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...
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 是 NVIDIA 的第 9 代数据中心 GPU,旨在为大规模 AI 和 HPC 实现相比于上一代 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 数量级的性能飞跃。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。
H100 是 NVIDIA 的第 9 代数据中心 GPU,旨在为大规模 AI 和 HPC 实现相比于上一代 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 数量级的性能飞跃。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。
△ 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。
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。
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。 H100 是 NVIDIA 的第 9 代数据中心 GPU,旨在为大规模 AI 和 HPC 实现相比于上一代 NVIDIA A100...
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。
鉴于某些原因,A100和H100无法进入中国市场。但英伟达并未放弃,于是推出了A800和H800。A800可视为A100的简化版,虽然数据传输速率有所限制,但整体性能相差无几。而H800在显存带宽上有了明显的改善,相较于A800,性能提升了约3倍。显存带宽是决定GPU处理速度的关键因素,H800的显存带宽高达3 TB/s!想象一下,数据就像跑车...