مع النمو المستمر للذكاء الاصطناعي وتقنيات الحوسبة عالية الأداء، تمثل وحدات معالجة الرسوميات H200 Tensor Core من NVIDIA قمة الأداء. تم تصميم هذا الجيل من وحدات معالجة الرسوميات لزيادة الإنتاجية في المهام الصعبة مثل تطوير الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات والحوسبة عالية الأداء وحتى تطوير الألعاب. باستخدام بنية مودم مصممة خصيصًا، تقدم سلسلة H200 فعالية من حيث التكلفة وقابلية التوسع التي ستصبح ميزة تنافسية كبيرة لكل من المطورين والشركات التي تبحث عن التطور التكنولوجي. توضح هذه المدونة الميزات المعمارية وأرقام الأداء والاستخدامات المحتملة لـ نفيديا H200 ستغير وحدات معالجة الرسوميات Tensor Core الحوسبة قريبًا.
ما الذي يجعل ملف نفيديا H200 تغيير في اللعبة الذكاء الاصطناعي التوليدي?
الميزات المبتكرة والكبيرة قوة الحساب لقد قامت وحدات معالجة الرسوميات H200 التي توفرها بنية Tensor Core بتحويل التهديدات باستخدام تقنيات تتعلق بالذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي تستهدف نماذج التعلم العميق مثل GANs (شبكات التوليد التنافسية) وVAEs (أجهزة الترميز التلقائية المتغيرة). وبفضل مقاييس الأداء الأفضل، يمكن لوحدات معالجة الرسوميات H200 التعامل مع بنيات النماذج الكبيرة وخوارزميات التدريب والاستدلال السريع. ويتم ذلك من خلال ذاكرة ذات نطاق ترددي عالي وكفاءة أفضل لنواة Tensor. بالإضافة إلى ذلك، توفر H200 إمكانية التوسع، مما يسهل تثبيت وحدة معالجة الرسوميات في أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر شمولاً، مما يفيد المطور حيث يمكن للمستخدمين تنفيذ تقنيات توليدية أكثر تعقيدًا حيث يصبح من الممكن تحقيق توليف أسرع وأفضل للبيانات والمحتوى الواقعي في مجالات مختلفة.
كيف يمكن لل نفيديا H200 تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي تمرين؟
قد تكمن الحلول الذكية والإبداعية للتعقيدات الناجمة عن تدريب ونشر Design Visors وAnalog DSD AI Geners في استخدام أدوات أكثر تقدمًا للشبكات العصبية التلافيفية الشبكات أو الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا لتقديم ميزات عبر النماذج التقليدية لهيكلة ميزات مختلفة دون تدابير تحكم إضافية في الترجيح، وحدات أداء الذكاء الاصطناعي، وخاصة نوى Tensor H200 تجدر الإشارة إلى أن إدخال ذاكرة عالية السرعة تعتمد على المنطقة يعني أنه يمكن تحميل مثل هذه البيانات وتنفيذها بالقرب من المعالج، وبالتالي لا توجد حاجة كبيرة للخطوة مما يعني عدم وجود نوافذ لتكلفة التدريب. يسمح دعم المزيد من العمليات المتوازية لـ H200 بالتعامل مع مجموعات بيانات أكثر تعقيدًا. لا تعمل هذه التحسينات على تقليل مدة التدريب فحسب؛ بل إنها من المؤكد أنها ستحدث ثورة في قدرات التصميم ودقة سلوكيات مخرجات التعلم العميق، مما يجعل التقدم في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي ممكنًا، فضلاً عن مجالات أخرى تعتمد على البيانات بشكل كبير.
ما هو الدور الذي يلعبه تنسور كور اللعب في الذكاء الاصطناعي؟
إن نواة الموتر عبارة عن عملية ضرب مصفوفة عالية الأداء مدمجة في قدرات الذكاء الاصطناعي. وعلى النقيض من النوى العامة التي تحتوي عليها وحدة المعالجة المركزية القياسية، فإن هذه النوى المعينة تقوم بإجراء حسابات مشتركة عند تدريب نماذج التعلم العميق، وخاصة أثناء عمليات ضرب المصفوفة. إن هذه الزيادة في الحساب أمر بالغ الأهمية في مراحل التدريب والتنفيذ لنماذج التعلم العميق لأنها تحدد وتقلل من الوقت المستغرق للقيام بهذه الأنشطة. كما تستخدم نوى الموتر الدقة المختلطة، مما يجعلها فعالة في استخدام الطاقة مع كفاءة نموذجية جيدة. لذلك، هناك حاجة إلى نوى الموتر لأنها تعمل على تحسين عمليات الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أفضل وأكثر كفاءة وخلق مساحة لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
استكشاف التأثير على نماذج اللغات الكبيرة
يمكن أن يُعزى التقدم المحرز فيما يتعلق بكفاءة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) إلى دمج عناصر الحوسبة المتقدمة مثل Tensor Cores. تحتاج نماذج الحوسبة الكبيرة هذه إلى قوة حوسبة واسعة، وبالتالي، لديها تسارع في وقت التدريب والاستنتاج، مما يسمح بالتطوير السريع وإصدار منتجات مختلفة. تعالج Tensor Cores على وجه التحديد عملية ضرب المصفوفات المعقدة بكفاءة، وهي السمة الرئيسية لـ LLMs، وبالتالي تسريع دورة المراجعات دون المساس بأداء النماذج. بالإضافة إلى ذلك، تساعد هذه التحسينات في الموارد أيضًا في توزيع LLMs بشكل فعال على مهام فهم اللغة الأكثر شمولاً وتعقيدًا، وتحسين سمات NLU وNLP. لذلك، فقد مكّن ذلك من إمكانية تحقيق مراحل أكثر تقدمًا من LLMs ومخرجات أكثر كفاءة فيما يتعلق بتلك الفئات من أنشطة الذكاء الاصطناعي.
كيف يمكن لل وحدة معالجة الرسومات H200 مقارنة مع H100?
الاختلافات الرئيسية في الأداء و قدرات الذاكرة
تتمتع وحدة معالجة الرسوميات H200 بعوامل تتقدم بشكل ملحوظ عن وحدة معالجة الرسوميات H100 فيما يتعلق بالقدرة والذاكرة. ومن بين التحسينات الأكثر وضوحًا نواة Tensor الأفضل. ويمكن لوحدة H200 تحسين عرض النطاق الترددي للذاكرة بشكل أكبر، مما يسمح بالحركة السريعة والقدرة على إدارة النماذج الكبيرة بشكل أفضل، وهو أمر ضروري في التعامل مع مهام مجموعات البيانات الكبيرة. وعلى وجه الخصوص، تتميز وحدة H200 بالتوازي الحسابي الأعلى، مما يؤدي إلى أداء أفضل في مهام الذكاء الاصطناعي المختلفة. باختصار، تعمل مثل هذه التحسينات على تمكين أداء أفضل وأكثر كفاءة لهياكل الشبكات العصبية المتقدمة، وبالتالي تجعل وحدة H200 غير مناسبة لدراسات الذكاء الاصطناعي الحديثة والاستخدامات الصناعية.
فهم هندسة NVIDIA Hopper
مع هندسة Hopper، تقدم NVIDIA الجيل التالي من التصاميم، مما يحسن كفاءة وحدة معالجة الرسوميات وقابليتها للتطوير. وفي جوهر هذا، توجد تصاميم تعزز زيادة الحوسبة المتوازية والأداء. وفي هذا الصدد، تتميز هندسة Hopper بتكنولوجيا Tensor Core من الجيل التالي الموجهة نحو عمليات الحوسبة الثقيلة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يزيد من كفاءة الأداء دون فقدان الدقة. علاوة على ذلك، يتيح نظام الذاكرة المتقدم تسريع البيانات، وهو عامل حاسم في تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. يسمح هذا التحول المعماري لشرائح وحدة معالجة الرسوميات H200 بالعمل بشكل أفضل من H100 في جميع العمليات الحسابية والمهام المتعلقة بالبيانات، مما يعزز القدرة على تدريب النماذج الأكبر بكفاءة أكبر وتحسين دقة مهام الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. تضمن الابتكارات والتحسينات أن وحدة معالجة الرسوميات H200 ستكون جاهزة للنشر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتجهية الجديدة والحالية.
ما هي التحسينات التي يقوم بها توفير H200?
بالمقارنة مع أجيال GPU السابقة، تحسن أداء وبنية وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H200 بشكل كبير في العديد من الجوانب، وخاصة في الحوسبة. على وجه الخصوص، تسمح قدرات المعالجة المتوازية المحسنة بسبب تنفيذ تقنية Tensor Core الجديدة بمعالجة أسرع لأغراض الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ونظرًا لنظام الذاكرة المحسن، يمكن معالجة المزيد من البيانات بسرعة مع الاستفادة من حجم النموذج المتاح مع وقت انتظار أقل. علاوة على ذلك، تدعم وحدة معالجة الرسوميات H200 قوة حسابية أكبر وبالتالي يمكنها إجراء عمليات شبكة عصبية أثقل بكثير لكل واط من الأداء المحسن. في المجمل، تعمل هذه الترقيات على تعزيز كفاءة H200 في الأداء والحجم، مما يجعلها أكثر ملاءمة لاحتياجات التطوير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ما هي بيانات المعدة ل نفيديا H200 GPU?
تفاصيل حول ذاكرة سعة و عرض النطاق الترددي
إن وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H200 تتمتع بمساحة ذاكرة ضخمة وعرض نطاق ترددي محسّن للحوسبة عالية الأداء. وبشكل أكثر تحديدًا، تم تصميمها بدقة لتتمتع بسعة ذاكرة كافية، مما سيوفر مساحة لهندسة نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة دون المساس بكفاءة الحوسبة. تم تصميم عرض النطاق الترددي بحيث يكون نقل البيانات سريعًا جدًا، ولا توجد تأخيرات حتى في أكثر العمليات التي تتطلب بيانات. يمنح التركيز على كل من الذاكرة وعرض النطاق الترددي وحدة معالجة الرسوميات H200 القدرة على الأداء على مجموعات بيانات ضخمة وخوارزميات معقدة، وبالتالي المساعدة في تحسين السرعة في البحث عن عمليات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والاستنتاج. تعني هذه المواصفات أن وحدة معالجة الرسوميات المتقدمة H200 تظل في أعلى مستوى من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتقدمة القادرة على تلبية احتياجات الحوسبة الفعالة داخل تكنولوجيا أشباه الموصلات واحتياجات الحاضر والمستقبل.
استكشاف 4.8 تيرابايت/ثانية النطاق الترددي الذاكرة
من خلال بحثي في أفضل المصادر الموجودة على الإنترنت، توصلت إلى فهم أن عرض النطاق الترددي للذاكرة بمقدار 1.4 مرة أكبر لوحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H200 هو تطور غير مسبوق في قائمة وحدات معالجة الرسوميات. يدعم هذا النطاق الترددي سرعات عالية للغاية لنقل البيانات، وهو أمر ضروري للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات وإجراء حسابات معقدة مهمة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يساعد هذا في تقليل الوقت المستغرق لأداء مهمة حسابية تنطوي على كميات كبيرة من البيانات ويساعد في تدريب النماذج بشكل أسرع. والسبب وراء استدامة هذا النطاق الترددي هو الهندسة والتحسين الذي تم إجراؤه مما يجعل H200 أصلًا رائعًا لمعظم المطورين والباحثين حيث يحتاجون إلى معدلات معالجة بيانات عالية.
كيف يمكن لل ذاكرة HBM141E بسعة 3 جيجابايت تحسين الأداء؟
يجب ملاحظة أن حجم ذاكرة HBM3E الذي يصل إلى سعة 141 جيجابايت له تأثير خاص، لأنه يسمح بالوصول إلى البيانات بشكل أسرع بكثير، وهو أمر حيوي للحوسبة عالية الأداء. كشف بحثي عن أفضل المعلومات المتاحة على شبكة الويب العالمية أن هذا النوع من الذاكرة يتيح توسيع النطاق الترددي في ظل ظروف توفير الطاقة بسبب تقنيات تكديس وترابط القوالب المستخدمة بنشاط. وهذا يعني إنتاجية أعلى، مما يوفر تشغيلًا سلسًا تمامًا حتى لأثقل مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والتي، بفضل هذه القدرة على التنفيذ، لا تلبي قيود مستوى تدفق البيانات. باختصار، تضمن جوانب التصميم والوظائف الخاصة بنوع ذاكرة HBM3E أن وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H200 تحقق أفضل قدرات معالجة في فئتها والتي تعالج بكفاءة مجموعات البيانات المعقدة وتشغل خوارزميات متوازية للغاية.
كيف يمكن لل نفيديا H200 تعزيز الذكاء الاصطناعي التوليدي و ماجستير?
دور الحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي وتكامل الحوسبة عالية الأداء
تتعلق الحوسبة عالية الأداء بمستقبل الذكاء الاصطناعي، وخاصة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي وضخامة نماذج اللغة الكبيرة. توفر الحوسبة عالية الأداء في البنية الأساسية البنية الأساسية اللازمة لمعالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة وتنفيذ عدد كبير من العمليات الحسابية. كما توفر مساحة للذكاء الاصطناعي من خلال بناء الموارد، وإجراء المعالجة بالتوازي، وإدارة المهام بشكل أفضل، وبالتالي تسهيل التدريب والاستدلال على النماذج بشكل أسرع وأكثر فعالية. وقد أظهرت الأعمال الحالية أن الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء يمكن أن يتعايشا، حيث يمكن دمج نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة بفضل الأجهزة عالية الأداء وإدارة البرامج الذكية. ومع تزايد الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، لا يزال المجالان، الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، متشابكين ويستمران في تقديم أفكار وحلول جديدة للمشاكل الناجمة عن عالم البيانات. وبفضل هذا التعاون الجديد، الذي لم يسبق له مثيل من قبل، يمكن تنفيذ جميع الأنشطة الحسابية في المشروع بكفاءة وفعالية، وكل هذا سيساعد في دفع النمو الأسرع لتطورات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
فهم أداء الاستدلال يعزز
إن الزيادة في الأداء أثناء الاستدلال ترجع إلى مدى تقدم تكنولوجيا الأجهزة والبرامج. كما تتضمن المعالجات الحديثة مثل NVIDIA H200 أيضًا بنيات متوازية للغاية لمعالجة الشريحة، مما يزيد من سرعة وفعالية تنفيذ نماذج التعلم العميق. ويدعم ذلك أيضًا مسرعات خاصة بالتطبيقات، والتي تهدف إلى القيام بعمليات مصفوفة كبيرة، وهي جزء أساسي من استدلال الشبكة العصبية. وعلى مستوى البرمجيات، أتاح التقدم في الخوارزميات تقليص الوقت المسموح به بشكل أكبر لتحليل البيانات، وإقامتها في الذاكرة، مما يؤدي إلى استجابات أسرع من النموذج. وعلاوة على ذلك، بدأت الأطر والمجموعات الأدواتية الأفضل بكثير في استخدام قوة الأجهزة هذه للتوسع بكفاءة وفعالية. كل هذه التحسينات تزيد لاحقًا من قدرات الاستدلال للنظام من أجل تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر كفاءة في مختلف المجالات.
ما هي التطبيقات التي تستفيد أكثر من وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H200 Tensor Core?
التأثير على الحاسبات العلمية و محاكاة
على الرغم من أنني غير قادر على تقديم المعلومات كما هو موجود على المواقع، إلا أنني أستطيع تقديم بعض الملخصات الموجزة المشتقة من المشاعر السائدة واقتراح مدى تأثير وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H200 Tensor Core على الممارسات الميدانية والمحاكاة في الحوسبة العلمية، والاتجاهات الحالية أو في عمليات الاستقطاب:
إن الحاجة إلى أداء فعال لوحدة معالجة الرسوميات H200 Tensor Core، وخاصة للحوسبة والمحاكاة العلمية واسعة النطاق، عميقة. يمكنها تنفيذ العمليات الحسابية عبر آلاف النوى في وقت واحد، وهو متطلب أساسي في تشغيل عمليات محاكاة معقدة بأنواع بيانات كبيرة الحجم شائعة في محاكاة تغير المناخ، وعلم الوراثة، والفيزياء عالية الطاقة. تساعد بنية H200 في التطوير السريع للنماذج الرياضية المعقدة، مما يؤدي إلى التسليم في الوقت المناسب للأبحاث الدقيقة. تتضمن وحدات معالجة الرسوميات اليوم من NVIDIA أيضًا جوانب تركز على الشبكة من التعلم العميق البيولوجي إلى جانب المحاكاة لتحقيق نتائج أكثر دقة. باختصار، بفضل H200s، يتم تقليل التأخيرات الساحقة في إجراء عمليات العمل البحثي، ويتم زيادة وتيرة العمل البحثي بشكل كبير.
التحسينات في مركز البيانات العمليات
تستفيد كفاءة وفعالية أنشطة مراكز البيانات من استخدام وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H200 Tensor Core. تتيح وحدات معالجة الرسوميات هذه لمراكز البيانات معالجة كميات هائلة من البيانات بكفاءة أكبر من حيث استخدام الموارد لأنها تدعم الإنتاجية العالية والمعالجة ذات زمن الوصول المنخفض. من حيث تحسين الطاقة وموازنة عبء العمل، تساعد البنية المتقدمة لـ H200 في تنظيم نقل البيانات وتقليل كمية الطاقة المستخدمة وعدد العمليات المتزامنة التي يتم التعامل معها معًا. وبالتالي تقليل التكاليف المرتبطة بتشغيل مراكز البيانات وزيادة فترات عمل مراكز البيانات. كما يسمح دعم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمراكز البيانات بأن تكون أكثر تنافسية من خلال تزويد المؤسسات بخدمات تحليلية متطورة ومعالجة المعلومات في الوقت الفعلي، مما يعزز تقدم وتحسين الخدمات داخل القطاعات المختلفة.
الاستفادة من إنفيديا DGX™ لأداء مثالي
تم تصميم أنظمة NVIDIA DGX™ لتحسين أداء وحدات معالجة الرسوميات H200 Tensor Core، وبالتالي توفير حلول شاملة لمهام الذكاء الاصطناعي الثقيلة. بناءً على نشر أنظمة DGX™، يمكن للمؤسسات الاستفادة من تصميم مبسط تم تحسينه لاستخدام تطبيقات الحوسبة GPU. توفر هذه الأنظمة قوة معالجة ممتازة وتتعامل مع المهام المعقدة مثل تطوير نماذج التعلم العميق وعمليات المحاكاة على نطاق واسع. لا يؤدي التقاء الأجهزة والبرامج في NVIDIA DGX™ إلى سرعة حسابية عالية فحسب، بل يضمن الدقة والكفاءة التي تساعد الصناعات على البقاء ذات صلة في الشركات الأكثر تنافسية والموجهة نحو البيانات.
مصادر مرجعية
الأسئلة الشائعة (FAQs)
س: ما هي وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H200 Tensor Core، وكيف تتم مقارنتها مع H100؟
ج: وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H200 Tensor Core هي أحدث نوع من وحدات معالجة الرسوميات التي تنتجها NVIDIA والتي تركز على تحسين الأداء في العديد من المجالات، مثل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء. يستفيد التصميم من التحسينات التي طرأت على تصميم NVIDIA H100 Tensor Core الأساسي فيما يتعلق بسعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي. تعد H200 أول وحدة معالجة رسوميات مزودة بذاكرة HBM3e، مما يزيد من سعة الذاكرة واستخدام عرض النطاق الترددي بمقدار 1.4 مرة، مما يجعلها مناسبة للذكاء الاصطناعي والحوسبة العلمية الكبيرة.
س: متى ستصبح وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H200 Tensor Core متاحة للشراء؟
ج: سيتم إطلاق وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H200 Tensor Core في الربع الثاني من عام 2. يتمتع هذا الجيل الجديد من وحدات معالجة الرسوميات بمجموعة واسعة من خيارات التطبيق وسوف يكون متاحًا على العديد من منصات NVIDIA، مثل NVIDIA HGX H2024 للخوادم وأنظمة الحوسبة الفائقة NVIDIA DGX H200 AI.
س: ما هي السمات المميزة بشكل أساسي لوحدة معالجة الرسوميات H200SXM5؟
ج: تتمتع وحدة معالجة الرسوميات H200 SXM5 بالعديد من السمات الشهية: 1. ذاكرة HBM3e بسعة 141 جيجابايت، وهي كافية لاستيعاب كميات هائلة من البيانات المتعلقة بنماذج الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات 2. نطاق ترددي للذاكرة يبلغ 4.8 تيرابايت/ثانية وهو سريع بما يكفي لمعالجة البيانات ومعالجتها بسرعة 3. تعد وحدات Quad تحسينًا مرحبًا به في كفاءة الطاقة مقارنة بالأجيال الأقل 4- دمج قدرات الشبكات NVIDIA NVLink وNVIDIA Quantum-2 InfiniBand 5. نظام التشغيل مناسب لبرنامج NVIDIA AI Enterprise، والذي يسمح بإنجاز أحمال عمل الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل باستخدام ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات H200 الطويلة.
س: اختتمنا المناقشة حول كيفية مساعدة NVIDIA H200 في تطبيقات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي.
ج: ستوفر وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H200 Tensor Core بلا شك قدرات هائلة لتطوير أحمال عمل التعلم العميق والذكاء الاصطناعي بفضل: 1. حجم ذاكرة معزز لالتقاط نماذج ومجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا 2. نطاق ترددي معزز للذاكرة لتقليل وقت التدريب والاستدلال 3. أداء أفضل في أحمال عمل الذكاء الاصطناعي التوليدية 4. أداء أفضل لمهام استدلال الذكاء الاصطناعي 5. التكامل مع النظام البيئي لبرامج الذكاء الاصطناعي من NVIDIA ومن خلال هذه الضرورات، يمكن للباحثين والمطورين في تطبيقات الذكاء الاصطناعي إطلاق مشاكل أكثر تعقيدًا وحلها بشكل أسرع.
س: ما هي ميزة H200 SXM5 مقارنة بإصدار PCIe، وما الذي يفتقده؟
ج: إن H200 SXM5 عبارة عن وحدة معالجة رسومية من الطراز الأعلى تستهدف نشر الخوادم وتوفر ذاكرة HBM141e كاملة تبلغ 3 جيجابايت. وعلى الرغم من أن إصدار PCIe لا يزال يعمل بشكل جيد، إلا أنه عادةً ما يكون لديه سعة ذاكرة ونطاق ترددي محدودان بسبب قيود عامل الشكل. تم تصميم إصدار SXM5 من أحدث إصدار من NVIDIA H200 لتوفير وظائف مثالية لمراكز البيانات المتزايدة، في حين أن إصدار PCIe هو تنفيذ أكثر تنوعًا لمتطلبات النظام المختلفة.
س: كيف يدعم NVIDIA H200 أحمال عمل الحوسبة عالية الأداء (HPC)؟
ج: تعمل وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H200 Tensor Core على زيادة أداء أحمال عمل الحوسبة عالية الأداء بشكل كبير من خلال 1. تتيح الذاكرة الأكبر في محطات العمل قواعد بيانات ومحاكاة أكبر 2. ناقل ذاكرة أوسع لمعالجة أسرع 3. عوامل تعزز الأداء من خلال العمليات الحسابية العلمية مثل العمليات الحسابية ذات النقطة العائمة 4. العمل دون عناء مع مجموعة برامج الحوسبة عالية الأداء من NVIDIA 5. دمج تقنيات مثل NVIDIA Quantum-2 InfiniBand تساعد هذه القدرات على إجراء المزيد من عمليات التخفيف بالإضافة إلى تحسين السرعة في العمليات مثل التنبؤ بالمناخ والدراسات الجزيئية الحيوية والفيزياء الفلكية وغير ذلك الكثير.
س: هل من المقرر دعم وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H200 باستخدام تكوينات نظام وحدة معالجة الرسوميات H100؟
ج: نعم، تم تصميم تكوينات وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H200 لدعم الأجهزة المصممة لتكوينات وحدة معالجة الرسوميات H100. ويشمل ذلك منصات مثل أنظمة NVIDIA HGX وDGX. إن H200 في قيود الطراز والطاقة التشغيلية مثل H100، وبالتالي يمكن إجراء الترقيات بسهولة وتجنب تصميم الأنظمة إلى حد كبير. ومع ذلك، فمن المستحسن إجراء بعض التعديلات على النظام للحصول على أقصى استفادة من NVIDIA H200.
س: ما هو دعم البرامج المقدم لوحدات معالجة الرسومات NVIDIA H200 Tensor Core؟
ج: تقوم NVIDIA أيضًا بتحديث أحدث وحدات معالجة الرسوميات Tensor Core في H200 ببرامج إضافية تم تطويرها خصيصًا. تتضمن هذه البرامج I. برنامج NVIDIA AI Enterprise الاجتماعي للاستخدام الفعال في البيئات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي II. أدوات تسهل حساب وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسوميات III. أدوات التعلم العميق من NVIDIA IV. الحوسبة للأغراض العامة في NVIDIA HPC SDK V. NVIDIA NGC للبرامج المحسّنة لوحدة معالجة الرسوميات من NVIDIA. لمزيد من تعظيم الإنتاجية، يمكن تحقيق أقصى استفادة من قدرة شريحة H200 على حمل عمل الذكاء الاصطناعي أو الحوسبة عالية الأداء.