丽贝卡·莫恩（Rebeca Moen）
2025年5月28日19:20
探索NVIDIA的Grace Hopper体系结构和Nsight Systems如何优化大型语言模型（LLM）培训，以应对计算挑战并最大化效率。
人工智能（AI）的快速增长导致大型语言模型（LLM）的规模呈指数增长，从而推动了各个部门的创新。但是，根据NVIDIA的博客，复杂性的这种增加带来了重大的计算挑战，需要提出高级分析和优化技术。
Nvidia Grace Hopper的角色
NVIDIA GH200 GRACE HOPPER SUPERCHIP标志着AI硬件设计的重大进步。通过将CPU和GPU功能与高带宽内存体系结构集成，Grace Hopper SuperChip解决了LLM培训中通常遇到的瓶颈。该体系结构利用NVIDIA HOPPER GPU和GRACE CPU通过NVLink-C2C互连连接，为下一代AI工作负载优化了吞吐量。
分析LLM培训工作流程
Nvidia Nsight Systems是对Grace Hopper体系结构进行LLM培训工作流程的性能分析的强大工具。它提供了应用程序性能的全面视图，使研究人员可以追踪执行时间表并优化代码以获得更好的可扩展性。分析有助于确定资源利用率低下，并就硬件和软件调整做出明智的决定。
大语模型的增长
LLM的模型大小已经存在前所未有的增长，诸如GPT-2和Llama 4之类的模型推动了生成AI任务的界限。这种增长需要成千上万的GPU并行工作，并消耗大量的计算资源。配备高级张量芯和变压器发动机的NVIDIA HOPPER GPU通过促进更快的计算而无需牺牲准确性来管理这些需求，在管理这些需求方面至关重要。
优化培训环境
为了优化LLM培训工作流程，研究人员必须精心准备其环境。这涉及提取优化的NVIDIA NEMO图像并有效地分配资源。研究人员使用奇异性和Docker等工具可以在交互式模式下运行这些图像，从而为培训过程的有效分析和优化奠定了基础。
高级分析技术
Nvidia Nsight Systems提供了有关GPU和CPU活动，过程和内存使用情况的详细见解。通过捕获详细的性能数据，研究人员可以识别瓶颈，例如同步延迟和闲置GPU时期。分析数据揭示了过程是计算限制还是结合记忆，从而指导优化策略以提高性能。
结论
分析是优化LLM培训工作流程，提供对系统性能的颗粒状见解的关键组成部分。在分析识别效率低下的同时，高级优化技术（例如CPU卸载，统一内存和自动混合精度（AMP））提供了额外的机会来提高性能和可伸缩性。这些策略使研究人员能够克服硬件限制并突破LLM功能的界限。
图像来源：Shutterstock
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