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Allocations and compute scheduling/fr (view source)
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{{Note|Cette nouvelle unité sera utilisée à partir du concours pour l'allocation de ressources de 2024.}} | {{Note|Cette nouvelle unité sera utilisée à partir du concours pour l'allocation de ressources de 2024.}} | ||
Comme vous le savez peut-être, la performance des GPU a considérablement augmenté ces dernières années et devrait continuer sa progression avec la prochaine génération. Par le passé et jusqu'au concours de 2023, nous traitions tous les GPU comme étant équivalents les uns aux autres, tant au moment de l'allocation que dans le calcul du nombre | Comme vous le savez peut-être, la performance des GPU a considérablement augmenté ces dernières années et devrait continuer sa progression avec la prochaine génération. Par le passé et jusqu'au concours de 2023, nous traitions tous les GPU comme étant équivalents les uns aux autres, tant au moment de l'allocation que dans le calcul du nombre de ressources consommées par le groupe. Ceci diminuait la complexité de nos outils de gestion des ressources, mais créait des problèmes d'équité, à la fois dans le processus d'attribution et lors de l'exécution des tâches. Nous ne pouvons donc plus continuer à traiter tous les types de GPU de la même manière. | ||
Afin de résoudre le problème d'équité, nous avons créé l'<i>unité GPU de référence</i> (ou <i>UGR</i>) qui nous permet de classer tous les modèles de GPU en production [sur la base de leur performance]. Parce qu'environ la moitié des [tâches/utilisateurs] utilisent principalement des opérations à virgule flottante simple précision ([https://en.wikipedia.org/wiki/Single-precision_floating-point_format FP32]) et le reste utilise des opérations à virgule flottante demi-précision ([https://en.wikipedia.org/wiki/Half-precision_floating-point_format FP16]), et que la plupart des utilisateurs se soucient de la mémoire sur du GPU lui-même, nous avons établi les critères d'évaluation suivants avec leur poids correspondant : | Afin de résoudre le problème d'équité, nous avons créé l'<i>unité GPU de référence</i> (ou <i>UGR</i>) qui nous permet de classer tous les modèles de GPU en production [sur la base de leur performance]. Parce qu'environ la moitié des [tâches/utilisateurs] utilisent principalement des opérations à virgule flottante simple précision ([https://en.wikipedia.org/wiki/Single-precision_floating-point_format FP32]) et le reste utilise des opérations à virgule flottante demi-précision ([https://en.wikipedia.org/wiki/Half-precision_floating-point_format FP16]), et que la plupart des utilisateurs se soucient de la mémoire sur du GPU lui-même, nous avons établi les critères d'évaluation suivants avec leur poids correspondant : | ||