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香港SMXH100GPU

來源: 發(fā)布時間:2024-09-06

利用 NVIDIA H100 Tensor GPU,提供所有工作負(fù)載前所未有的效能、可擴(kuò)展性和安全性。 使用 NVIDIA® NVLink® Switch 系統(tǒng),比較高可連接 256 個 H100 來加速百萬兆級工作負(fù)載,此外還有的 Transformer Engine,可解決一兆參數(shù)語言模型。 H100 所結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新,可加速大型語言模型速度,比前一代快上 30 倍,提供業(yè)界的對話式人工智能。英偉達(dá) DGX SuperPOD架構(gòu)采用英偉達(dá)的NVLink和NVSwitch系統(tǒng),多可連接32個DGX節(jié)點(diǎn),共256個H100 GPU。這是一個真正的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施平臺;英偉達(dá)的DGX SuperPOD數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)[4]讓我們對真正的企業(yè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的巨大功率和冷卻需求有了一些了解。H100 GPU 的基礎(chǔ)時鐘頻率為 1410 MHz。香港SMXH100GPU

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H100GPU是英偉達(dá)推出的一款高性能圖形處理器,專為滿足當(dāng)今數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)的需求而設(shè)計(jì)。它采用了的架構(gòu),具備超高的計(jì)算能力和能效比,能夠提升各種計(jì)算任務(wù)的效率和速度。無論是在人工智能、科學(xué)計(jì)算還是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,H100GPU都能提供的性能和可靠性。其強(qiáng)大的并行處理能力和高帶寬內(nèi)存確保了復(fù)雜任務(wù)的順利進(jìn)行,是各類高性能計(jì)算應(yīng)用的。H100GPU擁有先進(jìn)的散熱設(shè)計(jì),確保其在長時間高負(fù)荷運(yùn)行時依然能夠保持穩(wěn)定和高效。對于需要長時間運(yùn)行的大規(guī)模計(jì)算任務(wù)來說,H100GPU的可靠性和穩(wěn)定性尤為重要。它的設(shè)計(jì)不僅考慮了性能,還兼顧了散熱和能效,使其在保持高性能的同時,依然能夠節(jié)省能源成本。無論是企業(yè)級應(yīng)用還是科學(xué)研究,H100GPU都能夠?yàn)橛脩籼峁┏掷m(xù)的高性能支持。在人工智能應(yīng)用中,H100GPU的強(qiáng)大計(jì)算能力尤為突出。它能夠快速處理大量復(fù)雜的模型訓(xùn)練和推理任務(wù),大幅縮短開發(fā)時間。H100GPU的并行計(jì)算能力和高帶寬內(nèi)存使其能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu),提升了AI模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。此外,H100GPU的高能效比和穩(wěn)定性也為企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)節(jié)省了運(yùn)營成本,是人工智能開發(fā)的理想選擇。

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H100 GPU 在邊緣計(jì)算中的應(yīng)用也非常。其高性能計(jì)算能力和低功耗設(shè)計(jì)使其非常適合用于邊緣計(jì)算。H100 GPU 的強(qiáng)大并行處理能力可以高效處理實(shí)時數(shù)據(jù),提升應(yīng)用的響應(yīng)速度和可靠性。無論是在智能制造、智慧城市還是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中,H100 GPU 都能提升數(shù)據(jù)處理效率,滿足邊緣計(jì)算的需求。其緊湊設(shè)計(jì)和高能效比為邊緣計(jì)算設(shè)備提供了理想的硬件支持,是邊緣計(jì)算領(lǐng)域的重要組成部分。

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    H100中新的第四代TensorCore架構(gòu)提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數(shù)學(xué)吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數(shù)據(jù)類型。新的TensorCores還具有更**的數(shù)據(jù)管理,節(jié)省了高達(dá)30%的操作數(shù)交付能力。FP8數(shù)據(jù)格式與FP16相比,F(xiàn)P8的數(shù)據(jù)存儲需求減半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進(jìn)行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度,以減少內(nèi)存占用和提高性能,同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態(tài)規(guī)劃(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內(nèi)循環(huán)提供了高等融合操作數(shù)的支持,使得動態(tài)規(guī)劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存結(jié)合將L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存功能合并到單個內(nèi)存塊中簡化了編程,減少了達(dá)到峰值或接近峰值應(yīng)用性能所需的調(diào)優(yōu);為這兩種類型的內(nèi)存訪問提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進(jìn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)局部性:將程序數(shù)據(jù)盡可能的靠近執(zhí)行單元異步執(zhí)行:尋找的任務(wù)與內(nèi)存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。目標(biāo)是使GPU中的所有單元都能得到充分利用。線程塊集群(ThreadBlockClusters)提出背景:線程塊包含多個線程并發(fā)運(yùn)行在單個SM上。香港SMXH100GPU

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