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Procedimiento de prueba

Colaboradores
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Este apartado describe los procedimientos de prueba utilizados para validar esta solución.

Configuración de inferencia de IA y sistema operativo

Para AFF C190, utilizamos Ubuntu 18.04 con controladores NVIDIA y docker con soporte para GPU de NVIDIA y usamos MLPerf "codificación" Disponible como parte de la presentación de Lenovo a la inferencia MLPerf v0.7.

Para EF280, utilizamos Ubuntu 20.04 con controladores NVIDIA y docker con soporte para las GPU de NVIDIA y MLPerf "codificación" Disponible como parte de la presentación de Lenovo a la inferencia MLPerf v1.1.

Para configurar la inferencia de IA, siga estos pasos:

  1. Descargue los conjuntos de datos que requieren registro, el conjunto de datos ImageNET 2012 Validation, el conjunto de datos Criteo Terabyte y el conjunto de entrenamiento Brats 2019 y, a continuación, descomprima los archivos.

  2. Cree un directorio de trabajo con al menos 1 TB y defina una variable ambiental MLPERF_SCRATCH_PATH referencia al directorio.

    Debe compartir este directorio en el almacenamiento compartido para el caso de uso del almacenamiento de red o en el disco local cuando realice pruebas con datos locales.

  3. Ejecute la Marca prebuild comando, que crea e inicia el contenedor docker para las tareas de inferencia necesarias.

    Nota Los siguientes comandos se ejecutan desde el contenedor docker en ejecución:

    • Descargue modelos de IA preformados para tareas de inferencia de MLPerf: make download_model

    • Descargue conjuntos de datos adicionales que se pueden descargar gratuitamente: make download_data

    • Preprocesar los datos: Make preprocess_data

    • Ejecución: make build.

    • Cree motores de inferencia optimizados para la GPU en servidores informáticos: make generate_engines

    • Para ejecutar cargas de trabajo de inferencia, ejecute el siguiente (un comando):

make run_harness RUN_ARGS="--benchmarks=<BENCHMARKS> --scenarios=<SCENARIOS>"

Se ejecuta la inferencia de IA

Se ejecutaron tres tipos de ejecuciones:

  • Inferencia de IA de un único servidor con almacenamiento local

  • Inferencia de IA de un único servidor con el almacenamiento en red

  • Inferencia de la IA en varios servidores con el almacenamiento en red