NVIDIA H100 Tensor Core GPU: мощный графический процессор с технологией Tensor Core

После многочисленных слухов и предположений, NVIDIA наконец-то представил свою последнюю разработку — графическую карту H100 Tensor Core GPU. Новинка, получившая название «grace» в честь легендарной информатики Грейс Хоппер, обещает улучшить производительность и энергоэффективность современных серверов и суперкомпьютеров.

Главной особенностью новой графической карты является 900-миллиметрового квадратного чипа, который укладывает в себя целых 54 миллиарда транзисторов. H100 Tensor Core GPU работает на базе специального двигателя под названием NVSwitch, который обеспечивает связь нескольких чипов между собой через шину общей памяти. По словам NVIDIA, благодаря этому мощному двигателю и 512 гигабайтам в секунду, новинка способна увеличить производительность в 2,5 раза по сравнению с предыдущими моделями.

Основное применение H100 Tensor Core GPU, как утверждает NVIDIA, заключается в коммерческих центрах обработки данных и суперкомпьютерах. Такие местные суперкомпьютерные решения предоставляют широкий спектр возможностей, чтобы работать с самыми важными задачами, такими как обучение нейронных сетей и анализ данных. Это означает, что через H100 Tensor Core GPU можно будет производить обучение моделей и работы над искусственным интеллектом ускоренно в 10 раз, используя Интернет вещей.

Nvidia представляет графический процессор Hopper H100 с 80 миллиардами транзисторов

Недавно компания Nvidia анонсировала новый графический процессор Hopper H100, который оснащен 80 миллиардами транзисторов. Это огромное количество транзисторов делает его одним из самых мощных и продвинутых графических процессоров в мире.

Графический процессор Hopper H100 является одним из самых больших «чипов» по количеству транзисторов, который был разработан компанией Nvidia. Предыдущий графический процессор компании, Ampere, содержал 54 миллиарда транзисторов, поэтому новый Hopper H100 имеет значительное увеличение в количестве транзисторов.

Переход к 80 миллиардам транзисторов позволяет графическому процессору Hopper H100 обрабатывать более сложные вычисления и увеличивает его производительность. Например, с помощью нового графического процессора Hopper H100 можно обрабатывать более сложные задачи машинного обучения, включая обучение нейронных сетей с триллионами параметров.

Новый графический процессор Hopper H100 также оснащен новой технологией Tensor Core Gen5, которая позволяет ускорять операции с искусственным интеллектом и обеспечивает более быструю обработку данных. Кроме того, Hopper H100 поддерживает новую шину NVLink Gen5, которая улучшает скорость передачи данных между графическими процессорами и позволяет достичь более высокой производительности в многопроцессорных системах.

Новый графический процессор Hopper H100 может быть использован в различных областях, включая искусственного интеллекта, научных исследований, аналитики данных, облачных вычислений и многих других. Компании, такие как Baidu, огромно заинтересованы в использовании этого мощного графического процессора для улучшения своих вычислительных задач.

В целом, графический процессор Hopper H100 представляет собой огромный шаг вперед в развитии графических процессоров. Большое количество транзисторов и новые технологии позволяют достичь более высокой производительности и эффективности вычислений. Это открывает новые возможности для акселерации различных задач в разных областях, а также исследования и разработки новых инновационных продуктов и решений.

Nvidia DGX H100 Superpods и суперкомпьютер Eos

Компания Nvidia представила свой новый видеоускоритель H100 Tensor Core GPU, специально разработанный для работы с искусственным интеллектом. Этот чип может работать на уровне 500 гигафлопс и имеет 65000 ядер

Он может быть использован вместе со суперкомпьютерами DGX H100 Superpods и Eos, предназначенными для быстрой обработки данных. Эти системы могут обрабатывать огромные объемы данных и достигать высокой производительности даже в самых сложных условиях.

Одной из главных особенностей DGX H100 Superpods и Eos является поддержка TensorFlow и других популярных фреймворков машинного обучения. Это позволяет разработчикам и исследователям эффективно использовать вычислительные ресурсы и получать точные результаты.

Как было объявлено, компания Nvidia представила на рынке специальную модель GPU H100, разработанную для ускорения работы над сложными задачами. Каждый блок DGX H100 Superpods содержит 16 экземпляров H100 GPU, что позволяет достигать огромной вычислительной мощности.

При работе DGX H100 Superpods и Eos способны обрабатывать несколько случайных экземпляров TensorFlow или других приложений машинного обучения с высокой производительностью. Это позволяет быстро решать задачи обработки изображений, анализа белков и других сложных процессов.

Компании-партнеры Nvidia уже оценили преимущества DGX H100 Superpods и Eos при работе над большими проектами. Эти системы обеспечивают высокую скорость обработки данных — до 1,3 гбайт в секунду для DGX H100 Superpods и 2,5 гбайт в секунду для Eos.

Кроме того, суперкомпьютеры также поддерживают множество других приложений и умеют работать с различными форматами данных. Например, они могут обрабатывать изображения, анализировать геномы и многое другое.

В целом, Nvidia DGX H100 Superpods и Eos представляют собой мощные вычислительные системы нового поколения с предустановленными графическими ускорителями H100. Они предлагают широкий спектр возможностей и поддерживают большое количество рабочих нагрузок.

Ожидается, что эти новые системы доставкают высокую производительность в самых требовательных условиях. Специальная архитектура DGX H100 Superpods и Eos с встроенными ускорителями H100, высокой точностью и поддержкой TensorFlow позволяет быстро и эффективно решать сложные задачи обработки данных.

Ни одна из предыдущих моделей суперкомпьютеров не имела таких возможностей, какой есть у DGX H100 Superpods и Eos. Новый Tensor Core GPU и его широкие спектром приложений позволяют эффективно использовать эти мощные системы для решения самых сложных задач.

Hopper Meet Grace

Недавно компания NVIDIA анонсировала новое поколение вычислительных ускорителей H100 Tensor Core GPU. Это суперкомпьютер в одной мощной карте, который предназначен для выполнения вычислений на очень высоком уровне производительности. Чипы H100 построены на архитектуре ampere, включающей генерацию gen5, и обеспечивают значительный рост производительности по сравнению с предыдущим поколением.

Чипы H100 могут использоваться для широкого спектра вычислительных задач, включая обработку изображений, тренировку нейронных сетей и многое другое. Они оснащены 140 ядрами Tensor Core, которые предназначены специально для работы с нейронными сетями. В результате, можно ожидать увеличение производительности и развитие технологий в этой сфере.

Китайские компании уже начали использовать чипы H100 для своих систем. Например, компания Alibaba использует их для обучения нейронных сетей в своих вычислительных центрах. С помощью чипов H100 они достигли производительности до 1 трлн параметров, что принесло им большой успех в области искусственного интеллекта.

Технология H100 также разработана с учетом потребностей большинства высокопроизводительных вычислительных рабочих нагрузок. Например, благодаря поддержке TensorFlow, нейронные сети могут работать на этом суперкомпьютере с высокой производительностью. Кроме того, H100 обладает большим количеством памяти – до 80 ГБ/с, что также значительно повышает эффективность работы сетей.

Но наиболее впечатляющим аспектом H100 является его способность соединяться с другими устройствами через сеть InfiniBand. Это позволяет создавать комплексные вычислительные системы с использованием множества ресурсов и управления ими из одного центрального пункта управления. В частности, благодаря этому суперкомпьютеру, компании могут выполнять сложные задачи, такие как сравнение последовательностей с помощью алгоритма Smith-Waterman, с высокой скоростью и эффективностью.

В целом, чипы H100 Tensor Core GPU представляют собой значительный прорыв в области вычислительной технологии. Они предлагают больше ядер, больше производительности и лучшую производительность по сравнению с предыдущими моделями. Будем ждать, чтобы увидеть, как эти новые ускорители дальше развиваются и применяются во всех сферах вычислительной индустрии.

NVIDIA H100 Tensor Core GPU

Новинка от NVIDIA, графический процессор (GPU) H100 Tensor Core, представляет собой совершенно новый уровень мощности и возможностей. Он основан на архитектуре NVSwitch, что позволяет использовать его в облачных инфраструктурах и создавать новые миры в работе с искусственным интеллектом.

Благодаря новому движку Tensor Core, GPU H100 достигает не только высочайшей скорости и эффективности в обработке данных, но и обеспечивает максимальную точность в вычислениях с плавающей запятой. Он может использоваться для работы с различными нагрузками, включая высокоточные расчеты и преобразование Тьюринга. Также GPU H100 обладает отдельным блоком для работы с первичными секциями кодов Шмита-Ватермана, обеспечивая специальную точность и высокую скорость обработки данных.

Компании смогут использовать GPU H100 для улучшения своей инфраструктуры благодаря повышенной эффективности и снижению задержки. Он полностью совместим с программным обеспечением NVIDIA, что позволяет компаниям быстро внедрять новые модели ИИ и ускорять процессы машинного обучения.

GPU H100 Tensor Core оснащен 10-ю ядрами CUDA, и продолжает использовать аппаратные возможности тензорных ядер предыдущего поколения. Это позволяет достичь высокой производительности в работе с матрицами и точной синхронизации при параллельном выполнении задач. Благодаря технологии fp64 better-than-half-precision (BTHP) точность вычислений достигает нового уровня.

GPU H100 Tensor Core имеет канал связи Gen5 NVLink с полотном пропускной способности 600 ГБ/с и может достигнуть скорости до 16 TFLOPS при использовании полного комплекта 9 GA102 GPU. Архитектура H100 обеспечивает отличную связность между подсистемами, что помогает достичь максимальной эффективности.

Одной из ключевых особенностей NVIDIA H100 является его способность работать в режиме GPU-accelerated AI-инфраструктуры. GPU в рамках такой инфраструктуры обеспечивает масштабируемость, внедрение глубокого обучения и позволяет достигать низкой задержки. Это помогает улучшить работу сетей и особенно полезно в области медицины, автономной навигации и финансовых инструментов.

GPU H100 Tensor Core появилась как новое поколение графических процессоров, и она способна достичь практически любых результатов. Она открывает новые горизонты в машинном обучении, предоставляя широкие возможности и улучшая работу в самых разных областях.

An Order-of-Magnitude Leap for Accelerated Computing

Первое, что бросается в глаза при работе с NVIDIA H100, это его суперкомпьютерная мощность. Данный графический ускоритель представляет собой своеобразный умный агент, способный одновременно выполнять несколько задач. Благодаря этому, каждый из тенантов компьютерной системы может с легкостью использовать его полную мощность для своей работы.

Что касается скорости, то новый GPU-ускоритель обладает более высокой производительностью по сравнению с предыдущими моделями. Например, NVIDIA H100 Tensor Core позволяет ускорить обучение и вывод моделей TensorFlow в несколько раз, сокращая время вычислений. Также за счет новейших технологий и архитектурных улучшений, с ним можно проводить анализ огромных данных и выполнять требовательные задачи машинного обучения с большей эффективностью.

Обеспечение безопасности является одной из ключевых функций H100 Tensor Core GPU. Он поддерживает различные методы шифрования и обеспечения конфиденциальности данных, что делает его привлекательным выбором для таких областей, как финансовые услуги, здравоохранение и государственные агентства.

Помимо этого, H100 Tensor Core GPU имеет широкий спектр применения. Он может быть использован при разработке чат-ботов с искусственным интеллектом, трансформерных моделей аналитики, компьютерного зрения, моделей глубокого обучения и многих других. Новинка потенциально привлекательная для облачных поставщиков, так как позволяет им сэкономить на мощности и ресурсах благодаря высокой производительности и энергоэффективности.

Ядро NVIDIA H100 Tensor Core GPU использует архитектуру Ampere, которая значительно повышает производительность и обладает улучшенным уровнем энергоэффективности. Эта архитектура предлагает также значительное увеличение памяти и числа вычислительных ядер, что способствует более быстрому выполнению вычислительных задач.

Supercharge Large Language Model Inference

Большие языковые модели становятся все более популярными, но инференс на таких моделях может быть очень ресурсоемким процессом. NVIDIA H100 Tensor Core GPU позволяет ускорить инференс на больших языковых моделях, достигнув значительного преимущества в производительности.

Используя акселератор NVIDIA H100 Tensor Core GPU, можно значительно ускорить работу с большими языковыми моделями, при этом сохраняя высокую точность предсказаний. Это становится особенно важным в контексте глубокого обучения, где точность и производительность являются важными факторами успеха.

Экономическая эффективность системы NVIDIA H100 Tensor Core GPU также привлекает внимание китайских компаний. Благодаря новому уровню производительности, инференс на больших языковых моделях может быть ускорен, что позволяет компаниям исследовать и разрабатывать новые продукты и сервисы в кратчайшие сроки.

Основанный на архитектуре NVIDIA Ampere, H100 Tensor Core GPU обеспечивает высокую производительность и ускорение инференса на языковых моделях до триллиона параметров. Это позволяет обрабатывать огромные объемы данных с высокой точностью, открывая новые возможности для интеллектуального анализа и обработки информации.

Системы NVIDIA H100 Tensor Core GPU поддерживают High-Speed Networking (HSN) с использованием Infiniband, что позволяет увеличить пропускную способность и снизить латентность в сравнении с использованием простых Ethernet-соединений. Это особенно полезно для больших языковых моделей, которые требуют максимальной производительности и быстрого ответа.

Суперподы NVIDIA H100 Tensor Core GPU представляют собой уникальные системы, специально разработанные для работы с большими языковыми моделями. Эти системы имеют большое количество акселераторов H100 Tensor Core GPU, что позволяет обрабатывать множество разнородных нагрузок, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие задачи глубокого обучения.

NVIDIA H100 Tensor Core GPU также основан на технологии процесса изготовления, предлагающей до двенадцати миллиардов транзисторов на одном чипе. Это значительный прогресс в сравнении с предыдущими поколениями, что обеспечивает большую вычислительную мощность и производительность.

В заключение, NVIDIA H100 Tensor Core GPU представляет собой мощный акселератор для инференса на больших языковых моделях. Он ускоряет процесс обработки данных, обеспечивая высокую производительность и точность предсказаний. С его помощью компании могут разрабатывать более сложные и масштабные проекты в кратчайшие сроки, получая максимальную отдачу от своих интеллектуальных систем.

Ready for Enterprise AI

Теперь, благодаря архитектуре NVIDIA H100, вы можете смело разрабатывать и развертывать свои проекты AI на новом уровне. Этот продукт будет обеспечивать увеличение вычислительных мощностей на вашей инфраструктуре, что позволит намного эффективнее обучать модели глубокого обучения и увеличить точность результатов.

NVIDIA создала H100 Tensor Core GPU для того, чтобы предоставить вам лучшую поддержку в разработке моделей AI. Она также представила новый кастомный чип NVSwitch, который может быть использован для увеличения производительности на вашем уровне. Кроме того, H100 Tensor Core GPU является акселератором высокопроизводительных вычислений (HPC), поэтому он также может использоваться для решения сложных вычислительных задач.

Этот продукт поддерживает TensorFlow — популярную платформу для разработки моделей машинного обучения. Вы сможете использовать H100 Tensor Core GPU с TensorFlow, чтобы достичь новых уровней производительности и точности в своих проектах AI.

В частности, H100 Tensor Core GPU может достигнуть в 3 раза быстрее обучения модели по сравнению с предыдущей версией. Как и предыдущие модели, H100 Tensor Core GPU также поддерживает вычисления с плавающей точкой двойной точности (FP64) с предельной точностью (LLMS), что дает вам более точные результаты.

Этот продукт также работает на более широкой шине данных и поддерживает новую технологию NVSwitch, что позволяет ему с легкостью работать с большими объемами данных и моделей. Когда дело доходит до scale-out систем, H100 Tensor Core GPU поддерживает инфраструктуру суперкаскадов (Superpods), которая предоставляет продуктам NVIDIA более высокий уровень масштабируемости внутри предприятия.

Используя NVIDIA H100 Tensor Core GPU, вы можете достичь максимального развития AI-проектов в вашей предприятии. Этот продукт обеспечивает мощность, гибкость и надежность, что позволяет лучше контролировать процесс разработки и работы с вашими моделями AI.

Securely Accelerate Workloads From Enterprise to Exascale

NVIDIA H100 Tensor Core GPU представляет собой графический процессор (GPU) нового поколения, который позволяет масштабировать и ускорять рабочие нагрузки от предприятий до эксаскейла. Он предназначен для решения самых сложных задач в области искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения.

Одним из ключевых преимуществ H100 Tensor Core GPU является возможность обеспечения высокой производительности и масштабируемости. Он поддерживает одновременное выполнение вычислений точностью FP32 и фиксированной точностью FP16, что обеспечивает ускорение в несколько раз по сравнению с предыдущим поколением GPU.

С помощью этого GPU-ускорителя можно достичь пропускной способности в несколько терабайт в секунду, что открывает двери для работы с самыми масштабными нагрузками в таких областях, как геномика, финансы, автомобильная промышленность и анализ больших данных.

Он также поддерживает различные модели ИИ и глубокого обучения, включая модели с триллионами параметров, которые на сегодняшний день считаются самыми масштабными. Это преобразует способ работы с данными и открывает новые горизонты для бизнеса.

Важной частью H100 Tensor Core GPU является инновационная архитектура NVSwitch, которая объединяет несколько GPU-ускорителей в единую систему для обеспечения высокой производительности и масштабируемости. Эта архитектура базируется на предшественнике NVLink, но существенно улучшает производительность и устанавливает новый стандарт в отрасли.

Чуть больше деталей о моделировании – это сложные задачи в области биоинформатики, такие как секвенирование генов и сравнение последовательностей (например, Smith-Waterman алгоритм). Они требуют обработки огромных объемов данных и потребляют огромное количество ресурсов. Благодаря мощности H100 Tensor Core GPU и его возможности объединения нескольких GPU в систему, эти задачи могут быть решены намного быстрее и эффективнее, чем раньше.

Существующие системы, основанные на NVIDIA H100 Tensor Core GPU, относятся к высокопроизводительным серверам и облачным решениям, предлагаемым различными компаниями. Они объединяют несколько GPU-ускорителей, чтобы учесть масштабность и производительность для самых требовательных задач. Эти решения могут быть адаптированы под различные отрасли и обеспечивают повышенные возможности вычислительной мощности для развития бизнеса.

Инновационная архитектура H100 Tensor Core GPU позволяет эффективно решать широкий спектр сложных задач, от разработки новых моделей ИИ до анализа больших данных в реальном времени. Она предлагает незаменимые решения для предприятий, работающих с глобальными масштабными нагрузками, и обеспечивает массовое развертывание вычислительной мощности для высокопроизводительных систем, которые позволяют справляться с вызовами современного мира.

Transformational AI Training

Новейшая графическая процессорная единица (GPU) NVIDIA H100 Tensor Core предлагает возможности для трансформационного обучения искусственного интеллекта (AI). С только одним H100 GPU вы сможете обрабатывать данные и выполнять вычисления вполне достаточно для самых сложных задач.

С функциями, предоставляемыми H100 GPU, он обеспечивает поддержку высококонтурных работы с данными, запуская программы AI на больших массивах данных и с минимальными задержками. H100 GPU разработан для обеспечения полной производительности при высокой эффективности использования ресурсов. Многие компании могут использовать эту высокопроизводительную систему для обработки геномных данных, а также для других вычислительных задач.

Возможности вычислительных ядер H100 GPU и его специальная поддержка сетевых соединений делают его идеальным решением для больших рабочих нагрузок и задач, требующих высокой производительности. Используя новую технологию InfiniBand, H100 GPU позволяет масштабировать вычисления и расширять спектр рабочих процессов, охватывая также работу с кристаллами Smith-Waterman и вычисления высочайшей точности с легкостью.

H100 GPU поддерживает TensorFlow, одну из самых популярных платформ машинного обучения, что делает его идеальным выбором для разработки и обучения моделей AI. Масштабируемость позволяет запускать несколько экземпляров TensorFlow на одном H100 GPU, сохраняя при этом высокую производительность.

Проектируя H100 GPU, мы обратили особое внимание на безопасность и конфиденциальность данных. H100 GPU обеспечивает высокий уровень защиты конфиденциальных данных, благодаря чему вы можете быть уверены в безопасности своих данных.

Общий размер чипа H100 GPU составляет около семи триллионов параметров, что позволяет достичь невероятной производительности. Новейшая архитектура H100 GPU, основанная на предшественнике Spectrum-4, впервые включает в себя специальную часть для работы с геномными данными. Теперь вы можете быть уверены в том, что обработка данных генома будет производиться с максимальной точностью и производительностью.

Переход от предыдущего поколения GPU к H100 Tensor Core GPU — это настоящий прорыв в развитии AI-технологий. Местные ресурсы теперь также могут использовать высокопроизводительные серверы на базе H100 GPU, чтобы добиться быстрого роста в своих исследованиях и вычислениях.

Используя H100 GPU, вы получите только самое лучшее: высокую производительность, надежность и масштабируемость. Будь то обработка данных генома, разработка и обучение моделей AI или высокопроизводительное вычисление, H100 GPU — ваше предпочтительное решение для трансформационного обучения AI.

Real-Time Deep Learning Inference

Мощность NVIDIA H100 Tensor Core GPU позволяет выполнять вывод моделей глубокого обучения в реальном времени. Благодаря встроенному движку глубокого обучения Tensor Core, он может обрабатывать массивы данных и выполнять тысячи матричных операций одновременно.

Это позволяет организовать вставку параметров модели без необходимости вводить их заново каждый раз. Благодаря высокой пропускной способности и низкой задержке H100, реализация построена на базе матричных вычислений со значитело ускоренными процессами, более чем 100 раз в сравнении с использованием только ЦПУ. Также, GPU-ускоритель обеспечивает безопасность данных путем создания отдельного слоя контроля доступа с технологией поточной обработки параллельного массива.

Используя NVIDIA H100 Tensor Core GPU, возможно объединить до 88 NVIDIA H100 GPU и до 4 Volta-архитектур GPU с использованием NVLink для передачи данных между ускорителями. Благодаря своей мощности и высокой пропускной способности, ускорители GPU-ускорители могут работать с наборами данных размером более 1 млрд. параметров, включая такие данные, как текстовые документы, изображения и видео, что является большим преимуществом для компаний, работающих в широком диапазоне отраслей.

Exascale High-Performance Computing

Exascale high-performance computing (HPC) is a computing paradigm that utilizes the power of supercomputers and massive parallel processing to perform calculations at an exascale level, which is equivalent to one billion billion (10^18) floating-point operations per second (FLOPS).

The NVIDIA H100 Tensor Core GPU is designed specifically for exascale HPC workloads. It features the latest gen5 architecture and uses the H100 chip, which is a variant of the chip used in its predecessor, the NVIDIA A100. This chip has three main parts: an FP64 unit for double-precision floating-point operations, an AI matrix unit for matrix calculations, and an INT8 unit for integer operations.

The H100 Tensor Core GPU can be used to process a wide range of datasets and workloads. It has the capability to handle both AI and HPC workloads with superior performance and efficiency. For example, it can be used for tasks like genome-wide association studies, where it can process large genomic datasets efficiently. It can also be used for scientific simulations, weather forecasting, and other computationally intensive tasks.

One of the key features of the H100 is its support for NVLink, which is a high-bandwidth interconnect used to connect multiple GPUs. This allows for efficient communication between GPUs and enables parallel processing of data across multiple GPUs. NVLink has a higher bandwidth compared to other interconnects like InfiniBand, making it an ideal choice for exascale HPC workloads.

In addition, the H100 Tensor Core GPU has built-in security features to protect sensitive data and ensure the integrity of computations. It features a secure boot process, memory protection, and secure firmware updates to prevent unauthorized access and tampering.

With the H100 Tensor Core GPU, NVIDIA has once again demonstrated its commitment to pushing the boundaries of high-performance computing. The H100 offers exascale performance and efficiency, making it a powerful tool for researchers, scientists, and engineers who need to process large amounts of data and perform complex calculations.

Accelerated Data Analytics

GPU-ускоритель NVIDIA H100 Tensor Core предназначен для ускорения аналитики данных. Он оснащен большим объемом памяти, чтобы обеспечить высокую производительность при обработке больших объемов информации.

В сравнении с предшественником, ускорителем NVIDIA H100 удалось увеличить количество транзисторов, достигнув 80 миллиардов. Это позволило улучшить производительность и обработку данных. Архитектура Ampere позволяет достичь проекционных показателей по вычислительной мощности в 350 PFLOPS и энергоэффективности в 10 EFLOPS.

Ускоритель H100 Tensor Core GPU от NVIDIA предлагает новый подход к аналитике данных, позволяя ускорить процесс обработки данных и улучшить эффективность работы. В частности, увеличение объема памяти, работа с широким спектром данных, включая последовательность белков и генетическую информацию, позволяет ускорить процесс анализа данных в области биотехнологий и медицины.

Теперь компании и организации могут использовать GPU-ускорители H100 Tensor Core для аналитики данных, получая более высокую скорость обработки данных и большую точность результатов. Это открывает новые возможности для исследований и выявления закономерностей в больших объемах информации.

Enterprise-Ready Utilization

Графический процессор NVIDIA H100 Tensor Core GPU разработан с учетом возможности максимальной использования мощностей для предприятий. Он способен обрабатывать множество параллельных задач, идеален для инфраструктуры центров данных и облачных сервисов.

В сравнении с предыдущими поколениями чипов, H100 имеет внушительную производительность до 519.2 tflops при FP16-вычислениях и до 259.6 tflops при FP32-вычислениях. С пропускной способностью памяти до 1,4 терабайт/сек GPU предлагает еще более быструю и эффективную работу в сравнении с предыдущими моделями. Благодаря усовершенствованному архитектурному подходу и использованию многочисленных чипов на кристалле, H100 достигает потрясающих результатов как в операциях, требующих большой пропускной способности памяти, так и в операциях с большим объемом данных.

Увеличение количества ядер и поддержка новых инструкций, таких как INT8 и TF32, позволяют H100 достигать удивительных результатов в базе данных, аналитике, распознавании изображений и других задачах. Благодаря этим ускорителям предприятия могут значительно повысить производительность и снизить затраты на обслуживание.

H100 также обладает улучшенной безопасностью, которая основана на подходе Trusted Execution Environment (TEE). Это гарантирует контроль безопасности программного обеспечения по умолчанию.

Совместимость с множеством приложений и сервисов позволяет H100 реализовывать самые разнообразные сценарии. Он легко интегрируется с существующей инфраструктурой и поддерживает широкий набор приложений в базе данных, центрах обработки данных и облачных сервисах. Благодаря этой гибкости предприятия могут использовать H100 для масштабирования своей инфраструктуры и обеспечения оптимальной производительности.

H100 предоставляет возможность развивать свой бизнес на основе новейших IT-технологий. С этим ускорителем компании могут усилить работу своих программных приложений, ускорить обработку данных и достичь лучших результатов в области аналитики. Но главное, H100 обеспечивает экономию времени и ресурсов, позволяя компаниям поддерживать высокую производительность и эффективность своих систем в любых рабочих нагрузках и на любых масштабах.

Built-In Confidential Computing

Акселератор H100 Tensor Core GPU представляет собой графический процессор с вычислительными модулями Tensor Core, предыдущего поколения. Эти графические процессоры разработаны специально для ускорения работы с нейронными сетями и машинным обучением, а также для выполнения высокопроизводительных вычислений.

Функция встроенного конфиденциального вычисления (built-in confidential computing) позволяет обрабатывать чувствительные данные, такие как геномные последовательности или данные о белках, в условиях максимальной защищенности. Этот функционал будет особенно полезен в областях, где требуется обработка больших объемов данных с высокой точностью.

Чипы H100 Tensor Core GPU рассчитаны на работу в условиях высокой производительности и могут использоваться для ускорения вычислений в таких областях, как аналитика данных, нейронные сети, геномика и другие.

Преимущество акселераторов H100 Tensor Core GPU в том, что они могут обрабатывать большие объемы данных в реальном времени, благодаря высокой пропускной способности и специально разработанным алгоритмам обработки данных. Данные могут быть обработаны параллельно на нескольких чипах H100 Tensor Core GPU, что позволяет достичь еще большей производительности.

Модель GPU H100 Tensor Core GPU основана на архитектуре NVIDIA Ampere и имеет аппаратную поддержку плавающей запятой (FP64) для выполнения точных численных операций. Она также поддерживает программирование CUDA и специальные инструкции для определенных задач, таких как алгоритм Smith-Waterman для сравнения последовательностей белков.

Графический процессор H100 Tensor Core GPU также обладает высокой производительностью благодаря использованию шины NVLink и InfiniBand Gen5 для высокоскоростной передачи данных между чипами. Это позволяет ускорить обработку данных с большой скоростью передачи и снизить задержки.

Вместе с тем, встроенные функции конфиденциального вычисления позволяют снизить риск утечки чувствительных данных, поскольку данные обрабатываются исключительно на акселераторах H100 Tensor Core GPU без доступа извне. Таким образом, конфиденциальность данных будет обеспечена даже при обработке больших объемов информации.

Таким образом, акселераторы H100 Tensor Core GPU со встроенным конфиденциальным вычислением представляют собой мощный инструмент для выполнения высокопроизводительных и конфиденциальных вычислений, специально разработанный для работы с различными видами данных и обработки больших объемов информации.

Новая видеокарта NVIDIA H100 Hopper: 146 терафлопс и 100 миллиардов транзисторов

NVIDIA анонсировала новую видеокарту H100 Hopper, оснащенную 146 терафлопс и 100 миллиардами транзисторов. Этот ускоритель предназначен для работы с большими наборами данных и использует новую технологию под названием NVIDIA Hopper Tensor Core GPU.

Соединение 25 таких видеокарт вместе через InfiniBand будет использоваться для тренировки и развертывания больших моделей глубокого обучения, таких как трехтриллионный параметрный модель LLMs.

Ожидается, что новый GPU Hopper будет значительно превосходить своего предшественника – NVIDIA A100 – по производительности. Это станет возможным благодаря увеличению числа ядер до 10240 и более высокому уровню точности вычислений (INT8).

С помощью GPU Hopper, разработчики могут ускорить обучение и инференс моделей глубокого обучения, включая такие сложные модели, как Transformer-based, а также обработку графов, настройку параметров и рабочие нагрузки, требующие большого количества ресурсов.

Ускорители NVIDIA Hopper могут использоваться в различных системах, включая энтерпрайз и кластера для обучения и развертывания моделей глубокого обучения.

Китайские компании уже заявили о своем желании применять новые ускорители NVIDIA Hopper для развития своих систем глубокого обучения, что поможет им решить сложные задачи и преодолеть вызовы, связанные с большими объемами данных.

Новая видеокарта NVIDIA H100 Hopper станет ключевым элементом для улучшения использования ресурсов на платформе NVIDIA и ускорит принятие технологии глубокого обучения в различных областях, включая медицину, фармацевтику и автомобильную промышленность.

GH100 GPU NVIDIA представила архитектуру Hopper обновление

Компания NVIDIA представила свою новую архитектуру Hopper для GH100 GPU, которая будет являться обновлением предыдущей архитектуры. Ожидается, что GH100 будет численно превосходить своих предшественников во многих аспектах.

Одним из наиболее важных новых возможностей GH100 GPU является его поддержка ускоренного latency. Это означает, что вычислительные системы, работающие на базе GH100, смогут обрабатывать больше данных за меньшее время, благодаря снижению времени ожидания. Кроме того, GH100 будет обладать улучшенными возможностями кластерной работы с GPU.

Другой важной особенностью GH100 является увеличение памяти. Ожидается, что GH100 будет иметь более высокую производительность по сравнению с предыдущими версиями, благодаря большему объему доступной памяти.

Также GH100 будет использовать новую шину NVLink для более быстрой передачи данных между ядрами GPU. Это позволит увеличить масштабируемость систем и увеличить производительность вычислений в глубоком обучении и других задачах с высокой степенью параллелизма.

В результате новых функций GH100 GPU, ожидается значительное увеличение производительности систем, особенно в связи с использованием GPU в суперкомпьютерах и крупных вычислительных системах. Кроме того, GH100 будет поддерживать стеки памяти для работы с китайскими системами.

В целом, GH100 GPU NVIDIA представляет собой значительное обновление в архитектуре NVIDIA и ожидается, что оно принесет четырехкратный прирост производительности по сравнению с предыдущими версиями. Мы можем лишь позже узнать все новые возможности этого графического ускорителя, но уже сейчас становится ясно, что GH100 станет одним из самых важных инструментов в области глубокого обучения и других вычислительных задач.

Transformer Engine и ядра Tensor 4-го поколения

Transformer Engine – это специализированный движок, разработанный NVIDIA для работы с моделями Transformer. Он поддерживает новые возможности и интеграцию с различными системами. Благодаря этому движку производительность GPU увеличивается в несколько раз, а также повышается точность тренировки и вывода моделей.

Ядра Tensor 4-го поколения, также известные как spectrum-4, представляют собой новейшую разработку NVIDIA. Они обеспечивают более высокую скорость работы и пропускную способность по сравнению с предыдущими моделями. Каждое ядро Tensor 4-го поколения поддерживает работы с новыми чипами, что позволяет использовать больше вычислительных ресурсов и повышает масштабируемость системы.

Transformer Engine и ядра Tensor 4-го поколения на базе GPU предоставляют полную поддержку работы с новым массивом графических ускорителей. Эта новинка также поддерживает обновленные компоненты, такие как HBM2E, NVLink, NVSwitch и т.д., что позволяет максимально увеличить производительность системы.

Компании могут использовать Transformer Engine и ядра Tensor 4-го поколения для ускорения работы с различными моделями Deep Learning и сверточными нейронными сетями. Они также подходят для обработки данных в области машинного обучения и тренировки моделей с высокой точностью.

Одной из применяемых компаниями задач является тренировка моделей с помощью Transformer Engine и ядер Tensor 4-го поколения. Они позволяют достичь высокой точности тренировки одновременно на множестве моделей, что повышает производительность и экономит ресурсы.

Transformer Engine и ядра Tensor 4-го поколения обеспечивают ускорение работы сетей в режиме реального времени и подходят для работы с различными нагрузками. Они также поддерживают безопасную работу сетей и защиту от внешних угроз.

Общая производительность системы с использованием Transformer Engine и ядер Tensor 4-го поколения может быть значительно повышена. Моделирование повышения производительности на примере работы сети Smith-Waterman показывает, что суперкомпьютер на основе GPU-ускорителей, работающих на ядрах Tensor 4-го поколения, способен достигать ускорения свыше 100x по сравнению с использованием только центрального процессора.

Таким образом, Transformer Engine и ядра Tensor 4-го поколения представляют собой мощный инструмент для ускорения работы систем обработки данных. Они открывают новые возможности в области машинного обучения и глубокого обучения, позволяя достичь нового уровня производительности и точности моделей.

NVLink Switch System

Модель NVLink Switch System поддерживает такие высокопроизводительные GPU-ускорители, как H100, и обеспечивает широкий набор возможностей для различных нагрузок. Кроме того, эти решения могут быть использованы в инфраструктуре суперкомпьютера для выполнения сложных вычислительных задач.

Согласно сообщению NVIDIA, NVLink Switch System может быть использован в китайских суперкомпьютерах, построенных на графических ускорителях H100. Эти новые модели суперкомпьютеров могут обеспечить более 1,3 эксафлопс производительности, что значительно превышает предыдущие показатели.

Один из основных преимуществ NVLink Switch System связан с его высокой пропускной способностью. Он поддерживает до 6144 линков NVLink, что позволяет ускорителям обмениваться данными с большой пропускной способностью. Это позволяет значительно повысить производительность суперкомпьютера и ускорить выполнение больших вычислительных задач.

Более того, система NVLink Switch поддерживает использование максимально возможного количества GPU-ускорителей и связывает их вместе для достижения высокой производительности. Такие функции, как поддержка HBM2E позволяют увеличивать емкость памяти на 50%, что также способствует повышению эффективности работы системы.

Система NVLink Switch также включает в себя встроенные функции безопасности, которые обеспечивают защищенный обмен данными между акселераторами. Это особенно важно при обработке конфиденциальной информации, такой как изображения или аналитические параметры.

В области машинного обучения и глубокого обучения, система NVLink Switch позволяет совмещать GPU-ускорители и использовать их для выполнения высокопроизводительных задач. Например, она может ускорять выполнение значимых задач, таких как обработка изображений или выполнение операций над большими наборами данных.

Система NVLink Switch также имеет высокую плотность размещения, что позволяет ускорителям графической памяти обмениваться данными с минимальной задержкой. Это особенно ценно для задач, где требуется быстрый доступ к памяти, таких как выравнивание моделей и выполнение операций в формате INT8.

Благодаря своим высоким техническим характеристикам и широкому спектру возможностей, система NVLink Switch стала разработкой революционного значения. Байесу удалось улучшить производительность системы благодаря инновационным решениям и усовершенствованиям Карда и позволило создать новое, более производительное устройство, получив поддержку от лучших компаний в мире, таких как Baidu и Tencent.

Обновление

Благодаря мощностям и новым возможностям графического процессора NVIDIA H100 Tensor Core GPU, появилась возможность использования его для множества высокопроизводительных задач. Китайская компания Baidu, в частности, заявила о создании суперкомпьютера, оснащенного новым GPU.

Согласно данным, распространенным в СМИ, новое оборудование показало отличные результаты в сфере обработки изображений, включая high-resolution image generation. В этом контексте стоит отметить новый блок NVSwitch и увеличение количества ядер GPU до 7000.

Компания Nvidia также заявила о новых функциях для своих графических процессоров в области облачных вычислений. Эти функции позволяют использовать графические процессоры для множества задач, включая deep learning, обработку изображений и работы с моделями Transformer.

Одной из интересных новых функций является поддержка INT8 для deep learning, что позволяет улучшить использование ресурсов графического процессора на уровне до 2 GB/с. Также было анонсировано использование новых функций в области работы с сетевыми соединениями, включая RDMA networking, что позволяет увеличить скорость передачи данных между процессорами.

Судя по словам компании, эти новые возможности будут использоваться в системах Baidu, а также в суперкомпьютерах в Китае и по всему миру. Также предполагается, что новый GPU будет использоваться для тренировки массовых моделей глубокого обучения с мощностью до 10 трлн. параметров.

Во время работы с графическим процессором NVIDIA H100 Tensor Core GPU уровень скалируемости систем увеличивается за счет использования графических процессоров Gen5.

Новые функции и возможности графического процессора Xbox NV20A будут полезны не только для обработки изображений, но и для различных высокопроизводительных вычислений. Пользователи смогут использовать эти возможности для ускорения работы своих задач на высоком уровне.

Nvidia вдвое замедлила свой новейший GPU чтобы легально продавать его в Китай

Компания Nvidia ввела ограничение на скорость своего новейшего графического процессора H100 Tensor Core, чтобы осуществлять его продажу в Китае в соответствии с требованиями правительства. Это решение было принято, чтобы удовлетворить местные правила и условия использования GPU в стране, касающиеся соответствия правилам безопасности и требований национальной безопасности.

Программируемый графический процессор H100 Tensor Core, который разработан для работы с большим объемом данных и задачами машинного обучения, теперь может быть продан в Китае, но только при условии, что скорость его работы будет в два раза медленнее, чем у стандартной модели. Это ограничение позволяет Nvidia соблюдать правила безопасности и требования правительства Китая, разрешая использование GPU в стране.

Графический процессор H100 Tensor Core все еще способен обрабатывать огромные объемы данных и использоваться в облачных системах и решениях предприятий. Он оборудован большим объемом памяти и имеет специальные ядра Tensor Core, предназначенные для ускорения работы с высокоточными вычислениями и ускорению тренировки моделей глубокого обучения.

Теперь графический процессор H100 Tensor Core будет поставляться с предустановленными ограничениями скорости, чтобы соответствовать требованиям к использованию GPU в Китае. Однако Nvidia также продолжает предлагать стандартные модели графических процессоров без ограничения скорости для других рынков и стран.

Ограничение скорости графического процессора H100 Tensor Core имеет минимальное влияние на его возможности и производительность. В то время как скорость работы GPU будет медленнее, по-прежнему можно использовать его для обработки большого объема данных, включая тренировку моделей машинного обучения и выполнение вычислений с высокой точностью на больших наборах данных.

Компания Nvidia работает над развитием новых решений для ускорения работы графических процессоров, включая программирование GPU и оптимизацию вычислений на машинном уровне. Она постоянно улучшает свои технологии и инструменты, чтобы обеспечивать более высокую производительность и эффективность использования GPU.

Согласно предварительным прогнозам, минимальное влияние на скорость работы графического процессора поможет Nvidia удовлетворить требования рынка Китая и продвигать свои продукты в этой стране. Такие ограничения скорости уже применялись в отношении других компаний, работающих в Китае, включая гигантов интернет-технологий и разработчиков программного обеспечения.

Замедленные GPU для Китая

Задержка (latency) — это время, которое требуется для передачи данных между различными компонентами системы. Благодаря замедленным GPU, китайские компании могут работать с высокой точностью и производительностью, используя более мощные и эффективные модели.

Например, GPU NVIDIA H100 Tensor Core имеет производительность около 1,3 EFLOP’ов (1,3 квадриллиона операций с плавающей запятой в секунду). Это означает, что системы, работающие на этом GPU, могут обрабатывать большой объем данных, включая изображения и модели глубокого обучения.

NVIDIA H100 также имеет встроенную память объемом до 32 ГБ, что позволяет обрабатывать большие объемы данных без задержек. Он также поддерживает высокоэффективные вычисления (compute) и предоставляет полную поддержку различных моделей, включая TensorFlow.

Для китайских компаний и организаций, которые работают в области разработки, аналитики, безопасности и других областях, развитие и использование данных замедленных GPU от NVIDIA предлагает широкий диапазон выгод. Это включает улучшенную производительность, обработку большего объема данных и обеспечение безопасности и надежности при работе с большими вычислительными стеками (stacks).

Кроме того, эти GPU могут быть использованы в сетевых системах, чтобы обеспечить большую скорость и пропускную способность обмена данными между разными компонентами системы. Это особенно важно для таких крупных китайских компаний, как Baidu, которые работают с огромными объемами данных и обеспечивают высокий уровень точности и производительности.

Ожидается, что замедленные GPU от NVIDIA будут предлагаться в различных вариантах и моделях, включая как самые новые, так и предыдущие модели. Это позволит компаниям в Китае выбирать наиболее подходящий вариант для своих конкретных потребностей. Такие GPU предлагают широкий диапазон возможностей и высокую производительность, что делает их востребованными на различных рынках.

Китайские техногиганты уже закупаются

Китайские техногиганты уже начинают закупаться NVIDIA H100 Tensor Core GPU в качестве основного интегрированного ускорителя вычислений для своих систем. Теперь они могут получить доступ к невероятно высокой вычислительной мощности, сравнимой с самыми мощными вычислительными платформами мира.

С помощью встроенного акселератора int8, H100 предлагает более чем в семь раз большую производительность по сравнению с предшественником. С его помощью китайские компании могут обрабатывать огромные объемы данных в режиме реального времени и с высокой масштабируемостью.

Новая модель GPU основана на архитектуре NVIDIA Ampere и обладает высочайшим уровнем производительности, особенно для вычислений с плавающей точкой fp64.

Очень много китайских компаний интересуются этим новым ускорителем, который может обеспечить безопасное выполнение вычислений на границе данных, и который также идеально подходит для внедрения в предприятий с учетом строгих условий безопасности.

Китайские гиганты технологической индустрии такие, как Tencent, Baidu и Alibaba, уже объединяют свои усилия в создании платформ для объединения мощности множественных H100 в одну систему. Это становится возможным благодаря системе NVIDIA DGX SuperPOD, которая объединяет до семи GPU в одном системном блоке с использованием высокоскоростной сети Mellanox InfiniBand.

Теперь, когда китайские компании уже начали заказывать H100 Tensor Core GPU, можно ожидать более широкого принятия этой технологии со стороны других предприятий по всему миру, которые также нуждаются в гипермасштабируемой и безопасной платформе для обработки огромных объемов данных.

Характеристики Nvidia H100

Новая видеокарта NVIDIA H100 Tensor Core GPU соединяет в себе высокую производительность и последние технологии для ускорения вычислений. Сочетая архитектуру Ampere с новыми функциями, H100 обеспечивает уровень производительности, который мы ранее не видели.

Она поддерживает сверхбыструю связь с памятью HBM2E и предлагает до 1,5 терабайт в секунду пропускной способности памяти. Это позволяет реализовать вычисления на очень больших наборах данных и тренировку моделей с высокой точностью. H100 также поддерживает полную точность (FP32) и половинную точность (FP16) для расчетов.

В H100 встроен обновленный AI-ускоритель Tensor Core, который способен выполнить до 1,25 PFLOPS вычислений с полной точностью и до 2,5 PFLOPS с половинной точностью. Этот AI-ускоритель также поддерживает новейшую версию библиотеки NVIDIA cuDNN, которая позволяет улучшить производительность на развитом уровне.

Кристаллы H100 объединяются через семь соединений NVLink Gen5, что позволяет устанавливать графический адаптер в несколько видеокарт и создавать масштабируемую систему.

Ожидается, что видеокарта H100 выиграет по производительности в сравнении с предыдущей моделью HX, обладая 10% улучшением. Это значительный рост производительности, и она будет отличной заменой для облачных и научных вычислений, а также для развития искусственного интеллекта и машинного обучения.

Важно отметить, что NVIDIA H100 Tensor Core GPU будет также объединять эффективность беспроводной коммуникации и более широкие возможности разработки моделей с помощью поддержки LLMS (Large Language Models), включая модели с трансформерной архитектурой.

Ожидается, что H100 будет полностью совместима со всеми новыми и существующими проектами, что позволит пользователям наслаждаться всеми преимуществами этой новой графической карты.

Быстрая адаптация к новым условиям

Презентованная новинка от NVIDIA, H100 Tensor Core GPU, позволяет быстро адаптироваться к новым условиям и масштабировать работу больших систем. С его помощью компании могут эффективно обрабатывать огромные объемы данных и выполнять сложные задачи, включая машинное обучение и анализ геномных данных.

H100 Tensor Core GPU обеспечивает впечатляющую производительность благодаря большому количеству транзисторов и ядер, а также поддержке технологии INT8. Кристаллы, используемые в H100, содержат в себе в три раза больше транзисторов, чем их предыдущий вариант, представленный NVIDIA. Это означает, что GPU может обрабатывать гораздо больше данных за счет увеличения производительности и пропускной способности.

Для энтерпрайз-рынка H100 Tensor Core GPU предлагает полную поддержку широкого диапазона рабочих нагрузок и сред с обновленной архитектурой. Он поддерживает работу с моделями машинного обучения, анализом данных и другими сложными задачами. Технология Tensor Cores позволяет эффективно работать с сетями глубокого обучения и ускоряет выполнение операций в разы.

В частности, с помощью H100 Tensor Core GPU компании могут быстро адаптироваться к новым условиям, увеличивая производительность и обрабатывая большие объемы данных с высокой скоростью. Новая разработка также поддерживает системы передачи данных между ускорителями и обновленным интерконнектом, что позволяет эффективно использовать кластеры GPU для обработки задач.

Особое внимание следует уделить китайским компаниям и исследователям, которые смогут использовать преимущества H100 Tensor Core GPU. В Китае происходит интенсивное развитие области машинного обучения, анализа геномных данных и других сложных вычислительных задач. Представленная новинка от NVIDIA позволит существенно увеличить производительность и эффективность этих систем, обеспечивая быструю адаптацию к новым условиям.