IT이야기2023. 7. 1. 07:39

재미있는 글이 올라와서 여러 커뮤니티에서 뜨거운 반응을 보이고 있다. CUDA때문에 AMD MI300X가 나와도 잘 팔릴수 있겠냐는 회의론을 정면으로 반박하는 내용인데.

https://www.semianalysis.com/p/amd-ai-software-solved-mi300x-pricing?utm_source=substack&utm_medium=email 

 

AMD AI Software Solved – MI300X Pricing, Performance, PyTorch 2.0, Flash Attention, OpenAI Triton

Matching Nvidia Performance With 0 Code Changes With MosaicML

www.semianalysis.com

AMD주주이기도 하고 AMD가 어디까지 갈수 있을지 관심가지고 지켜보고 계산해보고 있는입장에서 자세히 읽어보았는데. (뒷부분은 유료라 읽을수 없었음) 짧게 요약하면 NVidia A100으로 돌리던 LLM을 MI250으로 코드 한줄 바꾸지 않고 돌렸는데 73%-80% 성능이 쉽게 나왔다는 이야기. 아직 AMD 솔루션을 사용한지 얼마 안된것을 감안하면 이건 엄청난 진전이라는 내용. 게다가 ROCm based에서 OpenAI Triton-based FlashAttention로 바꾸면 84-90%까지 성능이 쉽게 나온다는 이야기.

=> ROCm이 쓰레기구만. Triton은 뭐길래 이렇게 쉽게 잘나와

OpenAI가 밀고 있는 triton은 CUDA보다 더 좋은 성능을 목표로 하는 open source project라 한다. AMD GPU 공식지원은 2023년 말까지 목표라고 함.

https://github.com/openai/triton

 

GitHub - openai/triton: Development repository for the Triton language and compiler

Development repository for the Triton language and compiler - GitHub - openai/triton: Development repository for the Triton language and compiler

github.com

 

위 내용을 기반으로 볼때 여러 업체에서 구할수 없는 NVidia를 바라보기 보다 AMD기반으로 전환을 계획할 가능성이 좀 있을것 같다는 생각이 듬. 처음에는 쉽게 안넘어간다고 봐야 할것 같고. 이 시점을

  • 첫번째 Ryzen이 나온 시점으로 보면 될것 같기도 하고
  • 첫번쩨 서버 CPU EPYC Naples 나폴리가 나온 시점이 될것 같기도 하고

키는 사람들이 괜찬네하면서 다음 세대것이 나오면 많이 넘어가고 그 다음 세대에는 동급으로 되었다가 그 다음 세대에서는 선두가되는... 헉... 정말.. 에이 암레발이지... 

P.S MosaicML 얘네는 뭐야 하고 찾아보니, Databricks라는 회사가 상당히 좋은 value를 쳐주고 최근에 인수했음. AI때문에 인수도 활발하고 시장이 정말 뜨겁다

https://techcrunch.com/2023/06/26/databricks-picks-up-mosaicml-an-openai-competitor-for-1-3b/

 

Databricks picks up MosaicML, an OpenAI competitor, for $1.3B

MosaicML will become a part of the Databricks Lakehouse Platform, providing generative AI tooling alongside the Databricks' existing multi cloud offerings.

techcrunch.com

 

AMD MI250을 사용한 자세한 페이지도 만들어놨다. AMD AI의 엄청난 우군이구만.

https://www.mosaicml.com/blog/amd-mi250

 

Training LLMs with AMD MI250 GPUs and MosaicML

With the release of PyTorch 2.0 and ROCm 5.4, we are excited to announce that LLM training works out of the box on AMD datacenter GPUs, with zero code changes, and at high performance (144 TFLOP/s/GPU)! We are thrilled to see promising alternative options

www.mosaicml.com

Posted by 쁘레드
IT이야기2019. 8. 13. 11:55

아 된장. NVidia 이놈들....

완전 이상해졌네...

FFMPEG자동화 한다고 NVidia HW좀 이용하볼라니까 뭔 드라이버 버전이 낮다고 해서 시작한 뻘짓이...

 

430.40이 최신버전인데 최신버전 설치하다가 X Server가 완전 맛갔다. 예전에도 최신버전깔으려다가 겨우겨우 이 사이트에서 하라는 대로 하니까 돌아왔는데... 이번엔 확실히 한다고 390 싹 다지우고 깔았더니 완전....

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https://www.mvps.net/docs/install-nvidia-drivers-ubuntu-18-04-lts-bionic-beaver-linux/

 

How to install NVIDIA drivers on Ubuntu 18.04 LTS Bionic Beaver Linux

This tutorial will help users that want to install drivers for their NVIDIA GPU...

www.mvps.net

sudo apt-get purge nvidia*
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-390
sudo reboot

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최신버전 설치하려고 홈페이지까지 들어가서 현재 그래픽카드랑 호환되는지도 체크해보고, 최신것으로 받았는데. Installer같은것을 받게해주는데,

111258448 Aug 12 19:00 NVIDIA-Linux-x86_64-430.40.run

설치해도 뭐 안되고, dmesg에 딱히 error도 없고.

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http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/430.40/README/installdriver.html

NVidia그래도 많이 좋아졌다는데도 아직도 문서도 그지같고. 불친절하기 그지없다.

Posted by 쁘레드
IT이야기2016. 7. 14. 03:53

애플이 제품만 잘 만드는 것이 아니라 생태계를 잘 만들어서 들어오면 빠져나갈수 없고 자꾸 애플 제품만을 사게하는 기술로 지금의 자리에 있는 것이지요. 삼성은 그것 못해서 죽어라고 HW만 만들고, 잘 팔아도 맨날 위기라고 하는 것이고요.


그래픽 세상에서 기술력도 중요하지만 이런 생태계를 아직 만는 기업이 없어서 주구장장 치킨게임만 하다가 NVidia가 CUDA라는 GPU API이자 생태계를 만들었는데, 애플처럼 이미 게임의 판도를 업은것 같습니다. AMD-ATI가 이미 죽은 기업으로 돈도없고 투자할 여력도 안되는 입장에서 절대 따라갈수 없는 상황이 된것이지요.


게임하려면 DirectX, OpenGL, OpenCL 지원 GPU를 찾기 마련이지요. 게임만 하려면 새로 나온 GPU중에 적당한 가격만 고르면 AMD던 NVidia든 큰 차이는 없다고 생각됩니다. 게임 이상의 뭔가 더를 원한다면 이제 CUDA 지원 레벨까지 check하게 됩니다. 당연히 CUDA는 NVidia만 지원하지요. CUDA encoder/encoder는 다른 스탠다드 encoder/encoder보다 훨씬 효율적이고 강력합니다. 헐, 그래서 영상 편집, 사진 편집 system은 CUDA 지원 HW/SW가 아주 절실합니다. 학교나 과학자를 위해서도 CUDA는 아주 중요하지요.


요즘 핫한 AI(인공지능)과 machine learning을 위한 환경에서 CUDA는 어떠한 platform보다 우수합니다. 헐~ 물론 이런 쪽은 전문가들과 전공자들을 위한 것이라서 수요가 얼마나 될까하지만, 맹목적으로 추종하는 사람까지 생겨나는거 보면 이미 AMD는 따라올수 없는 상황이 된것 같습니다.

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https://developer.nvidia.com/cuda-zone



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그런데 CUDA가 배우기가 쉽지 않다는 것은 함정! C++11 먼저 배우고 오라는 불친절한 엔비디아.

The Power of C++11 in CUDA 7

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제 노트북이 가진 Nvidia Quadro K1000M은 CUDA 지원버전이 아주 불확실하네요. 지원는 하겠죠.

http://www.nvidia.com/object/quadro-for-mobile-workstations.html


Posted by 쁘레드