Tensor Core<\/a> ofrecieron el mejor rendimiento normalizado por chip. Escalaron con la red NVIDIA InfiniBand y la bater\u00eda de software para ofrecer el tiempo m\u00e1s r\u00e1pido para entrenar en Selene, la supercomputadora de IA interna basada en la <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/es-la\/data-center\/dgx-superpod\/\" rel=\"nofollow\">NVIDIA DGX SuperPOD<\/a> modular.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p><strong>Un Cloud Navega Hacia la Cima<\/strong><br \/>&#013;<br \/>\nCuando se trata de entrenar modelos de IA, la instancia NDm A100 v4 de Azure es la m\u00e1s r\u00e1pida del planeta, seg\u00fan los \u00faltimos resultados. Ejecut\u00f3 todas las pruebas en la \u00faltima ronda y escal\u00f3 hasta 2,048 <strong>GPUs A100<\/strong>.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Azure mostr\u00f3 no solo un gran rendimiento, sino tambi\u00e9n un gran rendimiento que est\u00e1 disponible para que cualquiera lo pueda alquilar y usar hoy en seis regiones de los EE. UU.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>El entrenamiento de IA es un gran trabajo que requiere mucho esfuerzo. Y se desea que los usuarios entrenen modelos a una velocidad r\u00e9cord con el servicio o sistema de su elecci\u00f3n.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Es por eso que se habilita <strong>NVIDIA AI<\/strong> con productos para servicios en el cloud, <a href=\"https:\/\/blogs.nvidia.com\/blog\/2021\/11\/09\/launchpad-global-expansion\/\" rel=\"nofollow\">servicios de coubicaci\u00f3n<\/a>, corporaciones y tambi\u00e9n centros de computaci\u00f3n cient\u00edfica.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p><strong>Los creadores de servidores muestran sus fortalezas<\/strong><br \/>&#013;<br \/>\nEntre los OEMs, Inspur estableci\u00f3 la mayor cantidad de r\u00e9cords en rendimiento de un solo nodo con sus sistemas de GPUs de ocho v\u00edas NF5688M6 y el NF5488A5 refrigerado por l\u00edquido. Dell y Supermicro establecieron r\u00e9cords en sistemas de <strong>GPU A100<\/strong> de cuatro v\u00edas.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Un total de 10 socios de NVIDIA presentaron resultados en la ronda, ocho OEMs y dos proveedores de servicios en el cloud. Constituyeron m\u00e1s del 90 por ciento de todas las presentaciones.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Esta es la quinta y m\u00e1s s\u00f3lida demostraci\u00f3n hasta la fecha del ecosistema de NVIDIA en las pruebas de entrenamiento de MLPerf.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Sus socios hacen este trabajo porque saben que MLPerf es el \u00fanico punto de referencia est\u00e1ndar de la industria y revisado por pares para el entrenamiento y la inferencia de IA. Es una herramienta valiosa para los clientes que eval\u00faan plataformas y proveedores de IA.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p><strong>Servidores certificados por velocidad<\/strong><br \/>&#013;<br \/>\nBaidu, PaddlePaddle, Dell Technologies, Fujitsu, GIGABYTE, Hewlett Packard Enterprise, Inspur, Lenovo y Supermicro presentaron resultados en data centers locales, ejecutando trabajos en uno o varios nodos.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Casi todos los socios OEMs de NVIDIA realizaron pruebas en <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/es-la\/data-center\/products\/certified-systems\/\" rel=\"nofollow\">Sistemas Certificados por NVIDIA<\/a>, servidores que se validan para clientes empresariales que desean <a href=\"https:\/\/la.blogs.nvidia.com\/2021\/11\/19\/que-es-la-computacion-acelerada\/\" rel=\"nofollow\">computaci\u00f3n acelerada<\/a>.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>La variedad de presentaciones muestra la amplitud y madurez de una plataforma NVIDIA que brinda soluciones \u00f3ptimas para empresas que trabajan a cualquier escala.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p><strong>Ambas cosas: r\u00e1pido y flexible<br \/>&#013;<br \/>\nNVIDIA AI<\/strong> fue la \u00fanica plataforma que los participantes utilizaron para realizar presentaciones en todos los puntos de referencia y casos de uso, lo que demuestra su versatilidad y alto rendimiento. Los sistemas que son r\u00e1pidos y flexibles proporcionan la productividad que los clientes necesitan para acelerar su trabajo.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Los puntos de referencia de capacitaci\u00f3n cubren ocho de las cargas de trabajo y escenarios de IA m\u00e1s populares de la actualidad: visi\u00f3n por computadora, procesamiento del lenguaje natural, sistemas de recomendaci\u00f3n, aprendizaje por refuerzo y m\u00e1s.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Las pruebas de MLPerf son transparentes y objetivas, por lo que los usuarios pueden confiar en los resultados para tomar decisiones de compra informadas. El grupo de evaluaci\u00f3n comparativa de la industria, formado en mayo de 2018, est\u00e1 respaldado por docenas de l\u00edderes de la industria, incluidos Alibaba, Arm, Google, Intel y NVIDIA.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p><strong>Aceleraciones 20 Veces Mayores en tres a\u00f1os<\/strong><br \/>&#013;<br \/>\nMirando hacia atr\u00e1s, los n\u00fameros muestran ganancias de rendimiento en las <strong>GPUs A100<\/strong> de m\u00e1s de 5 veces s\u00f3lo los \u00faltimos 18 meses. Eso es gracias a las continuas innovaciones en software, la mayor parte del trabajo de NVIDIA en estos d\u00edas.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>El rendimiento de NVIDIA ha aumentado m\u00e1s de 20 veces desde que se estrenaron las pruebas MLPerf hace tres a\u00f1os. Esa aceleraci\u00f3n masiva es el resultado de los avances que hacen en su oferta de bater\u00eda completa de GPUs, redes, sistemas y software.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p><strong>Software en constante mejora<\/strong><br \/>&#013;<br \/>\nLos \u00faltimos avances provienen de m\u00faltiples mejoras de software.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Por ejemplo, utilizando una nueva clase de operaciones de copia de memoria, logran operaciones 2.5 veces m\u00e1s r\u00e1pidas en el punto de referencia 3D-UNet para im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Gracias a las formas en que puede ajustar las GPUs para el procesamiento en paralelo, logran un aumento del 10 por ciento en la prueba Mask R-CNN para la detecci\u00f3n de objetos y un aumento del 27 por ciento para los sistemas de recomendaci\u00f3n. Simplemente superpusieron operaciones independientes, una t\u00e9cnica que es especialmente poderosa para trabajos que se ejecutan en muchas GPUs.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Ampl\u00edan el uso de <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/blog\/cuda-graphs\/\" rel=\"nofollow\">gr\u00e1ficos CUDA<\/a> para minimizar la comunicaci\u00f3n con la CPU del host. Eso trajo una ganancia de rendimiento del 6 por ciento en el punto de referencia ResNet-50 para la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Implementan\u00a0dos nuevas t\u00e9cnicas en <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/nccl\" rel=\"nofollow\">NCCL<\/a>, una biblioteca que optimiza las comunicaciones entre las GPUs. Eso aceler\u00f3 los resultados hasta en un 5 por ciento en modelos de lenguaje grandes como BERT.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p><strong>Aprovechar el arduo trabajo<\/strong><br \/>&#013;<br \/>\nTodo el software que usan est\u00e1 disponible en el repositorio MLPerf, por lo que todos pueden obtener resultados de clase mundial. Incorporan continuamente estas optimizaciones en contenedores disponibles en NGC, el centro de software para aplicaciones de GPU.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Es parte de una plataforma de bater\u00eda completa, probada en los \u00faltimos puntos de referencia de la industria y disponible a trav\u00e9s de una variedad de socios para abordar trabajos reales de IA hoy.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>\u201cCon los resultados positivos y sobresalientes que tuvo NVIDIA en estas pruebas de MLPerf para el entrenamiento de Modelos de Inteligencia Artificial, reafirman su\u00a0compromiso con los clientes en Am\u00e9rica Latina, para emprender con ellos proyectos ambiciosos de IA\u201d dijo Marcio Gomes de Aguiar, Director Regional para Am\u00e9rica Latina de NVIDIA Enterprise.<\/p>\n<p>&#013;<\/p>\n<p \/>\n<p>Nota de prensa original <a href=\"\/nota\/las-empresas-de-servicio-en-el-cloud-y-los-128518\/\">Las empresas de servicio en el Cloud y los OEMs elevan el nivel de capacitaci\u00f3n de los en IA con NVIDIA<\/a>. M\u00e1s notas de prensa en <a href=\"https:\/\/www.comunicae.com.mx\">comunicae.com.mx<\/a><\/p>\n<p>&#013;<br \/>\nSource: Ciencia<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQui\u00e9n acaba de establecer nuevos r\u00e9cords de velocidad para entrenar modelos de IA r\u00e1pidamente? 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