不久前,英伟达公布了旗下的芯片,在MLPerf行业标准AI基准测试的结果。 根据英伟达的说法,H100(又名 Hopper),提高了所有六个神经网络在每个加速器上的表现标准,比上一代的A100,性能高了4.5倍,创造了所有工作负载推断的世界纪录。 所谓的推理,不同于机器学习(ML)。 机器学习是创建训练模型并让系统「学习」的,而推理...
由于手头现金限制问题，在两块A100和一块H100中做抉择。英伟达官方参数对比结果 PyTorch Benchmark 算力吞...
This blog post walks you through how to use FlashAttention-2 on Lambda Cloud and outlines NVIDIA H100 vs NVIDIA A100 benchmark results for training GPT-3-style models. For more deep learning benchmarks, demos, and examples from Lambda, check outthis GitHub repository. Table of Contents Introd...
考虑到 H100 新推出的 FP8 Tensor Core 3,958 TFLOPS 的算力,以及新一代 NVLink Network 的通信带宽,训练速度可以进一步加快,GPT-3 175B 训练可以相比 A100 可以快 6 倍多。 NVIDIA H100 vs A100 Performance, Source: NVIDIA WhitePaper 除了性能上相对于 A100 有明显优势,H100 在成本上也优于 A100。虽然 ...
与其他GPU的比较：与A100的比较： H100在AI训练和推理方面提供了显著的性能提升，特别是在大型语言模型的...
大模型推理:A100/H100 太贵,何不用 4090? 大模型的训练用 4090 是不行的,但推理(inference/serving)用 4090 不仅可行,在性价比上还能比 H100 稍高。4090 如果极致优化,性价比甚至可以达到 H100 的 2 倍。 事实上,H100/A100 和 4090 最大的区别就在通信和内存上,算力差距不大。
MIG这一块这次的h100也得到了增强，之前写的a100的回答里也提到了，个人觉得这一块老黄是在dsa形态的...
Stability AI, the developers behind the popular Stable Diffusion generative AI model, have run some first-party performance benchmarks for Stable Diffusion 3 using popular data-center AI GPUs, including the NVIDIA H100 "Hopper" 80 GB, A100 "Ampere" 80 GB, and Intel's Gaudi2 96 GB accelerato...
虽然只有两块 H100 GPU 可用于测试,但通过推断 A100 SXM 测试的结果并应用观察到的多 GPU 缩放因子,DrivAer 测试使用八块英伟达™(NVIDIA®)H100 GPU的预测解算时间不到八小时。 对于运行大规模仿真驱动设计的网站来说,这样的性能水平足以改变游戏规则。使用最新英伟达™(NVIDIA®)H100 GPU进行的初步测试表明,...
Their performance matches Nvidia because of a few reasons. One of the chief reasons is that AMD only gets about half the theoretical FLOPS in raw GEMM workloads. The other is that FlashAttention2 does not work well on the backward pass still. It is coming, but there are architectural diffe...