Supporting Meta ML Accelerators on the Grand Teton Platform
Summary
TLDRこのプレゼンテーションでは、Metaが開発した推論アクセラレーターをサポートするためのシステム設計について説明されています。Grantonプラットフォームを基にしたこのシステムは、推論ワークロード、特に推薦モデルに特化しており、効率的なメモリ利用と低消費電力を重視しています。システムアーキテクチャは、AMD CPUを搭載したヘッドノード、12モジュールを収容するアクセラレータートレイ、CXLによるメモリ拡張を可能にする拡張トレイの3つの主要ブロックで構成されています。将来的な技術進歩への対応と柔軟性を持った設計が特徴です。
Takeaways
- 😀 メタのプラットフォームハードウェアエンジニアリングチームが、推論アクセラレータ用のシステム設計を発表。
- 😀 Granton MTIシステムの主なターゲットワークロードは、主に推奨モデルに特化した推論ワークロード。
- 😀 システムの論理アーキテクチャには、ヘッドノード、アクセラレータトレイ、拡張トレイの3つの主要なブロックが含まれる。
- 😀 ヘッドノードは2ソケットAMD CPUを使用し、2TBのDDR5メモリを搭載。
- 😀 アクセラレータトレイは、12のモジュールを保持し、合計24のデバイスを接続。
- 😀 CXLを使用したメモリ拡張オプションを提供し、ホストメモリを最大2TBまで増やすことが可能。
- 😀 各アクセラレータモジュールは、90Wの電力を使用し、256MBのSRAMを搭載している。
- 😀 システムの設計は、メモリ集約型のアプリケーションに最適化されている。
- 😀 プラットフォームは、さまざまなユースケースをサポートできる柔軟性を持っている。
- 😀 CXLを使用することで、ホストメモリの不足を補うことができ、特定のワークロードに対応。
Q & A
このプレゼンテーションの主な目的は何ですか?
-このプレゼンテーションは、MetaのGrandonプラットフォーム上での推論アクセラレータをサポートするシステム設計について説明することです。
Grandonプラットフォームはどのような用途に設計されていますか?
-Grandonプラットフォームは、主に推薦モデルなどの推論ワークロード向けに設計されたもので、Metaが開発した内部のシリコンです。
システムの論理アーキテクチャについて教えてください。
-システムは、2ソケットのAMD CPUを持つヘッドノード、12モジュールを保持するアクセラレータトレイ、およびCXLベースのメモリ拡張トレイの3つの主要ブロックで構成されています。
アクセラレータモジュールの構成はどうなっていますか?
-各アクセラレータモジュールは、2つのアクセラレータを持ち、デュアルスロットの厚さで設計されており、最大で90ワットの電力を処理できます。
メモリ拡張トレイの役割は何ですか?
-メモリ拡張トレイは、追加のCXLモジュールを通じてホストメモリを拡張し、必要に応じて柔軟にメモリを増設することができます。
このプラットフォームの主な使用例は何ですか?
-このプラットフォームは、Metaの推薦システムのために最適化されており、特にメモリ集約型の推論ワークロードに適しています。
CXLベースのメモリ拡張はすでに展開されていますか?
-CXLベースのメモリ拡張は設計されており、一部のワークロードではホストメモリが不足する場合があるため、今後の展開が計画されています。
システムの熱管理についてどのように対処していますか?
-システムは、空間の制限を考慮して設計されており、熱管理を最適化するためにデュアルスロットアクセラレータを使用しています。
このプラットフォームの拡張性について教えてください。
-システムはモジュラー設計を採用しており、アクセラレータモデルの進化に応じて変更が可能です。これにより、異なるワークロードに対応できます。
推論ワークロードの例としてどのようなものがありますか?
-推論ワークロードの例には、推薦システムや画像認識モデルなどがあります。このプラットフォームは、特に推薦向けに最適化されています。
Outlines
このセクションは有料ユーザー限定です。 アクセスするには、アップグレードをお願いします。
今すぐアップグレードMindmap
このセクションは有料ユーザー限定です。 アクセスするには、アップグレードをお願いします。
今すぐアップグレードKeywords
このセクションは有料ユーザー限定です。 アクセスするには、アップグレードをお願いします。
今すぐアップグレードHighlights
このセクションは有料ユーザー限定です。 アクセスするには、アップグレードをお願いします。
今すぐアップグレードTranscripts
このセクションは有料ユーザー限定です。 アクセスするには、アップグレードをお願いします。
今すぐアップグレード関連動画をさらに表示
Optimizing AI Inferencing with CXL Memory
Memory wall mitigation and acceleration of AI workloads, and in memory databases using CXL Ne
KDD 2024 - Conversational Dueling Bandits in Generalized Linear Models
Cloud scale Deployment with CXL Memory
Roadmap for a Durable Chip Coolant Temperature
Expanding CXL Software Ecosystem through HMSDK on Linux
5.0 / 5 (0 votes)