Gelişmiş hesaplama gücü (HPC) ve yapay zeka (AI) uygulamalarına olan talep arttıkça, enerji verimliliği de büyük önem kazanıyor. NVIDIA’nın Kıdemli Geliştirici Teknolojisi Mühendisi olan Alan Gray, en son NVIDIA teknolojileri üzerinde çalışan çeşitli uygulamalar için enerji ve güç verimliliğini optimize etme konusundaki görüşlerini paylaşıyor. Bu teknolojiler arasında NVIDIA H100 Tensor Core GPU’lar ve NVIDIA DGX A100 sistemleri bulunuyor.
Enerji Verimliliğinin Önemi
Geleneksel olarak, odak noktası çözüme ulaşma süresini azaltarak maksimum performans elde etmek olmuştur. Ancak, artan enerji maliyetleri ve veri merkezlerinin çevresel etkileri, geliştiricileri enerji tüketimini kritik bir faktör olarak göz önünde bulundurmaya itiyor. Enerji kullanımı, güç ve süre ürünleri olarak tanımlanabilir ve bu, GPU ayarlarını ve uygulama düzeyindeki yapılandırmaları dikkatlice ayarlayarak optimize edilebilir.
Hedef Kitle
Bu oturum, HPC ve AI geliştiricileri, veri merkezi operatörleri ve GPU programcıları için enerji verimliliğini performansla birlikte optimize etme fırsatı sunmaktadır. Ayrıca, GROMACS gibi uygulamalar kullanan araştırmacılar ve enerji maliyetlerini azaltmaya odaklanan IT ekipleri için de yararlı olacaktır.
Eğitim Materyalleri ve Ana Temalar
Gray, enerji ve güç verimliliğini optimize etme ile ilgili çeşitli önemli konulara değindiği bu oturumun ilerleyişine PDF dökümanı ile katılabilirsiniz. Oturumda ele alınacak başlıca konular şunlardır:
- Enerji optimizasyonuna giriş: HPC ve AI uygulamalarında performans ile enerji verimliliğini dengeleme konusundaki ana noktalar.
- GPU saat frekansı ayarlamaları: Saat frekansının ayarlanmasının güç tüketimi, çalışma süresi ve genel enerji tasarrufları üzerindeki etkileri.
- Uygulama benchmark’ları: GROMACS, Quantum Espresso ve TensorRT-LLM gibi iş yüklerinin enerji optimizasyonu ile ilgili bilgiler.
- GPU dışı güç tüketimi: CPU’lar, bellek ve soğutma sistemleri bakımından enerji tüketimini ele alarak, doğrudan sıvı soğutma (Direct Liquid Cooling – DLC) gibi tekniklerle optimizasyon.
- NVIDIA H100 ve DGX A100’de enerji verimliliği: Bu platformlarda enerji tasarrufu potansiyelinin analizi ve GPU dışı bileşenlerin toplam güç tüketimine etkisi.
- Uygulama düzeyi optimizasyonları: Performans ve enerji verimliliği için uygulanabilir çeşitli teknikler.
- Kapsamlı veri merkezi enerji stratejileri: Veri merkezlerinde yazılım ve donanım optimizasyonlarıyla enerji kullanımını en aza indiren bütüncül bir yaklaşım.
NVIDIA’nın en yeni teknolojileri üzerindeki uygulamalar için Enerji ve Güç Verimliliği üzerine gerçekleşen bu ileri düzey konuşmayı izleyebilir, NVIDIA On-Demand üzerinden daha fazla video keşfedebilir ve NVIDIA Geliştirici Programı’na katılarak sektör uzmanlarından değerli bilgiler edinerek becerilerinizi geliştirebilirsiniz.
Bu içerik, kısmen üretken yapay zeka ve dil modelleri yardımıyla oluşturulmuştur. Hassasiyet, doğruluk ve kalite sağlamak amacıyla NVIDIA Teknik Blog ekibi tarafından dikkatli bir şekilde gözden geçirilmiş ve düzeltilmiştir.
