


AMD rattrape son retard dans l'IA, l'écart avec Nvidia s'est-il réduit ?
En raison de la prospérité du marché de l'IA, la valeur marchande de NVIDIA a rapidement grimpé jusqu'à 1,04 billion de dollars américains, soit 5,6 fois la valeur marchande d'AMD. AMD n'abandonnera jamais et poursuit déjà activement cet énorme marché potentiel.
En termes de produits de puces, AMD a mis à niveau et itéré la gamme de produits Instinct en juin et a lancé l'Instinct MI300A, la première carte accélératrice APU pour la formation de grands modèles, avec 24 cœurs CPU d'architecture Zen 4 et 1 GPU architecturé CDNA 3 et Mémoire HBM3 de 128 Go, la taille de la puce atteint 146 milliards de transistors. Dans le même temps, une version optimisée pour les grands modèles de langage, MI300X, a été lancée, qui dispose de 192 Go de mémoire HBM3, d'une bande passante mémoire de 5,2 To/s, d'une bande passante Infinity Fabric de 896 Go/s et jusqu'à 153 milliards de transistors. Selon les données officielles d'AMD, le MI300X améliore les performances de 8 fois et l'efficacité de 5 fois par rapport à la génération précédente du MI250 utilisant l'architecture CDNA 2.
En termes d'écosystème logiciel, AMD optimise également le support en coopérant avec davantage d'entreprises. En fait, par rapport aux spécifications matérielles, l'écosystème logiciel constitue le plus grand avantage concurrentiel de NVIDIA. L'architecture CUDA construite au fil des années est depuis longtemps largement acceptée par l'industrie, avec plus de 4 millions de développeurs, de sorte que la grande majorité des logiciels et des modèles peuvent être exécutés. utilisé sur la plate-forme NVIDIA pour des performances supérieures. AMD augmente actuellement progressivement l'optimisation du framework de base pour améliorer les performances de l'ensemble de la plateforme. AMD a actuellement optimisé sa prise en charge du framework PyTorch. Selon les résultats de recherche de la société d'intelligence artificielle MosaicML, les performances du MI250 sorti en 2021 ont été considérablement améliorées après optimisation et la vitesse de formation des grands modèles de langage a atteint 80 %. le niveau de performances de la carte graphique A100.
Selon les prévisions, le marché des puces d'IA dépassera 150 milliards de dollars américains d'ici 2027 et le taux de croissance annuel composé devrait dépasser 50 %. À l'heure actuelle, Su Zifeng a élevé l'intelligence artificielle au rang de « priorité stratégique la plus élevée » d'AMD. Si AMD parvient à accélérer le rythme de son rattrapage en matière d'IA, à améliorer rapidement les spécifications matérielles et à optimiser davantage l'écosystème logiciel, sera-t-il possible de briser le courant actuel ? domination de Nvidia ?
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La commande de fermeture CENTOS est arrêtée et la syntaxe est la fermeture de [options] le temps [informations]. Les options incluent: -H Arrêtez immédiatement le système; -P éteignez l'alimentation après l'arrêt; -r redémarrer; -t temps d'attente. Les temps peuvent être spécifiés comme immédiats (maintenant), minutes (minutes) ou une heure spécifique (HH: mm). Des informations supplémentaires peuvent être affichées dans les messages système.

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Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

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