同一个 GPU 内的所有 SM 共享 50MB L2 Cache 和 80GB HBM3 Memory 进一步向外看,同一个节点上的 GPU 通过 NVLink/NVSwitch 连接在一起 简化的 H100 结构 这张图里面我们已经看到了对应于硬件,从软件层面 CUDA 编程模型中的视角,我们进一步介绍 CUDA 编程模型。在 CUDA 编程模型中,CPU 和主存被称为 Host,...
在419次意外中断中，有148次（30.1%）是由于各种GPU故障（包括NVLink故障）引起的，而72次（17.2%）是由HBM3内存故障引起的。这并不意外——英伟达H100 GPU有着高达700W的功耗，并因此需要承受大量热应力。相比之下，在54天内只有两个CPU发生故障（上图中蓝色部分）。虽然GPU是最重要但也最脆弱的组件，占到意...
在英伟达的元宇宙/数字孪生蓝图中,H100 通用GPU系列与RTX 图形GPU 各司其职。然而图形GPU 需要通用计算加持,才能支持数字孪生所需要的物理模拟运算,更需要AI做超分及为光追所需要的降噪。反而言之,通用GPU需要渲染才能广泛地从事基于AI的内容生成及三维建模。我的看法是,通用与图形GPU应该融合。但H100没这么做,原因是...
NVIDIA H100 Tensor Core GPU securely accelerates workloads from Enterprise to Exascale HPC and Trillion Parameter AI.
NVIDIA H100 gpu具有第四代张量内核和Transformer引擎具有FP8精度，进一步扩展了NVIDIA在市场领先的AI领导地位训练速度提高4倍，推理速度提高30倍语言模型。对于高性能计算(HPC)应用，H100将FP64的每秒浮点运算次数(FLOPS)增加三倍，并将其添加动态规划(DPX)指令提供高达7倍的更高性能。采用第二代多实例GPU (MIG)，...
【新智元导读】在Meta的Llama 3.1训练过程中,其运行的1.6万个GPU训练集群每3小时就会出现一次故障,意外故障中的半数都是由英伟达H100 GPU和HBM3内存故障造成的。 随着大模型的迭代,其GPU用量也在不断增长。 Meta的Llama 1使用了2028块GPU,而到了Llama 3.1 405B,这个数字变成了16384。
NVIDIA H100张量核心GPU提供前所未有的性能,可扩展性,以及各种工作负载的安全性。与NVIDIA®NVLink®开关系统,最多256H100 gpu可以连接加速百亿亿级工作负载,而专用Transformer Engine支持万亿参数语言模型。H100使用突破性创新的NVIDIA Hopper™架构提供业界-领先的会话AI,将大型语言模型的速度提高了30倍以前的一代...
同一个 GPU 内的所有 SM 共享 50MB L2 Cache 和 80GB HBM3 Memory 进一步向外看,同一个节点上的 GPU 通过 NVLink/NVSwitch 连接在一起 简化的 H100 结构 这张图里面我们已经看到了对应于硬件,从软件层面 CUDA 编程模型中的视角,我们进一步介绍 CUDA 编程模型。在 CUDA 编程模型中,CPU 和主存被称为Host,...
受VPR启发,英伟达在Ampere架构GPU中实现了机密计算的部分基础能力。Ampere架构的固件允许在GPU内存里创建一个保护计算的飞地,保证仅有SEC2安全微控制器可以从飞地读取数据,并且加密后写入外部。这项能力被称作APM(Ampere Protected Memory)。 机密计算要求同时保护数据和代码的机密性和完整性,APM仅提供了数据的机密性,无...
1. 更高效的GPU利用率：新技术使H100 GPU的利用率从之前的35%提升到75%。这使得LLM的训练和运行速度显著提高，达到了之前版本的1.5~2倍。2. 更好的低精度性能：FlashAttention-3在保持准确性的同时，可以使用FP8这样的较低精度。这不仅加快了处理速度，还能减少内存使用，从而为运行大规模AI操作的客户节省成本并...