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英特尔® Gaudi® 3 人工智能加速器
MME 简介 英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器矩阵乘法引擎 (MME) 代表英特尔® Gaudi® 加速器系列 MME 引擎的第 5 代。这些 MME 是专用的高性能计算核心，专为矩阵运算而设计，矩阵运算是深度学习算法的基础计算类型。英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器包含八个这样的 MME，每个 MME 都能够执行令人印象深刻的 64K 并行运算。这种大规模并行性可实现高度的计算效率，使这些 MME 特别擅长处理深度学习工作负载中普遍存在的复杂矩阵运算。
英特尔® Gaudi® 3 人工智能加速器 - cloudfront.net
在训练场景中，英特尔® Gaudi® 3 加速器相对于上一代产品几乎所有的先进功能都发挥了作用。由于训练场景是计算密集型的，因此增加的计算比率可带来立竿见影的效果。增加的 HBM 带宽允许更大的计算来体现增加的计算能力。此外，更大的 HBM 容量也有助于提高性能。更大的 HBM 容量允许增加批处理大小，从而实现更高的计算利用率，并避免重新计算某些部分工作负载或避免模型并行拆分，从而在运行时增加网络操作。一般而言，LLM 推理吞吐量由可用的 HBM 带宽决定，可用于读取模型参数和上下文窗口。将英特尔® Gaudi® 3 加速器与英特尔® Gaudi® 2 加速器进行比较时，我们发现对于小型 LLM（13B 大小的模型或更小），加速比与两代加速器之间的 HBM 带宽比率相似，大约为 1.5 倍。然而，当比较较大的 LLM 模型（如 LLama-70B 和 Falcon-180B）时，我们看到改进大于 HBM 带宽比，并且超过了 2 倍的比率。更大的改进是由于英特尔® Gaudi® 3 加速器可用的内存容量更大。这种更大的容量允许使用更大的批处理大小，因此可以在给定的时间内处理更多的样本。
Gaudio Giovanni
短生物：乔瓦尼（LLB和法学硕士学位萨玛兼劳德：米兰的博科尼大学； 2014年；博士学位，劳德博士学位：Bocconi University，Milan，2019年）是都灵大学劳动法研究人员和劳动力研究员。从2019年到2023年，他还曾在威尼斯福斯卡里大学（CA'Foscari University of Wenite）担任劳动法的博士后研究员，并于2017年至2022年担任米兰Bocconi大学的劳动法教学研究员。他还是Freshfields Bruckhaus Deringer LLP办公室的兼职劳动律师。Giovanni曾是牛津大学的客座研究员，他曾在国家和国际一级参与了几项研究项目，他曾担任国际劳工组织的外部顾问，并在特拉华州校长之前担任专家证人。他已发表在最高专业的劳动法国家和国际期刊上，例如《工业法杂志》，《比较劳动法与政策杂志》，《国际比较劳动法与劳资关系杂志》以及《欧洲劳动法》杂志。他还是一本由意大利著名法律编辑在专业劳动法专着系列中发表的意大利语专着的作者。在他的学术工作中，乔瓦尼（Giovanni）获得了2019年Marco Biagi奖（早期职业劳动法学者中的最佳国际论文）和2020年的Marco Biagi奖（意大利劳动法和劳资关系中的最佳博士学位论文）。在2022年9月，他的小组中最年轻的人获得了意大利民族资格，担任劳动法副教授，这是在意大利大学获得终身职务的要求。
英特尔® Gaudi®2 人工智能加速器 | Habana Labs
A100-80GB：由 Habana 于 2022 年 1 月在 Azure 实例 Standard_ND96amsr_A100_v4 上使用单个 A100-80GB 和来自 NGC 的 TF docker 21.02-tf2-py3 进行测量（第 1 阶段：Seq len=128、BS=312、accu steps=1024；第 2 阶段：seq len=512、BS=40、accu steps=3072）A100-40GB：由 Habana 于 2022 年 1 月在 DGX-A100 上使用单个 A100-40GB 和来自 NGC 的 TF docker 21.12-tf2-py3 进行测量（第 1 阶段：Seq len=128、BS=64、accu steps=1024；第 2 阶段：seq len=512， BS=16，accu steps=2048）V100-32GB：由 Habana 于 2022 年 1 月在 p3dn.24xlarge 上使用单个 V100-32GB 和来自 NGC 的 TF docker 21.12-tf2-py3 进行测量（第 1 阶段：Seq len=128、BS=64、accu steps=1024；第 2 阶段：seq len=512、BS=8、accu steps=4096）英特尔® Gaudi®2：由 Habana 于 2022 年 4 月在英特尔® Gaudi®2 -HLS 系统上使用单个英特尔® Gaudi®2 和 SynapseAI® TF docker 1.4.0-435 进行测量（第 1 阶段：Seq len=128、BS=64、accu steps=1024；第 2 阶段：seq len=512， BS=16，准确步骤=2048）结果可能有所不同。
利用 Habana® Gaudi® AI 加速深度学习训练...
DDN AI400X 存储设备是 DDN A³I 解决方案的一部分，它提供了一个完全集成的共享数据平台，可直接向 Supermicro X12 服务器提供超过 50 GB/s 和每秒 300 万次输入/输出操作 (IOPS)。6 DDN AI400X 设备集成了 DDN A³I 共享并行架构，可提供冗余和自动故障转移功能，并为基于 Habana Gaudi 处理器的集群提供数据弹性。存储设备在 Supermicro X12 服务器上运行的存储和容器化应用程序之间提供多条并行路径，从而实现低延迟。DDN AI400X 设备还提供冗余和自动故障转移功能，以实现高可用性，并支持在 AI 集群中的所有 Supermicro X12 服务器上并发和连续执行 DL 训练。
1965 年至 2005 年美国对《牧职宪章》经济社会教导的接受
目录 简介 ................................................................................................................................................ 1 论据 ................................................................................................................................................ 4 《牧职宪章》：进程 ...................................................................................................................... 6 《牧职宪章》：文件概要 ...................................................................................................... 16 社会经济生活原则分析 ............................................................................................................. 26 大公会议后社会经济生活原则评论 ............................................................................................. 36 教皇圣保禄六世：呼吁发展 ............................................................................................................. 45 美国主教牧函 ............................................................................................................................. 50 对埃弗里·杜勒斯枢机主教和 J. 布赖恩·贝内斯塔德枢机主教的神学批评 ............................................................................................................. 55 结论 ............................................................................................................................................. 60 参考书目 ............................................................................................................................................. 64