A MLCommons lançou os resultados do benchmark MLPerf Storage v1.0, uma ferramenta que avalia o desempenho dos sistemas de armazenamento em cargas de trabalho de aprendizado de máquina de maneira neutra e precisa. Este benchmark surge em um contexto em que a tecnologia de aceleradores avança rapidamente, e os provedores de sistemas de ML devem garantir que suas soluções de armazenamento acompanhem a crescente demanda de computação. Com a evolução dos sistemas de IA, é vital que os sistemas de armazenamento sejam de alta capacidade e velocidade para evitar que o acesso aos dados armazenados se torne um gargalo.

O benchmark MLPerf Storage é notável por ser o primeiro a medir o desempenho de armazenamento em uma ampla variedade de cenários de treinamento de IA. Ele simula a utilização dos aceleradores e proporciona padrões de armazenamento precisos sem a necessidade de treinamento real, tornando-se acessível a um público mais amplo. Os modelos testados incluem 3D-UNet, Resnet50 e CosmoFlow, proporcionando uma diversidade que reflete a variedade de tamanhos e tempos de espera em cenários de treinamento.

Os resultados do benchmark destacam a importância da inovação no design da tecnologia de armazenamento, com diferentes provedores adotando abordagens criativas para atender às exigências de velocidade e capacidade. As novas tecnologias de aceleradores, como o H100 da NVIDIA, levantaram a necessidade de soluções de armazenamento que sejam rápidas e que possam lidar com as crescentes taxas de transferência de dados, impactando diretamente na eficiência do treinamento de modelos de IA.

1. Benchmark mede desempenho em diversos cenários de ML.

2. Inclui modelos diversos como 3D-UNet, Resnet50 e CosmoFlow.

3. Acelerações como a do H100 aumentam a demanda por armazenamento rápido.

4. Provedores inovam para evitar a ociosidade de aceleradores.

5. Benchmark foi desenvolvido colaborativamente por diversos grupos do setor.

Os resultados do MLPerf Storage v1.0 refletem um compromisso crescente da indústria em desenvolver soluções de armazenamento de alto desempenho, essenciais para o sucesso das operações de IA. Com mais de 100 resultados de desempenho de 13 organizações participantes, o benchmark mostra a diversificação de abordagens utilizadas para atender às demandas do treinamento de IA em larga escala.

- Importância de sistemas de armazenamento rápidos e escaláveis. - Necessidade de evolução contínua na tecnologia de armazenamento. - Reconhecimento da relevância do desempenho em ambiente distribuído.

A ênfase na necessidade de inovação em armazenamento é crucial, uma vez que a performance de acesso aos dados é agora um fator limitante para a velocidade de treinamento. À medida que o mercado continua a evoluir, a colaboração entre provedores de tecnologia e a realização de benchmarks como o MLPerf podem fornecer insights valiosos para o desenvolvimento de sistemas de IA mais eficientes.

Em resumo, a MLPerf Storage v1.0 destaca-se como um marco importante na evolução dos sistemas de armazenamento para aprendizado de máquina. A necessidade de soluções que acompanhem o crescimento das tecnologias de aceleradores é mais urgente do que nunca. Para se manter atualizado sobre as últimas inovações e resultados no campo da IA, assine nossa newsletter e encontrará conteúdos atualizados diariamente.

FONTES:

1. MLCommons

1. MLPerf Storage Benchmark

1. InsideAI News

1. Twitter Inside Big Data

1. LinkedIn Inside AI News