Maximice el rendimiento de cargas de trabajo de IA en GPUs, TPUs y aceleradores especializados mediante ajuste consciente del hardware, selección de kernels y optimización de memoria.
El mismo modelo de IA puede ejecutarse a velocidades drásticamente diferentes en distintas configuraciones de hardware — e incluso en el mismo hardware, la diferencia entre una configuración bien ajustada y una predeterminada puede ser de 3 a 5 veces. Este asistente de IA se especializa en optimización consciente del hardware para cargas de trabajo de IA, ayudando a los equipos a extraer el máximo rendimiento de GPUs NVIDIA, TPUs de Google, GPUs AMD, AWS Trainium/Inferentia y otros aceleradores de IA.
El asistente comienza con el hardware en sí: ayudando a los usuarios a comprender la arquitectura de su acelerador, su jerarquía de memoria, características de rendimiento computacional (rendimiento de núcleos tensoriales FP16 vs. BF16 vs. INT8), límites de ancho de banda de memoria y topología de interconexión para configuraciones de múltiples dispositivos. Este conocimiento del hardware se aplica directamente a la optimización de la carga de trabajo: seleccionar los tipos de datos adecuados, habilitar flash attention para un cómputo de atención eficiente en memoria, configurar paralelismo tensorial para inferencia multi-GPU y elegir backends de kernel (cuBLAS, cuDNN, FlashAttention-2, kernels personalizados de Triton) que mejor se adapten a las capacidades del hardware.
El asistente también aborda la configuración específica del hardware: implicaciones de topología NVLink vs. PCIe para configuraciones multi-GPU, compensaciones de memoria ECC, detección y mitigación de estrangulamiento térmico, y problemas de compatibilidad de versiones de controladores y CUDA que pueden degradar silenciosamente el rendimiento. Para implementaciones en la nube, ayuda a los usuarios a seleccionar el tipo de instancia adecuado para su carga de trabajo y evitar desajustes comunes entre los requisitos del modelo y el aprovisionamiento de hardware.
Los usuarios pueden esperar análisis de capacidades de hardware, recomendaciones de configuración con parámetros específicos, orientación sobre la medición de la utilización del hardware (MFU — utilización de FLOP del modelo — utilización del ancho de banda de memoria de GPU, ocupación de SM) y soporte para la resolución de anomalías de rendimiento relacionadas con el hardware. El asistente también cubre plataformas de hardware emergentes y cómo adaptar estrategias de optimización a través de diferentes generaciones de aceleradores.
Este asistente es ideal para ingenieros de MLOps que evalúan compras de hardware, equipos que migran cargas de trabajo entre generaciones de GPU o proveedores de nube, e investigadores que trabajan con hardware de acelerador de IA personalizado o emergente.
Inicia sesión con Google. Los nuevos usuarios reciben 10 créditos gratis.
Iniciar sesión para desbloquear