利用 NVIDIA GPU 优化 HPC 和 AI 的能源效率
realtime news Oct 16, 2024 21:15
探索 NVIDIA 在高性能计算和 AI 应用中提高能源效率的策略，重点关注 GPU 优化和整体数据中心策略。
在高性能计算（HPC）和人工智能（AI）领域，能源效率正变得越来越重要。根据 NVIDIA 技术博客 的报道，NVIDIA 的首席开发技术工程师 Alan Gray 提供了关于利用 NVIDIA 最新技术优化应用程序的能源和功率效率的见解。
平衡性能和能源消耗
传统的计算方法主要关注通过减少执行时间来最大化性能。然而，随着能源成本的上升和数据中心对环境影响的增加，开发人员现在在策略中更优先考虑能源消耗。能源使用量是功率和时间的乘积，可以通过调优 GPU 设置和应用程序配置来有效管理。
目标受众
这项举措对 HPC 和 AI 开发者、数据中心运营商以及希望在性能与能效之间取得平衡的 GPU 程序员特别有利。对于使用 GROMACS 或 AI 推理模型的研究人员和希望减少能源成本及环境影响的 IT 团队来说也非常有价值。
重点关注领域
Gray 的会话深入探讨了在 NVIDIA GPU 上优化能源和功率效率的几个关键领域：
- 能源优化简介：讨论 HPC 和 AI 中性能与能效的平衡。
- GPU 时钟频率调优：研究时钟频率调整对功耗和运行时间的影响。
- 应用基准测试：分享在 GROMACS 和 TensorRT-LLM 等工作负载中的能源优化见解。
- 非 GPU 功率影响：探索 CPU、内存和冷却系统的能源消耗及直接液冷 (DLC) 等策略。
- NVIDIA H100 和 DGX A100 的能源效率：分析节能潜力及非 GPU 组件对总功耗的影响。
- 应用层级优化：应用层级优化性能与能源效率的技术。
- 整体数据中心能源策略：通过硬件和软件优化全面降低能源使用的策略。
进一步学习机会
对于有兴趣深入了解的人，NVIDIA 提供了一场名为 最新 NVIDIA 技术上的应用程序能效 的高级讲座。参与者还可以探索 NVIDIA On-Demand 上的更广泛的资源，或加入 NVIDIA 开发者计划，以获得来自行业专家的更多技能和见解。
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