Dentro desses pilares, o desempenho do cluster de IA pode ser influenciado por vários fatores, incluindo parâmetros do modelo, distribuição de carga de trabalho, lógica do agendador de tarefas, topologia e especificações de hardware.A Arcadia capacita as partes interessadas a examinar e aprimorar diferentes aspectos, como arquiteturas de modelos de aprendizado de máquina (ML), algoritmos coletivos, agendamento de empregos, hardware e design de arquitetura de rede.Essa abordagem unificada ajuda a garantir uma análise de desempenho consistente e confiável entre equipes e disciplinas, estabelecendo uma estrutura comum para hardware, rede, agenda de emprego e co-design de sistemas de IA.No centro de Arcadia, há um orquestrador que coordena a simulação de vários componentes, incluindo programação de empregos, computação e memória e comportamento de rede em diferentes níveis.A Arcadia oferece uma ampla gama de resultados, incluindo métricas de treinamento e desempenho de IA, utilizações de recursos e métricas de confiabilidade e disponibilidade.
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