与A100 相比,H100 中的 Tensor Core 架构使每个 SM 的原始密集和稀疏矩阵数学吞吐量提高了 2 倍。它支持 FP8、FP16、BF16、TF32、FP64 和 INT8 MMA 数据类型。 H100 中的 FP8 Tensor Cores 支持 FP32 和 FP16 累加器以及两种新的 FP8 输入数据类型 -具有 4 个指数位、3 个尾数位和 1 个符号位的E...
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 的原始密集和稀疏矩阵数学吞吐量提高了 2...
输出矩阵 Z 是由每个 head 拼起来的,每个 head 的大小是 batch size * token 长度 * embedding size / heads num = batch size * 4096 * 8192 / 64。输入矩阵 X 的大小是 batch size * token 长度 * embedding size = batch size * 4096 * 8192。注意这里的 X 大小跟所有 heads 合并在一起后的 Z...
也不是,因为 KV Cache 的大小可是正比于 batch size 的,batch size 大了,KV Cache 占据的 GPU 内存容量就很可观,比如在 LLaMA-2 70B 中,每个 prompt 都要占据 5 GB 的 KV Cache,如果 batch size 搞到 32,那么 KV Cache 就会占掉 ...
在行业标准AI推理测试中,NVIDIA H100GPU创造多项世界纪录、A100 GPU 在主流性能方面展现领先优势、Jetson AGXOrin 在边缘计算方面处于领先地位。 在MLPerf行业标准 AI 基准测试中首次亮相的 NVIDIA H100Tensor Core GPU 在所有工作负载推理中均创造了世界纪录,其性能比上一代 GPU 高出 4.5 倍。
H100 將雙精確度 Tensor 核心的每秒浮點運算次數 (FLOPS) 提高為 3 倍,提供高效能運算每秒 60 兆次浮點運算的 FP64 運算。融合人工智慧的高效能運算應用程式,能利用 H100 的 TF32 精確度,達到單精確度矩陣,乘法運算每秒 1 petaFLOP 浮點運算輸送量,而且無須變更程式碼。
看算力和内存也能看出来,H100 的 FP16 算力大约是 4090 的 3 倍,内存带宽是 3.35 倍,训练过程中由于 batch size 比较大,大多数算子是 compute bound(计算密集型),少数算子是 memory bound(内存密集型),这个结果是不意外的。 LambdaLabs PyTorch 单卡训练吞吐量对比图...
NVIDIA 的算力表里面油水很多,比如 H100 TF16 算力写的是 1979 Tflops,但那是加了 sparsity(稀疏)的,稠密的算力只有一半;4090 官方宣传 Tensor Core 算力高达 1321 Tflops,但那是 int8 的,FP16 直只有 330 Tflops。这篇文章的第一版就是用了错的数据,H100 和 4090 的数据都用错了,得到的结论非常离谱。
IT之家从报道中获悉，ABCI-Q 内置超过 2000 片英伟达 H100 Tensor Core GPU，并通过英伟达的 Quantum-2 InfiniBand 连接超过 500 多个节点，是全球唯一完全可以 Offload 的网络计算平台。ABCI-Q 由富士通在日本产业技术综合研究所 (AIST) ABCI 超级计算中心量子人工智能技术全球商业研究开发中心 (G-QuAT) 建造，...
将优化后的模型部署到H100 Tensor Core GPU上。利用H100的高效内存带宽和低延迟互联技术,可以实现模型在多GPU之间的快速数据传输和并行处理。 对于涉及自然语言处理的推理任务,可以结合TensorRT-LLM技术。利用LLM的强大语言处理能力,可以实现对输入文本的深度理解和分析,再结合TensorRT的高效推理能力,可以快速得出推理结果。