DSS8440 搭配 V100S GPU 的 HPC 和人工智慧效能

摘要: 本部落格介紹評估不同 HPC 和深度學習應用程式 (包括 HPL、LAMMPS 和 MLPerf-v0.6 套件) 上 8 個 V100S DSS8440的研究結果。

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說明

作者:Frank Han、Rengan Xu、Quy Ta
Dell EMC HPC 與 AI 創新實驗室,2020 年 5 月


執行摘要

本部落格介紹針對不同 HPC 和深度學習應用程式 (包括 HPL、LAMMPS 和 MLPerf-v0.6外部連結) 套件,評估 8 個 V100S DSS8440的研究結果。摘要:

  • LAMMPS 等受 GPU 頻寬限制的應用程式可以利用全新 V100S GPU,並提升單一和多個 GPU 的效能。
  • 深度學習應用程式 例如在 MLPerf 中測試的應用程式) 受益於 V100S 更高的加速時脈和更高頻寬。
  • GPU 運算繫結應用程式 (例如 HPC 效能指標 HPL) 可獲得與 V100-PCIe 相同的效能。

本博客的其餘部分列出了此測試的詳細資訊。將來,相同的應用程式將在帶有RTX GPU(代替V100S)的DSS8440上運行,並且還運行其他測試,例如AMD平臺上的V100S性能。


試驗平台概觀 

Dell DSS8440 伺服器是加速器最佳化的伺服器,專為高效能運算和深度學習工作負荷而設計。 NVIDIA V100S外部連結)是Tesla Volta系列的最新成員,是一款基於雙寬32G PCIe的GPU卡。本部落格介紹針對不同 HPC 和深度學習應用程式 (包括 HPL、LAMMPS 和 MLPerf-v0.6外部連結) 套件,評估 8 個 V100S DSS8440的研究結果。

表 1 和表 2 列出了所測試 DSS 8440 伺服器的硬體和軟體詳細資料,以及 V100S 和 V100-PCIe 的比較。

硬體和軟體詳細資料 
表 1 硬體組態和軟體詳細資料

PCIe 規格差異 
表 2:V100S 和 V100-PCIe 規格差異


HPC 應用程式效能 

 DSS8440的 PCIe HPL 結果 
圖 1: V100S 和 V100-PCIe HPL DSS8440結果

圖 1 顯示了 HPL 性能數據。V100S 和 V100-PCIe 之間沒有太大區別,因為 HPL 是一種極端壓力測試應用。 GPU 加速功能外部連結) 的溫度空間很小,因此 GPU 的頻率會快速回落至基準時脈速率。由於 V100S 和 V100-PCIe 的基本時脈速率幾乎相同,因此對於 HPL 等 GPU 運算受限應用,V100S 提供的效能等級與 V100-PCIe 大致相同。 

DSS8440 上的 LAMMPS 結果 
圖 2:V100S 和 V100-PCIe LAMMPS DSS8440的結果

圖 2 顯示了 LAMMPS 與 Lennard Jones 數據集的時間步長結果。LAMMPS 是分子動態代碼的一個示例,該代碼被稱為 GPU 頻寬限制應用。在此測試中,V100S 提供的效能比 V100-PCIe 高出 27%。加速不僅來自提升頻率提高了 15%,頻寬增加了 26%,還來自更新的軟體版本。V100-PCIe 編號是在 LAMMPS 2019 年 2 月 8 日版本中使用舊 KOKKOS 套件取得的。但是,較新版本 2020 年 1 月 24 日增加了對在帶有 KOKKOS 的 GPU 上使用 cuFFT 的支援。您可以在此 LAMMPS 2020 年 1 月 24 日版本資訊 中找到大部分詳細資訊(外部連結)。


深度學習應用程式效能

DSS8440上的 MLPerf 結果 
圖 3:V100S 和 V100-PCIe MLPerf DSS8440的結果

MLPerf 訓練封閉分區 0.6 版本外部連結) 有六個子測試,涵蓋廣泛的深度學習領域,包括圖像分類 (ResNet-50)、物件偵測 (Mask R-CNN 和 SSD)、翻譯 (NMT 和變壓器) 和強化學習 (MiniGo)。兩張 GPU 卡的比較結果如圖 3 所示。在 V100S 的 MLPerf 套件中觀察到大約 1-5% 的效能提升,這與結果記錄檔中高出 1-5% 的輸送量一致。GPU 時脈速率的即時輸出受到監控,在所有這些測試中,觀察到 V100S GPU 的運行速度都高出 1-5%,因此性能優勢來自 V100S 更高的提升頻率。


結論和未來工作 

在此部落格中,我們比較了 HPL、LAMMPS 的 HPC 應用程式效能,以及使用 MLPerf 的深度學習效能與相同DSS8440伺服器上的 V100S 和 V100-PCIe GPU 卡。LAMMPS 等受 GPU 頻寬限制的應用程式可以利用新的 V100S GPU,並可提升單一和多個 GPU 的效能。在 MLPerf 中測試的深度學習應用程式也受益於 V100S 更高的加速時脈和更高頻寬。GPU 運算受限 HPC 效能指標 HPL 可獲得與 V100-PCIe 相同的效能。將來,DSS8440上相同的應用程式將使用RTX GPU運行,並將探索其他一些測試,例如AMD平臺上的V100S性能。

受影響的產品

DSS 8440, High Performance Computing Solution Resources
文章屬性
文章編號: 000133353
文章類型: How To
上次修改時間: 18 8月 2026
版本:  5
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