GPU NVIDIA H100 giới thiệu một số cải tiến quan trọng:

• - Lõi Tensor thế hệ thứ tư: Các lõi này vượt trội trong tính toán ma trận, nâng cao đáng kể hiệu quả của nhiều khối lượng công việc AI và HPC.
• - Transformer Engine: GPU H100 tích hợp Transformer Engine mới, mang lại những cải tiến đáng kể về tốc độ. Nó có thể đạt tốc độ đào tạo AI nhanh hơn tới 9 lần và tốc độ suy luận AI nhanh hơn tới 30 lần so với GPU A100 thế hệ trước, đặc biệt hữu ích cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
• - Kết nối Mạng NVLink: GPU được trang bị kết nối Mạng NVLink mới, cho phép giao tiếp liền mạch giữa GPU với GPU. Nó có thể kết nối tối đa 256 GPU trên nhiều nút tính toán, tạo điều kiện trao đổi dữ liệu và xử lý song song hiệu quả.
• - Secure MIG (GPU Đa Phiên Bản): Secure MIG phân vùng GPU thành các phiên bản riêng biệt, tối ưu hóa Chất lượng Dịch vụ (QoS) cho khối lượng công việc nhỏ hơn. Điều này đảm bảo các tác vụ khác nhau chạy trên GPU không gây xung đột lẫn nhau, nâng cao hiệu suất và bảo mật tổng thể.

Việc triển khai mô hình AI/ML trên đám mây có thể là một quá trình phức tạp, nhưng với sự chuẩn bị cẩn thận, bạn có thể đảm bảo việc triển khai diễn ra suôn sẻ.

Sau đây là 10 cân nhắc chính giúp bạn chuẩn bị triển khai mô hình AI/ML trên đám mây:

- Chuẩn bị dữ liệu: Đảm bảo tập dữ liệu của bạn được chuẩn bị kỹ lưỡng, làm sạch và sẵn sàng sử dụng. Chất lượng dữ liệu là yếu tố quan trọng quyết định độ chính xác của mô hình.
- Triển khai mô hình: Phát triển và đào tạo mô hình AI/ML của bạn bằng các nền tảng phù hợp (ví dụ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). Tối ưu hóa mô hình để sử dụng trong thực tế.
- Khả năng mở rộng và Lập kế hoạch Tài nguyên: Xác định tài nguyên tính toán bạn cần. Chúng tôi cung cấp nhiều tùy chọn GPU. Hãy cân nhắc các yêu cầu về khả năng mở rộng của bạn.
- Bảo mật: Triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa, kiểm soát truy cập và xác thực để bảo vệ dữ liệu và mô hình của bạn.
- Container hóa: Container hóa mô hình của bạn bằng các công cụ như Docker. Container đảm bảo tính nhất quán trên các môi trường khác nhau.
- Kiến trúc vi dịch vụ: Hãy cân nhắc việc chia nhỏ ứng dụng của bạn thành các vi dịch vụ để có khả năng mở rộng và bảo trì tốt hơn.
- Cơ sở hạ tầng dưới dạng Mã (IaC): Sử dụng các công cụ IaC như Terraform để xác định cơ sở hạ tầng đám mây của bạn, đảm bảo tính nhất quán và quản lý dễ dàng.
- Giám sát và ghi nhật ký: Triển khai các giải pháp giám sát và ghi nhật ký để theo dõi hiệu suất mô hình, mức sử dụng tài nguyên và tình trạng hệ thống.
- CI/CD: Tạo quy trình CI/CD để tự động triển khai, thử nghiệm và cập nhật mô hình.
- Quản lý chi phí: Theo dõi và tối ưu hóa chi phí bằng cách sử dụng các công cụ vConsole và giá trả theo mức sử dụng.