微软宣布推出新的Azure Virtual Machines（VMS），专门旨在提高基于云的AI超级计算功能。
新型H200 V5系列VM现在通常可用于Azure客户，并使企业能够应对越来越麻烦的AI工作量需求。
这家技术巨头透露 ，用户可以利用新的VM系列系列 ，可以增强基础模型培训和推断能力 。
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尺度 ，效率和性能
微软在一篇博客文章中说 ，新的VM系列已经被众多客户和合作伙伴使用以推动AI功能 。
该公司表示：“我们的ND H200 V5 VM的规模，效率和增强性能已经在推动客户和Microsoft AI服务（例如Azure Machine Learning和Azure Openai Service）的采用。”
根据Trevor Cai ，Openai＆Rsquo的基础设施负责人的说法 ，其中是Openai，该主管正在利用新的VM系列来推动用户的研发和微调Chatgpt 。
他说：“我们很高兴采用Azure的新H200 VM 。 ”“我们看到 ，H200通过最少的移植工作提供了改进的性能 ，我们期待着使用这些VM来加速我们的研究，改善ChatGPT体验并进一步进一步我们的使命。 ”
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在H200 V5系列的引擎盖下
该公司表示，Azure H200 V5 VM具有Microsoft的系统方法来“提高效率和性能” ，并包括八个NVIDIA H200 H200 Tensor Core GPU 。
微软说 ，这解决了一个不断增长的gap＆rsquo;对于企业用户计算功率。
这家技术巨头说，随着GPU的原始计算能力增长的速度比附加的内存和内存带宽更快 ，这为AI推断和模型培训创造了瓶颈 。
“ Azure ND H200 V5系列VMS的高带宽内存（HBM）增加到141GB ，而HBM带宽比上一代的Azure ND H100 V5 VMS增长了43％，HBM带宽增加到4.8 TB/s ， ” Microsoft在宣布中说 。
“ HBM带宽的这种增加使GPU能够更快地访问模型参数 ，有助于减少整体应用延迟，这对于实时应用（例如Interactive Adments）是关键的指标。 ”
此外，新的VM系列还可以在单个机器的内存中弥补更复杂的大型语言模型（LLM） 。因此 ，这可以提高性能 ，并使用户可以在多个VM上运行分布式应用程序时避免昂贵的开销 。
Microsoft认为，更好地管理模型权重和批量尺寸的GPU内存也是新VM系列的关键区别。
当前的GPU内存限制都会直接影响基于LLM的推理工作负载的吞吐量和延迟 ，并为企业创造额外的成本。
通过利用较大的HBM容量 ，H200 V5 VM能够支撑较大的批量尺寸，Microsoft表示 ，与以前的迭代相比 ，这大大改善了GPU的利用率和吞吐量 。
在早期测试中，与ND H200 V5 VM相比 ，我们观察到高达35％的吞吐量增加 ，而ND H100 V5系列则用于运行Llama 3.1 405b型号的推理工作负载（世界尺寸8，输入长度128 ，输出长度8 ，输出长度8，最大批量尺寸＆最大批量尺寸＆32; 32 for H100和96 for H200 for H200） 。
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