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wp-genai-suoldus-suger-discovery-nvidia-bionemo.pdf
# Setting ngc config $ ngc config set # Downloading approrpriate model $ python download_models.py --download_dir /workspace/bionemo/models megamolbart # Starting the container with bionemo image $ docker run -d -p :6006:6006 -p :8888:8888 --mount type = bind，source =/dev/shm，目标=/dev/shm -v/biotest/data：/data -v/biotest/result/result/result：/result -It -gpus -gpus ash aul nvcr.io/nvidia/clara/clara/bionemo-frame工作：1.4.1 bash
以效率，可伸缩性，性能为Gen AI带来选择
来源Intel测量的结果与H100数据源：https：//github.com/nvidia/tensorrt-llm/blob/ain/ain/main/main/aind/courds/cource/perferct/perf-overview.md Input-uptup-output序列：128-2048tps on 2 Accelerators/gpus/gpus。Intel结果在2024年11月9日获得。硬件：两个Intel Gaudi 3 AI加速器（128 GB HBM）与两个NVIDIA H100 GPU（80 GB HBM）； 。软件：Intel Gaudi软件版本1.18.0。有关H100软件详细信息，请参见NVIDIA链接。结果可能会有所不同。基于公开信息的定价估算和英特尔内部分析
新闻发布Qubit Pharmaceuticals和Sorbonne University通过模拟超过4
巴黎，2023年12月6日 - Qubit Pharmaceuticals，这是一家DeepTech公司，专门通过分子模拟发现新药候选物，并通过混合HPC和量子计算加速进行建模，宣布在实现40个Qubits仿真40 QUBIT的量子计算与其新的Hyperion -hyperion -emylion -emulion -emulion -emulator serator serator semulator semulators emulators emulators emulators emulator semulators宣布，这是一项重大的科学突破性。« This is an exact simulation of 40 logic qubits carried out at very high velocity, which is an unprecedented achievement in the application of quantum computation, in particular to quantum chemistry », confirms Jean-Philip Piquemal, Professor at Sorbonne University and Director of the Theoretical Chemistry Laboratory (Sorbonne University/CNRS), co-founder and Scientific Director of Qubit Pharmaceuticals,以及开发Hyperion-1的团队负责人。这样的性能水平的位置是Qubit Pharmaceuticals在世界领先的量子计算中的Qubit Pharmaceuticals，这更加重要，因为它是在没有近似且具有最高水平的忠诚度的情况下实现的，即没有错误（或“噪声”，在量子物理学中使用普遍的表达式），并且在很短的时间内，接近人们对真正的量子计算机的期望。与索邦大学的理论化学实验室合作实现了这一表现，并且在Genci的Jean Zay HPC/IA在16个计算节点（128 GPUS（1）A100 NVIDIA）的16个计算节点（128 GPUS（1）A100 NVIDIA）托管和操作的CENRATOR SYRARITION（EPRARIARIARE）上，计算在16个计算节点（128 GPUS（1）a100 nvidia）上进行了Emris emers-emers-eflys-eproys-eflys in in in in in hytriation（Emerator），在16个计算节点（128 GPUS（128 GPUS（1）A100 NVIDIA）上进行了计算。的目的是将选择和优化感兴趣的候选人的时间和超过10倍最终目标：在此成就的一半时间内选择一名候选药物，这加强了Qubit Pharmaceuticals的野心，成为基于分子建模的药物发现中的行业参考。由国际知名的科学家2在法国和美国进行的学术研究结果，Qubit Pharmaceuticals模型分子并模拟它们的相互作用以识别更有效，更安全的候选药物。
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了解 GPU 并行管理和控制单元中永久故障的影响
GPU 在多个领域得到日益广泛的应用，包括高性能计算 (HPC)、自主机器人、汽车和航空航天应用。GPU 在传统领域之外的应用（游戏、多媒体和消费市场）突然引起了人们的兴趣，也提出了有关其可靠性的问题 [3]。目前，活跃的 GPU 研究旨在评估可靠性并确定可行的改进方法。大多数研究都强调 GPU 对瞬态故障的高度敏感性 [11、13、16、24、27、32、44、47、51]，这是由于 GPU 拥有大量可用资源且采用了先进的半导体技术。此外，GPU 的并行管理和控制单元已被证明尤为关键，因为它们的损坏会影响多个线程 [24、38]。 GPU 的并行性在性能方面提供了无可置疑的优势，但它也是该设备最脆弱的特性之一。GPU 制造商通过改进存储单元设计 [ 39 ]、添加纠错码 [ 15 ] 等措施提供了有效的可靠性对策，
ACM 参考格式：Juan-David Guerrero-Balaguera、Josie E. Rodriguez Condia、Fernando F. dos Santos、Matteo Sonza Reorda 和 Paolo Rech。 2023.并且
随着 GPU 逐渐脱离其传统领域（游戏、多媒体和消费市场），其可靠性引起了人们的关注和质疑 [3]。目前，活跃的 GPU 研究旨在评估可靠性并确定可行的改进方法。大多数研究都强调 GPU 对瞬态故障的高度敏感性 [11、13、16、24、27、32、44、47、51]，这是由 GPU 拥有的大量可用资源和采用的先进半导体技术造成的。此外，GPU 的并行管理和控制单元已被证明尤为关键，因为它们的损坏会影响多个线程 [24、38]。GPU 的并行性在性能方面提供了无可置疑的优势，因此，它是该设备最脆弱的特性之一。 GPU 制造商已提供了有效的可靠性对策，例如改进存储单元设计[39]、添加纠错码[15]、用于故障测试的硬件结构[25]，以及提出软件校验和[21]或多线程冗余[49]。现有的大多数 GPU 可靠性研究都针对瞬态故障及其作为软件错误的影响，而永久性故障基本上未被探究。这是有道理的，因为在大多数应用中，GPU 的预期寿命不超过两年。然而，用于汽车、航空航天和军事应用的 GPU 预计可以使用很多年。此外，HPC 级 GPU 的典型工作条件，例如过载、高温、高频率运行和技术节点缩小，都会加速老化[23]，甚至会使设备暴露于地面辐射引起的永久性故障[20]。延长的使用时间和过早的老化突然引发了人们对 GPU 及其应用程序在出现永久性故障时如何表现的疑问。至关重要的是，只有少数初步研究针对 GPU 中的永久性故障 [ 17 ， 26 ， 46 ]，而没有一项研究关注并行性管理单元。在本文中，我们旨在通过提出一种方法来针对一个完全未探索的方面显著提高对 GPU 可靠性的理解：负责并行性管理的 GPU 电路中永久性故障的影响。我们决定专注于调度器、提取和解码器单元，因为 (a) 它们是主要针对并行操作进行优化的特殊 GPU 资源，(b) 影响它们的永久性故障将对代码执行产生不小的影响，(c) 它们无法轻易通过纠错码或硬件冗余进行保护，(d) 它们很可能
AI芯片技术对比报告 - STFC ePubs
人工智能 (AI) 芯片使用半导体来提供强大的处理器，可使需要高计算资源的领域受益，例如气候、能源、健康和安全。“AI 芯片”一词是指最近一代专门设计用于更快地处理人工智能任务的微处理器。AI 芯片是综合硅片，集成了 AI 技术并用于机器学习。(Viswanathan, 2020) 在过去十年中，深度学习技术领域取得了许多进步。自 2013 年以来，已经开发了各种新型 AI 芯片以及基于这些芯片的产品 (Momose, 2020)。中央处理器 (CPU) 等通用芯片也可以用于一些更简单的 AI 任务，但随着 AI 的发展，CPU 变得越来越不实用 (Saif M. Khan, 2020)。AI 芯片包括图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用于 AI 的专用集成电路 (ASIC)。AI 芯片包括图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用于 AI 的专用集成电路 (ASIC)。图形处理单元 (GPU) GPU 最初设计用于处理游戏等图形密集型任务。GPU 旨在处理并行性并提供高性能，这是并行性导致深度学习 AI 算法所必需的。GPU 是一种出色的 AI 硬件，在创意制作和 AI 中越来越受欢迎。现场可编程门阵列 (FPGA) FPGA 是可编程阵列，可以根据需求重新编程。FPGA 是具有逻辑门阵列的集成电路硅芯片：该阵列可以在现场编程，即用户可以用新定义的配置覆盖现有配置，并可以创建自己的数字电路。FPGA 因其灵活性而价格昂贵。(Pandit，2019) 专用集成电路 (ASIC) ASIC 芯片专为 AI 应用而设计，并与 AI 算法集成。基于 ASIC 的 AI 芯片有不同类型。本报告介绍了 Graphcore、Cerebras、SambaNova 等 AI 芯片以及 Nvidia、Intel、AMD 的 GPU 以及 Google TPU 的技术比较和编程模型规范。这是一项持续进行的工作，旨在评估尽可能多的 AI 芯片。截至撰写本文时，只有 Cerebras、Graphcore 和 Nvidia GPus 可用。本报告不偏袒任何供应商，且与供应商无关。
关键事实和数据 – CERN 数据中心
由于 HL-LHC 和探测器升级对 HEP 提出的计算挑战可能无法完全通过使用传统中央处理器 (CPU) 来解决，LHC 实验、WLCG 和 CERN openlab 也开始研究新方法来适应所需的大量计算。他们投入了研发工作，以利用 GPU 进行传统的 HEP 数据处理和分析。ALICE 实验已经在运行 2 期间率先将 GPU 用于其高级触发器 (HLT)。在 2015 年进行初步研究后，ATLAS 恢复了对 GPU 用于数据重建和分析的潜在用途的研究。CMS 实验开始了研发，证明了占运行 HLT 事件过滤序列所需时间约三分之一的代码可以卸载到 GPU 上。LHCb 合作证明了在 GPU 上移植专用于其新开发的触发系统的软件第一阶段的可行性，该系统能够确定事件是否包含与进一步处理相关的物理特征。 GPU 资源也已通过批处理系统在 CERN 数据中心提供，并显著加速某些应用程序。
人工智能数据中心联网
AI 效能是指 AI 模型的预期执行程度，而 AI 训练效率是指训练 AI 模型以达到其所需性能水平所需的时间和资源量。例如，Meta 的 Llama 2 模型的预训练时间范围从 70 亿参数模型的 184K GPU 小时到 700 亿参数模型的 1.7M GPU 小时。任何降低 GPU 处理速度的低效率都会增加模型训练时间。同样，增加或减少参数或 GPU 的数量都会影响训练时间。增加计算是减少训练时间的合理方法，但 GPU 价格昂贵，占 AI 训练成本的 80%。研究这些成本的瞻博网络团队估计，由 8 个 GPU 驱动的 AI 训练服务器的成本可能超过 400,000 美元。
ML云GPU短缺培训：跨区域是答案吗？ 水管工
摘要ML的广泛采用导致对GPU硬件的需求很高，因此，公共云中GPU的严重短缺。通常很难在单个云区域分配足够数量的GPU来训练或微调当今的大型ML模型。如果用户愿意使用不同地理区域的设备进行ML培训工作，则可以访问更多的GPU。但是，GPU节点与较低的网络带宽连接，并且云提供商为跨地理区域的数据传输提供了额外的费用。在这项工作中，我们探讨了何时以及如何有意义地利用跨区域和地区进行分布式ML培训的GPU。我们根据不同模型并行性策略的计算和通信模式分析了跨区域培训的吞吐量和成本影响，开发了一种基于配置文件的分析模型，用于估计培训吞吐量和成本，并为有效分配地理分配资源提供指南。我们发现，尽管在节点跨越地理区域时，ML训练吞吐量和成本会显着降低，但使用管道等级的跨区域训练是实用的。