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關于NVIDIA H100 GPU的問題解答

NVIDIA英偉達 ? 來源:NVIDIA英偉達 ? 作者:NVIDIA英偉達 ? 2022-07-18 10:35 ? 次閱讀
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NVIDIA 帶來知乎精彩問答甄選系列,將為您精選知乎上有關 NVIDIA 產(chǎn)品的精彩問答。

本期為問答甄選第二期 ——探索 H100 的奧秘!

NVIDIA H100 是全球 AI 基礎設施的引擎,

讓企業(yè)能夠利用其實現(xiàn)自身 AI 業(yè)務的加速。

今年的 GTC22 上 NVIDIA 發(fā)布其首款基于 Hopper 架構(gòu)的 GPU —NVIDIA H100。

該款 GPU 集成了 800 億個晶體管。H100 是全球范圍內(nèi)最大的性能出眾的加速器,擁有革命性的 Transformer 引擎和高度可擴展的 NVIDIA NVLink 互連技術等突破性功能,可推動龐大的 AI 語言模型、深度推薦系統(tǒng)、基因組學和復雜數(shù)字孿生的發(fā)展。

以下三個知乎甄選問答將為您了解NVIDIA H100帶來更加精彩的解答!

Q:NVIDIA GTC 2022 大會官宣,Hopper 計算架構(gòu)要來了,該架構(gòu)有哪些值得期待的亮點?

A:NVIDIA 宣布推出采用 NVIDIA Hopper架構(gòu)的新一代加速計算平臺。與上一代產(chǎn)品相比,該平臺實現(xiàn)了數(shù)量級的性能飛躍。這一全新架構(gòu)以美國計算機領域的先驅(qū)科學家 Grace Hopper 的名字命名,將取代兩年前推出的 NVIDIA Ampere 架構(gòu)。

使用 Transformer 引擎訓練 AI 模型:

隨著一些模型(例如大型語言模型)達到數(shù)萬億參數(shù),AI、高性能計算和數(shù)據(jù)分析變得日益復雜。在當今計算平臺上,大型 AI 模型可能需要數(shù)月來完成訓練。而這樣的速度對于企業(yè)來說太慢了。

NVIDIA Hopper 架構(gòu)從頭開始構(gòu)建,憑借強大的算力和快速的內(nèi)存來加速這些新一代 AI 工作負載,從而處理日益增長的網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)集。Transformer 引擎是全新 Hopper 架構(gòu)的一部分,將顯著提升 AI 性能和功能,并助力在幾天或幾小時內(nèi)訓練大型模型。

Transformer 引擎采用 16 位浮點精度和新增的 8 位浮點數(shù)據(jù)格式,并整合先進的軟件算法,將進一步提升 AI 性能和功能。

采用全新 DPX 指令將動態(tài)編程速度提升 40 倍:

NVIDIA Hopper GPU 架構(gòu)利用全新 DPX 指令,將動態(tài)編程速度提高多達 40 倍。動態(tài)編程是一種應用于基因組學、量子計算、路線優(yōu)化等領域算法中,用以解決問題的技術。

Q:基于 Hopper 架構(gòu)的 NVIDIA H100 GPU 有什么突破性創(chuàng)新?

A:H100 GPU 為加速大規(guī)模 AI 和 HPC 設定了新的標準,帶來了六項突破性創(chuàng)新:

先進的芯片—— H100 由 800 億個晶體管構(gòu)建而成,這些晶體管采用了專為 NVIDIA 加速計算需求設計的尖端的 TSMC 4N 工藝,因而能夠顯著提升 AI、HPC、顯存帶寬、互連和通信的速度,并能夠?qū)崿F(xiàn)近 5TB/s 的外部互聯(lián)帶寬。H100 是首款支持 PCIe 5.0 的 GPU,也是首款采用 HBM3 的 GPU,可實現(xiàn) 3TB/s 的顯存帶寬。20個 H100 GPU 便可承載相當于全球互聯(lián)網(wǎng)的流量,使其能夠幫助客戶推出先進的推薦系統(tǒng)以及實時運行數(shù)據(jù)推理的大型語言模型。

新的 Transformer 引擎—— Transformer 現(xiàn)在已成為自然語言處理的標準模型方案,也是深度學習模型領域最重要的模型之一。H100 加速器的 Transformer 引擎旨在不影響精度的情況下,將這些網(wǎng)絡的速度提升至上一代的六倍。

第二代安全多實例 GPU—— MIG 技術支持將單個 GPU 分為七個更小且完全獨立的實例,以處理不同類型的作業(yè)。與上一代產(chǎn)品相比,在云環(huán)境中 Hopper 架構(gòu)通過為每個 GPU 實例提供安全的多租戶配置,將 MIG 的部分能力擴展了 7 倍。

機密計算—— H100 是全球首款具有機密計算功能的加速器,可保護 AI 模型和正在處理的客戶數(shù)據(jù)??蛻暨€可以將機密計算應用于醫(yī)療健康和金融服務等隱私敏感型行業(yè)的聯(lián)邦學習,也可以應用于共享云基礎設施。

第 4 代 NVIDIA NVLink—— 為加速大型 AI 模型,NVLink 結(jié)合全新的外接 NVLink Switch,可將 NVLink 擴展為服務器間的互聯(lián)網(wǎng)絡,最多可以連接多達 256 個 H100 GPU,相較于上一代采用 NVIDIA HDR Quantum InfiniBand網(wǎng)絡,帶寬高出9倍。

DPX 指令—— 新的 DPX 指令可加速動態(tài)規(guī)劃,適用于包括路徑優(yōu)化和基因組學在內(nèi)的一系列算法,與 CPU 和上一代 GPU 相比,其速度提升分別可達 40 倍和 7 倍。Floyd-Warshall 算法與 Smith-Waterman 算法也在其加速之列,前者可以在動態(tài)倉庫環(huán)境中為自主機器人車隊尋找最優(yōu)線路,而后者可用于 DNA 和蛋白質(zhì)分類與折疊的序列比對。

H100 的多項技術創(chuàng)新相結(jié)合,進一步擴大了 NVIDIA在 AI 推理和訓練的領導地位,利用大規(guī)模 AI 模型實現(xiàn)了實時沉浸式應用。H100 將支持聊天機器人使用功能超強大的monolithic Transformer 語言模型 Megatron 530B,吞吐量比上一代產(chǎn)品高出 30 倍,同時滿足實時對話式 AI 所需的次秒級延遲。利用 H100,研究人員和開發(fā)者能夠訓練龐大的模型,如包含 3950 億個參數(shù)的混合專家模型,訓練速度加速高達9倍,將訓練時間從幾周縮短到幾天。

Q:NVIDIA H100 在 AI 基礎架構(gòu)方面有什么作用?

A:基于 Hopper 架構(gòu)的 NVIDIA H100,是“全球 AI 基礎架構(gòu)的新引擎”。

語音、對話、客服和推薦系統(tǒng)等 AI 應用正在推動數(shù)據(jù)中心設計領域的巨大變革?!癆I 數(shù)據(jù)中心需要處理海量且持續(xù)的數(shù)據(jù),以訓練和完善 AI 模型,原始數(shù)據(jù)進來,經(jīng)過提煉,然后智能輸出——企業(yè)正在制造智能并運營大型 AI 工廠?!?這些工廠全天候密集運行,即便是質(zhì)量上的小幅改進也能大幅增加客戶參與和企業(yè)利潤。

H100 將幫助這些工廠更快發(fā)展。這個 “龐大” 的 800 億晶體管芯片采用了臺積電的 4 納米工藝制造而成。

“Hopper H100 是有史以來最大的一次性能飛躍——其大規(guī)模訓練性能是 A100 的 9 倍,大型語言模型推理吞吐量是 A100 的 30 倍。”

審核編輯:湯梓紅

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原文標題:NVIDIA 知乎精彩問答甄選(二) | 探索 H100 的奧秘!

文章出處:【微信號:NVIDIA_China,微信公眾號:NVIDIA英偉達】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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