مقدمه
این راهنما به شما کمک میکند تا با استفاده از ابررایانه سیمرغ و پردازشگرهای گرافیکی پیشرفته (مانند NVIDIA H200) پروژههای یادگیری عمیق خود را راهاندازی و اجرا کنید. ابررایانه سیمرغ با توان محاسباتی بیش از 20 پتافلاپس برای محاسبات تنسوری، بستری قدرتمند برای پردازشهای سنگین هوش مصنوعی و یادگیری عمیق فراهم میکند. در این راهنما، مراحل، ابزارهای موردنیاز، مثالهای عملی، و نکات بهینهسازی ارائه شده است.
پیشنیازها
- حساب کاربری فعال در سامانه https://cloud دارید.
- دانش پایه در مورد یادگیری عمیق و کتابخانههایی مانند TensorFlow یا PyTorch دارید.
-
دادههای آموزشی و مدل یادگیری عمیق خود را آماده کردهاید.
ابزارهای موردنیاز
درباره NVIDIA H200
مراحل راهاندازی پروژه
پیکربندی محیط محاسباتی
Pip install tensorflow==2.15.0
در مرحله طراحی و آموزش مدل یادگیری عمیق میتوانید یک مدل ساده مانند شبکه کانولوشنی با تنسورفلو ایجاد کنید:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
model = models.Sequential([...])
model.compile(...)
اجرای مدل روی NVIDIA H200
بهینهسازی و مقیاسپذیری
نکات بهینهسازی
تقسیم بار محاسباتی: برای مدلهای بزرگ، از خوشههای ابری یا از سرویسهای داری چند پردازشگر گرافیکی H200 که توسط ابررایانه سیمرغ ارائه میشود استفاده کنید.
ذخیرهسازی موقت: دادههای پراستفاده را در حافظه SSD ذخیره کنید تا زمان دسترسی کاهش یابد.
پایش دما و مصرف انرژی: با استفاده از دستور nvidia-smi میتوانید میزان مصرف دما و انرژی را مشاهده کنید. ما در ابررایانه سیمرغ تمهیدات لازم در استفاده از به روزترین سیستمهای خنککننده برای جلوگیری از داغ شدن H200 در طول آموزشهای طولانی را اندیشیدهایم.
جمعبندی
با استفاده از ابررایانه سیمرغ و اجاره پردازشگرهای NVIDIA H200 از آن، میتوانید پروژههای یادگیری عمیق خود را با سرعت و کارایی بالا اجرا کنید. این راهنما مراحل اصلی را پوشش داد، اما برای پروژههای پیچیدهتر، میتوانید از پشتیبانی فنی simorgh.cloud یا مستندات NVIDIA استفاده کنید. برای اجاره NVIDIA H200 و دسترسی به منابع بیشتر، به simorgh.cloud مراجعه کنید.
سوالات متداول
-
تفاوت اصلی H200 با H100 چیست؟
- آیا H200 برای هوش مصنوعی generative مناسب است؟
- H200 در مقایسه با A100 در وظایف HPC چطور عمل میکند؟
اگر بازخوردی درباره این مطلب دارید یا پرسشی دارید که بدون پاسخ مانده است، آن را از طریق بخش نظرات مطرح کنید.
ثبت نظر