NVLink是NVIDIA在2016年推出的Tesla P100和Pascal GP100GPU上使用的高速互联技术,称为NVLink1;2017年的TeslaV100则使用了NVLink2;2020年的A100搭配NVLink3,提高了单个lane的速率,在保持同样带宽下减少了lane数量;2022年的H100推出了NVLink4,继续提高单个lane的速率,同时减少lane数量。NVLink整体发展情况如下所示: NV...
Hopper的算力增加远超Global NoC和HBM带宽的增加,要发挥这个架构的算力,需要根据计算的特性,包括数据重用,时空重用,计算密度等等选择合适的数据通路和停留点,同时考虑好如何利用Async做并发。Whitepaper上提到不少要点。 其它 Hopper架构的改进的完整信息,可以参看这两份材料: NVIDIA H100 Tensor Core GPU Architecture (...
Whitepaper:QCT GenAI Solutions: QCT POD with NVIDIA GB200 NVL72 – Powering the Future of Large Language Models Whitepaper:QCT Qoolrack Stand-Alone: Advanced Liquid Cooling for NVIDIA GB200 NVL72 Systems Whitepaper:The VDURA Data Platform: Elevating Data Storage for AI and HPC ...
H100641618 How to Use This Model These models must be used with NVIDIA Hardware and Software. For Hardware, the models can run on any NVIDIA GPU, including NVIDIA Jetson devices. These models can only be used withTAO Toolkit, theDeepStream SDK, orTensorRT. ...
[1] Nvidia H100, white paper,https://www.hpctech.co.jp/catalog/gtc22-whitepaper-hopper_v1.01.pdf [2] Nvidia A100, white paper,nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf [3] Tim Dettmers, Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice for Using GPUs in Deep Learning,...
从全局存储带宽和峰值FP16 Tensor core算力上看,其Roofline Model如下图所示,计算强度: H100 > A100 > V100。对于一个任务通常受限于访存或者算力,在不同的硬件算力平台上表现不同。 以Ampere架构,A100的计算平台,其内存结构简化如下图所示。 对于任意m*n*k的FP16矩阵运算:一个tensor core的访存计算比(Byte/...