آشنایی با Gaudi2 و Nvidia A100
Habana Labs به‌صورت نسل‌دوم، سخت‌افزار شتاب‌دهنده AI، Gaudi2 را معرفی کرده است. این دستگاه نه تنها حجم حافظهٔ 96 GB دارد، بلکه در سرورها 8 واحدی به‌صورت ترکیبی کار می‌کنند، در حالی که اولین نسل Gaudi تنها 32 GB و کارت Nvidia A100 80 GB دارد.
نحوه‑ی استفاده با 🤗Optimum Habana
کتابخانه 🤗Optimum Habana رابط کاربرپسندی است که با کتابخانه‌های 🤗Transformers و 🤗Diffusers و SynapseAI همخوانی دارد. با رویهٔ یکسان، شما می‌توانید مدل‌های BERT pre‑training، Stable Diffusion inference و T5‑3B fine‑tuning را روی Gaudi2 به‌صورت سه‌مرحله‌ای اجرا کنید.
نتایج بنچمارک‌های واقعی
با اجرای چند آزمایش مهم، Gaudi2 حدوداً دو برابر سریع‌تر از Nvidia A100 80 GB در هر دو حوزه آموزش و اجرای مدل می‌شود. جدول خلاصه‌ای از دوستی‌ترین مقایسه‌های زیر را بازگو می‌کند:
- پیش‑آموزش BERT: 3 ساعت vs 6 ساعت
- Inferencing Stable Diffusion: 0.4 ساعت vs 0.9 ساعت
- Fine‑tune T5‑3B: 4 ساعت vs 8 ساعت
پرسش‌های پرتکرار
Gaudi2 چه مزایایی نسبت به Gaudi پیش‌رونده دارد؟
Gaudi2 با حافظهٔ 96 GB در هر واحد، سرعت دو برابر، و سیستم پشتیبانی بر پایهٔ SynapseAI همخوانی یکسانی دارد؛ در مقایسه، Gaudi1 فقط 32 GB و کارایی کمتر داشت.
چگونه می‌توان از Gaudi2 برای آموزش مدل‌های بزرگ استفاده کرد؟
با نصب کتابخانه‌های 🤗Transformers و 🤗Diffusers و 🤗Optimum Habana، فایل‌های مدلی (مثلاً BERT یا T5‑3B) را بالا می‌آورید، سپس با استفاده از تنظیمات پیش‌فرض یا اختصاصی، بر روی یک سرور حاوی 8 واحد Gaudi2 آموزش می‌بینید؛ سرعت دو برابر نسبت به Nvidia A100 تجربه می‌شود.
