我们将简要介绍 H100、基于 H100 的新 DGX、DGX SuperPOD 和 HGX 系统以及基于 H100 的新融合加速器,然后深入探讨 H100 硬件架构、效率提升和新的编程功能。
每个GPU一共有16896个 FP32 CUDA Core,528个Tensor Core。 我还留意了下其他文章所提及的,这次 FP32 CUDA Core是独立的,而在安培架构,是有复用 INT32 部分。相较A100,这次是在没复用的情况下把 FP32 CUDA Core数量翻倍。 第四代TensorCore TensorCore对矩阵乘法有着高度优化,这一次发布了第四代,在FP16矩阵...
首先附上H100白皮书的链接:H100 Whitepaper 架构上的演进 TensorCore吞吐量翻倍(同SM同频) 根据黄金主义回归律法的揭示:AI就是矩阵乘+非线性! 而看看那非线性那可怜的O(N)的计算量,矩阵乘的O(N^3)的计算量才是AI中的绝对计算瓶颈。因此,对于矩阵乘专用单元的TensorCore,其同频吞吐稳步翻倍提升是自然符合产品...
CUDA编程模型长期以来一直依赖于GPU计算架构,该架构使用包含多个线程块的grid来利用程序中的局部性。一个线程块包含在单个 SM 上并发运行的多个线程,其中线程间的同步通过barrier操作实现,并使用SM的共享内存互相交换数据。然而,随着 GPU 的增长超过 100 个 SM,计算程序变得更加复杂,线程块作为编程模型中表达的局部性的...
HGX H100 8-GPU HGX H100 8- GPU 是新一代 Hopper GPU 服务器的关键组成部分。它拥有八个 H100 张量核 GPU 和四个第三代 NV 交换机。每个 H100 GPU 都有多个第四代 NVLink 端口,并连接到所有四个 NVLink 交换机。每个 NVSwitch 都是一个完全无阻塞的交换机,完全连接所有...
H100 Tensor Core 架构 Tensor Core 是用于矩阵乘法和累加 (MMA) 数学运算的高性能处理元素。与标准浮点 (FP)、整数 (INT) 和融合乘法累加 (FMA) 运算相比,在一个 NVIDIA GPU 中跨 SM 并行运行的 Tensor Core 可大幅提高吞吐量和效率。 与A100 相比,H100 中的 Tensor Core 架构使每个 SM 的原始密集和稀疏...
This datasheet details the performance and product specifications of the NVIDIA H100 Tensor Core GPU. It also explains the technological breakthroughs of the NVIDIA Hopper architecture.
面向新时代的AI计算 英伟达全新H100 GPU架构解读 英伟达在本次GTC上同时发布了Grace CPU，并且和H100 GPU组成了Grace Hopper Superchip。英伟达Hopper架构的H100 GPU Hopper 架构的 H 100 G P U 所使用的重点技术 英伟达H100 GPU和上代产品的性能对比
从最基本的SXM模块版本与H100 PCIe Gen 5 GPU运算卡，到集成Connectx-7网络芯片的H100 CNX运算卡，并有HGX H100服务器、DGX H100计算机、DGX SuperPOD超级计算机，通过不同的组态来满足用户多样的应用需求。想要更深入了解Hopper架构的读者，可以下载NVIDIA提供的Hopper架构白皮书（PDF，7.5MB）。
Hopper Tensor 核心 GPU 將驅動 NVIDIA Grace Hopper CPU+GPU 架構,專為 TB 級加速運算打造,並為大模型人工智慧和高效能運算提供高出 10 倍的效能。NVIDIA Grace CPU 運用 Arm®架構的彈性,專為加速運算需求而從頭打造 CPU 和伺服器架構。Hopper GPU 搭配 Grace CPU 使用 NVIDIA 超高速晶片對晶片互連技術,提供...