Microsoft optimise Azure ML avec les nouvelles machines virtuelles NVIDIA H200

Microsoft fait un bond en avant avec Azure Machine Learning grâce à l'ajout des nouvelles machines virtuelles ND H200 v5. Ces VMs, alimentées par les puissants GPU de la série H200 de NVIDIA, sont spécialement conçues pour gérer les plus lourdes charges de travail en intelligence artificielle. Cela comprend la formation de modèles linguistiques massifs, favorisant ainsi un raisonnement rapide et à grande échelle. Sur le plan des performances, les ND H200 v5 présentent des améliorations significatives par rapport à la génération précédente, rendant l'écosystème Azure encore plus compétitif. Zoomons ensemble sur ces avancées.
Des GPU performants pour des résultats optimisés
Les nouvelles machines virtuelles ND H200 v5 intègrent jusqu'à huit GPU H200, offrant une capacité de mémoire HBM3e impressionnante de 1 128 Go. Ce chiffre représente une augmentation de 76 % par rapport à la génération précédente H100. Cette quantité massive de mémoire permet désormais de traiter des modèles plus larges et d'augmenter la taille des lots pendant les phases d'entraînement, tout en préservant les performances. Microsoft affirme que cette configuration réduit également la communication entre GPU, ce qui diminue les frais généraux liés à la formation et améliore l'efficacité globale du système.
La technologie NVIDIA NVLink joue un rôle majeur dans cette optimisation, offrant 900 Go/s par GPU pour un entraînement parallèle rapide. De plus, chaque nœud est connecté par une bande passante InfiniBand de 3,2 Tb/s, associée à GPUDirect RDMA pour garantir une communication GPU à faible latence. En conséquence, la scalabilité sur des centaines de nœuds devient ici un jeu d'enfant, ce qui permet aux équipes de transformer plus facilement leurs expériences en solutions de production.
Intégration et performance logicielle
Côté logiciel, les machines virtuelles ND H200 v5 s'intègrent harmonieusement dans les flux de travail existants d'Azure ML. Elles supportent des frameworks populaires tels que PyTorch, TensorFlow et JAX, ce qui facilite la tâche des équipes de data science qui peuvent profiter immédiatement de ces avancées technologiques. Les conteneurs optimisés, la formation distribuée via NCCL et les provisions directes en ligne de commande permettent un démarrage rapide des projets.
Les premiers tests indiquent une amélioration de jusqu'à 35 % du débit pour l'inférence de modèles de grande taille par rapport aux installations précédentes. Cela est particulièrement vrai pour des modèles comme Llama 3.1 405B, ce qui atteste d'un véritable progrès. Les simulations haute performance et les charges de travail scientifiques tireront également parti de cette combinaison de bande passante mémoire et de densité de calcul accrue, rendant la plateforme adaptée à des applications de plus en plus exigeantes.
Scalabilité et coût adaptatif des clusters
Avec la prise en charge des clusters à auto-scaling, les utilisateurs d'Azure ML peuvent déployer aisément tout, d'une seule machine virtuelle ND H200 à des centaines de nœuds, en ne payant que pour ce qu'ils utilisent. Cela offre une flexibilité sans précédent dans la gestion des ressources, permettant ainsi aux projets de se développer à leur rythme sans un engagement financier excessif.
En essence, cette mise à niveau n'est pas simplement une amélioration matérielle, mais un véritable changement de paradigme, conçu pour propulser la prochaine vague d'innovation en matière d'intelligence artificielle. Les possibilités qu'offrent ces nouvelles machines virtuelles sont prometteuses et ouvrent la voie à des applications de plus en plus complexes et performantes.
Conclusion
En résumé, l'introduction des machines virtuelles ND H200 v5 dans Azure ML constitue un tournant majeur pour les développeurs et les chercheurs en intelligence artificielle. Avec une augmentation significative des performances, une scalabilité améliorée et une meilleure intégration logicielle, ces nouvelles VMs permettent de surmonter les obstacles qui freinaient jusqu'alors l'innovation. Nous vous encourageons à explorer ces nouvelles possibilités pour maximiser le potentiel de vos projets. Restez à l'affût des développements futurs dans l'écosystème Azure.
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