与NVIDIA A100 SXM4 系统相比,NVIDIA H100 SXM5 系统上的 DeepSpeed 训练速度提高了 2.5 倍至 3.1 倍。捷智算平台配备 80GB NVIDIA H100 SXM5 GPU、NIC 与 GPU 比率为 1:1 的 InfiniBand 连接以及轨道优化网络。它们可以在数千个 GPU 上提供前所未有的性能和可扩展性。
显存方面,H100 SXM5启用5个HBM3堆栈,共计80GB,显存位宽为5120Bit。L2缓存也下降到50MB,对比A100依然有25%提升。 H100 PCIe5 加速器 PCIe5版的H100 CNX,集成CX7芯片,可将网络数据以50GB/s的速度直接传输给GH100 GPU处理 PCIe版虽然更多用于小型企业,但是PCIe版的性能也是不容小觑。PCIe版采用进一步缩减的GH...
探索一款名为TRY SR4O6的服务器,它搭载了NVIDIA H100 SXM*4 GPU,为高性能计算(HPC)和人工智能(AI)提供了强大的动力。🚀 🔧 这款服务器配备了2颗Intel Xeon铂金8469C处理器,总共拥有96个核心和192个线程,运行频率高达2.6GHz。在图形处理方面,它配备了4块NVIDIA H100 SXM5 GPU,每块GPU拥有80GB的显存。 🌐...
Godì 1.8: 2CRSi's HGX Server, powered by 8 H100 GPUs Complete GPU intensive system for AI workloads Discover our latest HGX H100 server: the Godì 1.8 SR-NV8!Powered by NVIDIA and Intel, with 8 NVIDIA® H100 SXM5 GPU and 2 Intel® Xeon® Scalable 4th Gen....
内存: H100 SXM 具有 HBM3 内存,与 A100 相比,带宽增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款具有 HBM3 内存的 GPU,可提供 3+ TB/秒的内存带宽。A100 和 H100 都具有高达 80GB 的 GPU 内存。 NVLink: H100 SXM 中的第四代 NVIDIA NVLink 比上一代 NVLink 的带宽增加了 50%,多 GPU IO 的总...
H100 SXM5使用的H100 GPU规格为66个TPC纹理集群,SM数量下降到132组,而CUDA数量也下降到16896个(但相比于目前的GA100岂止于翻倍),张量核心为528个。显存方面,H100 SXM5启用5个HBM3堆栈,共计80GB,显存位宽为5120Bit。L2缓存也下降到50MB,对比A100依然有25%提升。 H100 PCIe5 加速器 PCIe5版的H100 CNX,集成...
H100 SXM5使用的H100 GPU规格为66个TPC纹理集群,SM数量下降到132组,而CUDA数量也下降到16896个(但相比于目前的GA100岂止于翻倍),张量核心为528个。显存方面,H100 SXM5启用5个HBM3堆栈,共计80GB,显存位宽为5120Bit。L2缓存也下降到50MB,对比A100依然有25%提升。 H100 PCIe5 加速器 PCIe5版的H100 CNX,集成CX...
首先，值得一提的是，对于当前的基础模型训练需求，如ChatGPT，NVIDIA H100 80GB SXM5依旧是首选GPU。然而，一旦基础模型训练完成，通常可以在成本和功耗显著降低的部件上，依据特定领域的数据或推理进行模型定制。这正是NVIDIA L40S大展身手的机会。其出色的性能和价格优势，使得它成为人工智能领域的新宠。目前，在高端...
新一代H100上来就是80GB，其中PCIe5.0形态的还是HBM2e，SXM5形态的则是最新标准HBM3。根据最新曝料，NVIDIA正在准备120GB HBM2e显存版的H100计算卡，PCIe形态，显存带宽还是高达3TB/s。GH100核心采用台积电4nm工艺制造，集成800亿个晶体管，核心面积814平方毫米，内部集成了多达18432个CUDA核心、576个Tensor核心、60...
Mixtral的结果显示了各种配置选项可以产生多大的差异——例如，单个H100 80GB卡内存不足，而没有KVcache的MI300X也表现不佳。GH200做得更好，尽管MI300X仍然领先，而两个H100 SXM5 GPU的性能提高了约40%。（要使用所选设置运行模型，需要两个H100 GPU。）转向LLaMA3-70B的结果，我们看到了一组不同的硬件。这...