A100还增加了功能强大的新第三代Tensor Core，同时增强了对DL和HPC数据类型的全面支持以及新的稀疏功能，使得其在处理复杂AI模型时表现更为出色。例如，在使用 PyTorch 框架训练BERT模型上，A100相比V100性能提升了6倍；而在推理阶段，性能甚至提高了7倍。最后介绍的是NVIDIA H100，这是目前最强大的数据中心级GPU之一。
H100 延续了 A100 的主要设计重点,可提升 AI 和 HPC 工作负载的强大扩展能力,并显著提升架构效率。 新的SM 架构 H100 SM 基于 NVIDIA A100 Tensor Core GPU SM 架构而构建。由于引入了 FP8,与 A100 相比,H100 SM 将每 SM 浮点计算能力峰值提升了 4 倍,并且对于之前所有的 Tensor Core 和 FP32 / FP64 ...
H100 延续了 A100 的主要设计重点,可提升 AI 和 HPC 工作负载的强大扩展能力,并显著提升架构效率。 1.1.3 A800 和 H800 从数字上来看,800 比 100 数字要大,其实是为了合规对 A100 和 H100 的某些参数做了调整。A800 相对比 A100 而言,仅限制了 GPU 之间的互联带宽,从 A100 的 600GB/s 降至 400GB/s...
A100还增加了功能强大的新第三代Tensor Core,同时增强了对DL和HPC数据类型的全面支持以及新的稀疏功能,使得其在处理复杂AI模型时表现更为出色。例如,在使用 PyTorch 框架训练BERT模型上,A100相比V100性能提升了6倍;而在推理阶段,性能甚至提高了7倍。 最后介绍的是NVIDIA H100,这是目前最强大的数据中心级GPU之一。H10...
A100还增加了功能强大的新第三代Tensor Core,同时增强了对DL和HPC数据类型的全面支持以及新的稀疏功能,使得其在处理复杂AI模型时表现更为出色。例如,在使用 PyTorch 框架训练BERT模型上,A100相比V100性能提升了6倍;而在推理阶段,性能甚至提高了7倍。 最后介绍的是NVIDIA H100,这是目前最强大的数据中心级GPU之一。H10...
△ BERT 训练和推理上,V100 与 A100 的性能对比 A100 vs H100 NVIDIA H100 采用 NVIDIA Hopper GPU 架构,使 NVIDIA 数据中心平台的加速计算性能再次实现了重大飞跃。H100 采用专为 NVIDIA 定制的 TSMC 4N 工艺制造,拥有 800 亿个 晶体管,并包含多项架构改进。
事实不然。虽然从数字上来看,800 比 100 数字要大,其实是为了合规对 A100 和 H100 的某些参数做了调整。A800 相对比 A100 而言,仅限制了 GPU 之间的互联带宽,从 A100 的 600GB/s 降至 400GB/s,算力参数无变化。而 H800 则对算力和互联带宽都进行了调整。
对于较小规模的项目,比如实验室AI模型训练,V100可能是一个不错的选择;而对于追求极致性能且资金充裕的企业来说,则更倾向于选择A100甚至H100来满足需求。特别是对于那些依赖于大规模并行计算的任务而言,后者无疑是更好的选项。 然而值得注意的是,并非所有情况下都适用“越贵越好”的原则——有时候根据实际场景灵活调整...
从数字上来看,800 比 100 数字要大,其实是为了合规对 A100 和 H100 的某些参数做了调整。A800 相对比 A100 而言,仅限制了 GPU 之间的互联带宽,从 A100 的 600GB/s 降至 400GB/s,算力参数无变化。而 H800 则对算力和[互联带宽]都进行了调整。