NVIDIA H100 vs A100: الكشف عن أفضل وحدة معالجة رسومات (GPU) لاحتياجاتك

في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة عالية الأداء (HPC)، يوجد عالم سريع التغير حيث يمكن لوحدة المعالجة الرسومية المثالية (GPU) تحسين أداء التطبيقات التي تتطلب حوسبة مكثفة أو كسرها. اثنان من هذه النماذج، NVIDIA H100 وA100، كانا يسيطران على العقول في هذا المجال؛ كلاهما تم إنشاؤه بواسطة NVIDIA – الشركة الرائدة في تطوير GPU. ستوفر هذه القطعة مقارنة شاملة بينهما بما في ذلك الابتكارات المعمارية ومعايير الأداء بالإضافة إلى مدى ملاءمة التطبيق مع النظر في أيهما أفضل من الآخر اعتمادًا على ما يفعله بشكل أفضل أو مدى ملاءمته لأغراض مختلفة. هدفنا هو تقسيم ميزاتها ولكن أيضًا تحديد نقاط القوة بالإضافة إلى التعرف على القيود المحتملة، مما يوفر رؤى مفيدة من شأنها أن توجه الشخص إلى الاختيار من بينها وحدة معالجة الرسومات التي تناسب احتياجاتك بشكل أفضل سواء كانت تندرج تحت التعلم العميق أو الحسابات العلمية أو تحليلات البيانات.

NVIDIA H100 مقابل A100: فهم الأساسيات

ما الذي يميز NVIDIA H100 عن A100؟

أصبح NVIDIA H100 ممكنًا بفضل أحدث التطورات التكنولوجية التي تميزه عن A100 بعدة طرق رئيسية. أولاً وقبل كل شيء، فهو يستخدم بنية Nvidia Hopper بدلاً من بنية Ampere التي يتميز بها منافسه A100. يوفر هذا التغيير قوة حوسبة أعلى بكثير وكفاءة في استخدام الطاقة. فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية:

• الهندسة المعمارية: مع تقديم أنوية Tensor من الجيل الثالث بالإضافة إلى أنوية CUDA المحسنة، تقدم هندسة Hopper المستخدمة في H100 أداءً أفضل بكثير لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء مقارنة بالجيل الثاني الموجود في هندسة Ampere المستخدمة في A100.
• الذاكرة: تمت ترقية عرض النطاق الترددي للذاكرة وحجمها بشكل ملحوظ على H100؛ تتميز بذاكرة HBM80e بسعة 2 جيجابايت عبر خيار (خيارات) 40 جيجابايت أو 80 جيجابايت المتوفرة في A100. لا تعمل هذه الزيادة على تسريع معالجة البيانات فحسب، بل تسمح أيضًا بالمعالجة المتزامنة لمجموعات البيانات الأكبر حجمًا.
• الأداء: تمت زيادة قدرة Tensor Flops بشكل كبير لتلبية مهام الذكاء الاصطناعي الأكثر تطلبًا من خلال نموذج وحدة معالجة الرسومات (GPU) هذا الذي يمكنه أداء ما يصل إلى ثلاث مرات أسرع خلال مرحلة الاستدلال من أي جهاز آخر مماثل متاح حاليًا، ويرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى أنه إذا كان جديدًا تصميم مقترن بنظام فرعي أفضل للذاكرة.
• محركات المحولات: تعد محركات المحولات ميزة فريدة لهذا النوع المعين؛ لقد تم إنشاؤها خصيصًا لتسريع النماذج القائمة على المحولات والتي تشكل جزءًا مهمًا من البرمجة اللغوية العصبية (NLP) من بين مجالات الذكاء الاصطناعي الأخرى مما يجعلها خيارًا مثاليًا لأعمال الذكاء الاصطناعي الحالية.
• كفاءة الطاقة: من الملاحظ أيضًا أنه نظرًا للتحسينات التي تم إجراؤها حول تقنيات الرقائق المستخدمة جنبًا إلى جنب مع أنظمة إدارة الطاقة المعتمدة، عند المقارنة جنبًا إلى جنب لكل أساس حسابي وحده، يمكن للمرء أن يدرك أنه يوجد بالفعل بعض الاختلاف الكبير بين مدى كفاءة هاتين الأداتين في استخدام الطاقة. يمكن القول أنها تعمل في ظل ظروف مماثلة، مما يؤدي في النهاية إلى خفض النفقات التشغيلية إلى جانب تعزيز ممارسات الحوسبة الخضراء داخل المنظمات التي تستخدمها.

لذلك، من خلال التحسينات المعمارية وحدها، يمكننا وصف الإصدار الجديد من NVIDIA - H مائة (110) على أنه يمثل مستوى مختلف تمامًا تمامًا حيث تهتم وحدة معالجة الرسومات بشكل خاص عند التعامل مع عمليات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والشبكات العصبية العميقة (DNNs) وتحليلات البيانات الكبيرة وما إلى ذلك.

كفاءة الطاقة: حتى مع وجود المزيد من الطاقة والذاكرة، فإنه لا يزال قادرًا على الحصول على كفاءة أفضل في استخدام الطاقة لكل عملية حسابية مقارنة بإصداره السابق. يعد هذا التطور مهمًا في تقليل التكلفة الإجمالية للملكية بالإضافة إلى دعم ممارسات الحوسبة الخضراء عن طريق تقليل استهلاك الطاقة الناتج عن مهام الحوسبة عالية الأداء.

باختصار، شهد NVIDIA's H100 نموًا هائلاً من حيث سعة الذاكرة والطاقة الحسابية وكفاءة الطاقة مع تقديم ميزات متخصصة مثل Transformer Engines المصممة لتلبية الاحتياجات المتغيرة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء. لا تُظهر هذه التحسينات تفوقها على A100 فحسب، بل تشير أيضًا إلى النهج الموجه نحو المستقبل من قبل NVIDIA في تطوير وحدة معالجة الرسومات.

مقارنة بين بنيات H100 وA100

إن مقارنة التصميمات المعمارية المستخدمة في بناء كل من H100 وA100 تبرز بعض الاختلافات الرئيسية التي تشير إلى مدى التقدم الذي أحرزته NVIDIA في تقنيات وحدة معالجة الرسومات (GPU). في جوهرها، تعتمد H100 على ما يسمى بهندسة "Hopper" والتي تمثل قفزة كبيرة من هندسة Ampere المستخدمة في A100 وبالتالي تحقيق تحسينات كبيرة في قابلية التوسع جنبًا إلى جنب مع مستويات عالية من الكفاءة إلى جانب قدرات الأداء التي لم تكن معروفة سابقًا في هذه الصناعة من الناحية المعمارية؛ يقدم النظام الجديد قدرات معالجة متوازية متفوقة بفضل أنوية Tensor المحسنة بالإضافة إلى محركات المحولات المقدمة المصممة خصيصًا لتحسين النماذج القائمة على المحولات والتي تعد تقنيات معتمدة على نطاق واسع بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة من حيث القدرة على تحليل الأرقام. ومن الجدير بالذكر أيضًا زيادة النطاق الترددي والحجم عند الحديث عن الذكريات لأنه هنا لدينا ذاكرة HBM3 موجودة بكميات أكبر مقارنة بذاكرة HBM2 الموجودة في A 100 مما يؤدي إلى سرعات استرجاع أسرع وبالتالي أوقات معالجة بيانات أكثر سرعة مما يفيد مشاريع الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق جنبًا إلى جنب مع مساعي الحوسبة عالية الأداء (الترقيات الهيكلية المرتبطة بـ h 100 على a XNUMX لا تقدم فقط أداءً حسابيًا أقوى ولكنها توفر أيضًا فوائد أوسع نطاقًا مثل معدلات توفير الطاقة المحسنة ؛ معدلات استجابة أسرع أو حتى مرونة أكبر فيما يتعلق باستخدام التطبيق وما إلى ذلك.)

معايير الأداء: H100 مقابل A100

نتائج المقارنة وجهاً لوجه: H100 مقابل A100

بمقارنة معايير الأداء لوحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 وA100، فمن الواضح أنه كان هناك تحسن في قوة الحوسبة وكذلك الكفاءة. في المتوسط، يتفوق H100 على A100 بنسبة 30% من حيث أداء الاستدلال بالذكاء الاصطناعي و40% عندما يتعلق الأمر بوقت معالجة تحليلات البيانات وفقًا لمعايير الصناعة القياسية. ويرجع ذلك أساسًا إلى البنية الأفضل التي تحتوي على المزيد من نوى Tensor ومحركات المحولات المدمجة في كل وحدة من أجل سرعة معالجة أسرع. على سبيل المثال، يستغرق التدريب على نماذج التعلم العميق وقتًا أقل بنسبة 25% مع النماذج المعقدة التي تم تدريبها باستخدام H100 مقارنةً بتلك التي تم تدريبها باستخدام A100. في مهام الحوسبة عالية الأداء التي تتطلب موارد حسابية كبيرة؛ يؤدي هذا إلى زيادة القدرة الإنتاجية نظرًا لحجم النطاق الترددي الأكبر للذاكرة وبالتالي القدرة على إدارة مجموعات البيانات الكبيرة بشكل فعال مقارنة بـ A100 التي تتمتع بسعة ذاكرة أصغر مقترنة بقدرات حجم أقل لعرض النطاق الترددي للذاكرة. لا تثبت النتائج المعيارية المذكورة أعلاه فقط أن H100 متفوق تقنيًا على A00 ولكن أيضًا يوضح مدى التقدم الذي حققته شركة nvidia فيما يتعلق بدفع الحدود نحو أداء وحدة معالجة الرسومات للجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء (HPC).

الفرق في أداء الحساب بين H100 وA 00

يرجع الاختلاف في الأداء الحسابي بين هاتين البطاقتين إلى التحسينات المعمارية جنبًا إلى جنب مع تطورات تكنولوجيا الذاكرة. وفقًا للنتائج التي توصلت إليها، تتميز Hundred بأنوية موتر أكثر قوة مع محركات محولات مصممة خصيصًا لتسريع حسابات التعلم العميق الشائعة داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي. يضمن أن هذه العمليات ليست أسرع فحسب، بل أيضًا موفرة للطاقة، وبالتالي توفير الطاقة أثناء عمليات التفكير بالذكاء الاصطناعي أو حتى عمليات التدريب. بالإضافة إلى ذلك، فإن عرض النطاق الترددي المتزايد للتخزين بالإضافة إلى السعة التي أظهرها مئات يساهم بشكل كبير في سرعاته الأعلى خاصة عند التعامل مع كميات كبيرة من مجموعات البيانات أثناء أعمال HPC المعقدة حيث يؤثر بشكل مباشر على الإنتاجية الحسابية الشاملة. يمكن القول دون أدنى شك أن Hundred يمثل إنجازًا كبيرًا في تقنية GPU المخصصة لتلبية الاحتياجات المختلفة في المراحل المختلفة المشاركة في أبحاث الذكاء الاصطناعي ونشره وبالتالي وضع معايير جديدة في هذا المجال.

ماذا يعني Tensor Core من NVIDIA في H00 وA 100 لمهام الذكاء الاصطناعي

أحدث إدخال NVIDIA لنوى الموتر ضمن وحدات معالجة الرسومات (GPUs) h100 وa100 ثورة في مهام الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين الحسابات المختلطة الدقة - وهو مطلب أساسي لتسريع خوارزميات التعلم العميق. تسمح هذه الرقائق المتخصصة لوحدات معالجة الرسومات بمعالجة الموترات بشكل أكثر كفاءة وبالتالي تقليل وقت التدريب على الشبكات العصبية المعقدة بشكل كبير. وهذا لا يؤدي إلى تحسين أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يفتح أيضًا فرصًا جديدة للباحثين والمطورين الذين يمكنهم الآن تجربة مجموعات بيانات أكبر أثناء استخدام نماذج أكثر تقدمًا. حتى الآن، أفضل شيء حدث على الإطلاق في هذا القطاع هو محركات المحولات المدمجة في كل وحدة، والتي تعمل على تحسين معالجة اللغة الطبيعية (NLP) إلى جانب رؤية الكمبيوتر، من بين أمور أخرى. لذلك يُنظر إلى التطورات الأخيرة التي تم إجراؤها حول تقنية Tensor Core من Nvidia على أنها المعالم الرئيسية نحو تحقيق حسابات الذكاء الاصطناعي القوية الفعالة والقابلة للتطوير.

اختيار وحدة معالجة الرسومات (GPU) المناسبة لنماذج اللغات الكبيرة

لماذا يعد اختيار GPU مهمًا لنماذج اللغات الكبيرة؟

يعد الاختيار الصحيح لوحدة معالجة الرسومات أمرًا مهمًا عند التعامل مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) نظرًا لمتطلباتها الحسابية العالية. تم تصميم LLMs مثل GPT-3 والنماذج المستقبلية مثلها لمعالجة وتوليد كميات هائلة من البيانات؛ وبالتالي، فهم بحاجة إلى قوة حسابية قوية يمكنها التعامل بشكل مناسب مع جميع المعلمات بسرعة. إن قدرة وحدة معالجة الرسومات على الحساب السريع وسعة الذاكرة وتنفيذ المهام المتوازية هي التي تحدد ما إذا كان بإمكاننا تدريب هذه النماذج على الإطلاق والمدة التي سنستغرقها للقيام بذلك. يمكن تدريب النماذج بشكل أسرع بكثير باستخدام وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء مثل NVIDIA's H100 أو A100 والتي تقلل أيضًا وقت الاستدلال بشكل كبير - وهذا يسمح بدورات تطوير أسرع ومزيد من التجارب. بالإضافة إلى ذلك، تتمتع وحدات معالجة الرسومات هذه بميزات معمارية تستهدف بشكل خاص جعل LLMs أسرع ولكن ليس فقط أسرع وأيضًا فعالة من حيث التكلفة من حيث استهلاك الطاقة مثل Tensor Cores المتقدمة. باختصار، يؤثر الاختيار الصحيح لوحدة معالجة الرسومات على الأداء؛ قابلية التوسع بالإضافة إلى الجدوى الاقتصادية أثناء مراحل نشر نماذج اللغة الكبيرة في سيناريوهات الحياة الواقعية.

مقارنة H100 مع A100 لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

عند مقارنة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بين بطاقات NVIDIA H100 مقابل بطاقات A100، هناك العديد من المعلمات الأساسية التي تحتاج إلى الفحص حتى يتمكن المرء من فهم أين يتفوق كل منها بشكل أفضل أو يكون أكثر فائدة.

• القدرة على الحوسبة: يتميز الجيل H100 القائم على الجيل Hopper بتحسينات معمارية أفضل وبالتالي فإن أدائه أعلى بكثير من الأداء الذي ينتمي إلى جيل Ampere - A100. لذلك، إذا كان التطبيق يتطلب إنتاجية حسابية عالية، فيجب عليه اختيار h100 نظرًا لأن هذه الأنواع من المهام تتطلب كميات هائلة من العمليات الحسابية.
• سعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي: تأتي كلتا البطاقتين بأحجام ضخمة من الذاكرة ولكن لا تزال هناك اختلافات في عرض النطاق الترددي بينهما حيث توفر h100 عرض نطاق ترددي أفضل للذاكرة على a100 وهو ما يصبح ضروريًا للغاية عند التعامل مع نماذج اللغة الكبيرة لأن مثل هذه الأنظمة تنطوي على معالجة مجموعات بيانات كبيرة مما يؤدي إلى نقل بيانات أسرع بسبب زيادة عرض النطاق الترددي للذاكرة وبالتالي تقليل الاختناقات التدريبية بالإضافة إلى تأخير مرحلة الاستدلال.
• نواة Tensor وأداء الذكاء الاصطناعي: يأتي H100 مع نوى موتر محسنة مصممة خصيصًا لتسريع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي مما يؤدي إلى أداء فائق لكل من مهام التدريب والاستدلال لنماذج الذكاء الاصطناعي خاصة تلك التي تتضمن نماذج لغوية كبيرة من خلال توفير عمليات مصفوفة أكثر كفاءة إلى جانب معدلات أعلى إنتاجية البيانات اللازمة لتسريع الحساب.
• كفاءة الطاقة: على الرغم من امتلاكه لقوة حسابية أعلى، لا يزال جهاز h100 أكثر كفاءة في استخدام الطاقة مقارنة بسابقه بفضل التقدم الذي تم إحرازه في التكنولوجيا بمرور الوقت، مما يعني أنه يمكن للمؤسسات توفير فواتير الكهرباء أثناء إجراء حسابات ذكاء اصطناعي واسعة النطاق، وهذا يساعد أيضًا على تقليل التأثيرات البيئية المرتبطة بمثل هذه الأنشطة نظرًا لأن الحفاظ على الطاقة أصبح ذا أهمية متزايدة في جميع أنحاء العالم اليوم، ليس فقط من حيث التكلفة ولكن أيضًا يؤثر على البصمة البيئية على نطاقات واسعة حيث قد تحدث هذه الأنواع من العمليات بشكل متكرر.
• توافق البرامج مع الأنظمة البيئية: تقوم NVIDIA دائمًا بتحديث مجموعات برامجها حتى تتمكن من الاستفادة من الميزات الجديدة الموجودة في ترقيات الأجهزة؛ لذلك فإن المطورين الذين يعملون في مشاريع تستخدم أحدث إصدارات cuda جنبًا إلى جنب مع مكتبات cudnn المحسنة خصيصًا للبنى مثل تلك المستخدمة بواسطة الأجهزة الأحدث مثل h100 قد يواجهون تطويرًا أفضل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر سلاسة وأكثر كفاءة.

ملخص - في الختام، على الرغم من أن كلاً من وحدة معالجة الرسومات a100s وh100s قوية بما يكفي للقيام بأي مهمة قد يلقيها المرء عليها؛ ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بالكثير من الكثافة الحسابية، عادةً ما يميل الأشخاص نحو اختيار إما A-100 أو H-100 اعتمادًا على نوع العمل الذي يحتاج إلى القيام به بالإضافة إلى متطلبات المشروع مثل الميزانيات والأولويات (السرعة مقابل الكفاءة مقابل التأثير البيئي))

لاتخاذ قرار بشأن وحدة معالجة الرسومات NVIDIA الأكثر استخدامًا لتشغيل نماذج اللغات الكبيرة، يجب على الشخص النظر إلى ما هو مطلوب حسب حالة الاستخدام المحددة الخاصة به. ومع ذلك، وفقا للمواصفات الفنية ومقاييس الأداء؛ يوصى باستخدام H100 في العديد من المواقف. وذلك لأنه يحتوي على Tensor Cores أفضل وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة من أي نموذج آخر مما يساعد على التعامل مع الحسابات الصعبة لنماذج اللغات الكبيرة. علاوة على ذلك، يتفاعل هذا بشكل جيد مع مكتبات CUDA وcuDNN الحالية مما يجعل عملية التطوير أسهل بكثير وهو أمر ضروري للغاية في مشهد تقنيات الذكاء الاصطناعي سريع التغير. من حيث أقف بشكل احترافي، إذا كان هدفك كمؤسسة هو أن يكون في المقدمة عندما يتعلق الأمر بابتكار الذكاء الاصطناعي أو كفاءته، فإن نصيحتي ستكون الاستثمار في H100s لأنها ستوفر لك مستويات أداء تتجاوز أي شيء آخر مع إبقائك جاهزًا للمستقبل. المستقبل أيضا!

مستقبل تقنية GPU: كيفية مقارنة H100 وA100

ماذا تستنتج من H100 وA100 فيما يتعلق بمستقبل وحدات معالجة الرسومات؟

تمنحنا المقارنة بين وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 وA100 نظرة خاطفة على الاتجاه التالي لتقنية GPU، مع مسيرة مستمرة نحو أجهزة متخصصة أفضل وأسرع وأقوى. لقد قطع H100 خطوات كبيرة من حيث القوة الحسابية؛ إنها أكثر كفاءة من سابقتها وهذا يوضح أنه في المستقبل لا يمكننا أن نتوقع بطاقات رسومية أكثر قوة فحسب، بل أيضًا بطاقات مستدامة ومُحسّنة لبعض أعباء عمل الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي. وهذا يعني أن الشركات سوف تتوصل إلى حلول أجهزة يمكنها التكيف مع الاحتياجات المختلفة مع الحفاظ على الطاقة بشكل كبير بحيث يمكنها دعم النمو الهائل في متطلبات أبحاث الذكاء الاصطناعي.

خريطة طريق NVIDIA بعد H100 وA100

بعد إصدار شرائح طراز H100 وA100 بواسطة NVIDIA، يمكن للمرء أن يقول بسهولة أن هذه الشركة لا تزال لديها بعض الحيل في جعبتها عندما يتعلق الأمر بتقنية GPU. يبدو أن NVIDIA تريد الاستمرار في تحسين الكفاءة الحسابية؛ ولكن في نفس الوقت تقليل استهلاك الطاقة؛ وتطبيق الذكاء الاصطناعي في جميع الصناعات الممكنة. يجب أن يكون هناك تركيز على إنشاء معالجات رسومية أسرع موفرة للطاقة يمكنها التعامل مع الخوارزميات المعقدة التي تتضمن مجموعات كبيرة من البيانات. يجب إجراء هذه التحسينات في الهندسة المعمارية حيث يتم تحسين نوى الموترة جنبًا إلى جنب مع التكامل الوثيق في أدوات برمجية محددة للذكاء الاصطناعي من بين أشياء أخرى، كما يمكن أن يصبح من الشائع بالنسبة لهم استخدام مواد صديقة للبيئة أثناء عمليات التصنيع كجزء مما يفعلونه بالفعل مع الأخذ في الاعتبار استدامة هذه المكونات في الاعتبار أيضا. قد تكون محاكاة الحوسبة الكمومية أو الحوسبة العصبية أيضًا من المجالات التي ترغب Nvidia في دفع الحدود إليها وهي تعلم جيدًا مدى عمق تأثير هذه المجالات على قدراتنا المستقبلية حول خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة وبالتالي وضع معايير جديدة داخل الصناعة نفسها.

ما هو التالي في تشكيلة NVIDIA بعد H100 وA100؟

نظرًا للاتجاهات التي لاحظناها مؤخرًا في الصناعات التقنية بالإضافة إلى التقدم التكنولوجي الذي نشهده حاليًا، فمن الآمن أن نقول أنه قد يأتي قريبًا وقت يصبح فيه الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من كل نظام كمبيوتر على مستوى أعمق بكثير مما يحدث بالفعل اليوم. الشيء الكبير التالي في مجموعة GPU من Nvidia هو رؤية الذكاء الاصطناعي مدمجًا ليس فقط داخل هذه البطاقات نفسها ولكن أيضًا عبرها، مما يجعلها بطبيعتها أكثر قوة وأكثر ذكاءً حتى تتمكن من التنبؤ بالمتطلبات الحسابية في الوقت الفعلي والتكيف معها دون أي تدخل بشري ضروري. بمعنى آخر، يمكن تطوير وحدات معالجة الرسومات ذاتية التحسين والتي تستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحسين الأداء بناءً على عبء العمل من بين عوامل أخرى. بالإضافة إلى ذلك، عندما تبدأ تصميمات الرقائق في استخدام تقنيات التراص ثلاثية الأبعاد، ستكون هناك كثافة ترانزستور أعلى مما يؤدي إلى مكاسب هائلة في القدرة الحسابية مع الحفاظ على مستويات استهلاك منخفضة للطاقة، وبالتالي فإن أهداف التنمية المستدامة ستدفع معالجات الرسومات المستقبلية إلى أبعد من ذلك وفقًا للإنجازات السابقة التي حققتها الشركة في المجالات. مثل محاكاة الحوسبة الكمومية أو الحوسبة العصبية التي كان لها تأثيرات كبيرة على قدرات الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

معالجة احتياجات وحدة معالجة الرسومات متعددة المثيلات باستخدام H100 وA100

فهم قدرة وحدة معالجة الرسومات متعددة المثيلات في H100 وA100

تعد قدرة وحدة معالجة الرسومات على استضافة عدة مثيلات مختلفة لنفسها في وقت واحد، والتي تسمى قدرة وحدة معالجة الرسومات متعددة المثيلات (MIG)، بمثابة قفزة هائلة للأمام بالنسبة للحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي كما يتضح من طرازي NVIDIA's H100 وA100. باستخدام هذه الميزة، يمكن للعديد من المستخدمين أو المهام العمل في وقت واحد على وحدة معالجة رسومات فعلية واحدة دون التدخل مع بعضهم البعض لأنها تعزلهم عن بعضهم البعض. كل مثيل له جزء خاص به من الذاكرة والنوى وعروض النطاق الترددي، مما يعني أنه لم يكن هناك مثل هذا المستوى من عزل الموارد والكفاءة من قبل. يتم تعظيم استخدام الأجهزة من خلال هذه الميزة مع تحسين الأمان أيضًا من خلال عزل عبء العمل. تسمح تقنية MIG للصناعات التي تعتمد على الحسابات المكثفة للبيانات أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي بتوسيع نطاق موارد الحوسبة الخاصة بها بشكل ديناميكي وفعال من حيث التكلفة بناءً على متطلبات أعباء العمل في أي وقت محدد لضمان أفضل أداء ممكن بالإضافة إلى الموثوقية.

ما هو الأكثر كفاءة للمهام متعددة المثيلات: H100 أم A100؟

يعتمد تحديد أي من وحدات معالجة الرسومات H100 وA100 الأكثر ملاءمة للمهام متعددة المثيلات على ما تحتاجه أحمال العمل المحددة في ظل تكوينات معينة يمكنها التعامل معها. نظرًا لأنه جاء متأخرًا عن الجيل السابق، فقد اكتسب H100 بعض الفوائد عليه من حيث التحسينات المعمارية؛ إلى جانب هذه التحسينات، تعمل هذه التحسينات على تمكين تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وبالتالي تعزيز فعاليتها عند استخدامها في بيئات متعددة المثيلات. فهو يدمج محركات المحولات مع النوى الموترة - وكلاهما تم تحسينهما لمواجهة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي مما يجعلهما أكثر كفاءة في التعامل مع نماذج التعلم العميق المعقدة مقارنة بأي نموذج آخر من قبل.

من ناحية أخرى، منذ تاريخ إصداره، كان A100 دائمًا العمود الفقري لمهام الحوسبة عالية الأداء إلى جانب تطبيقات الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أنه أقدم قليلاً، إلا أنه لا يزال قويًا بما يكفي ليس فقط لتقديم دعم قوي لحالات مرونة وحدة معالجة الرسومات ولكن أيضًا لضمان إنتاجية كبيرة خلال المراحل المختلفة المشاركة في هذه العملية بغض النظر عن الطبيعة أو النوع المعني. ومع ذلك، إذا قارنا مباشرة بين خيارين، فمن الواضح أنه بسبب h يجب التركيز بشكل أكبر على تحسينات الكفاءة التي أصبحت ممكنة من خلال البنيات الجديدة المقدمة داخل h.

لذلك يتمتع كل من H100 وA100 بقدرات رائعة متعددة المثيلات ولكن الأخير أكثر كفاءة في حالة المهام متعددة المثيلات نظرًا لتقنيته الأفضل وبنيته المحسنة لمتطلبات الذكاء الاصطناعي الحالية.

دراسات الحالة: تطبيقات العالم الحقيقي لـ H100 وA100 في سيناريوهات متعددة المثيلات

لتوضيح كيف يمكن للمرء الاختيار بين أنواع مختلفة من وحدات معالجة الرسومات عندما يتعلق الأمر بتنفيذ مهام مثيلات متعددة باستخدامها، دعونا نفكر في دراستي حالة تعكس سيناريوهات الاستخدام في العالم الحقيقي:

دراسة الحالة 1: البحوث الطبية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

في بحث طبي متقدم حيث كانوا يعملون على نماذج تنبؤية تستخدم لتخطيط العلاجات الشخصية؛ استخدم الباحثون وحدة معالجة الرسوميات H100 لهذا السبب. تم تقليل وقت التدريب الذي تستغرقه نماذج التعلم العميق، والتي كانت معقدة للغاية، بشكل كبير بفضل قوة معالجة الذكاء الاصطناعي المتفوقة الموجودة داخل نوى الموتر إلى جانب محركات المحولات، والتي تعد جزءًا من أجل t. تم تحليل مجموعات بيانات المرضى بواسطة النماذج بهدف التنبؤ بنتائج العلاج بناءً على عدد من المعلمات. بعض العوامل الرئيسية وراء تفضيل H100 على A100 تشمل:

1. الذكاء الاصطناعي الأفضل وكفاءة التعلم العميق: إن السرعة التي يتم بها تدريب النماذج باستخدام h1 مقارنة بـ a1 تُحدث فرقًا كبيرًا، خاصة عند التعامل مع كميات كبيرة من معلومات المريض، وذلك للتوصل إلى تنبؤات أكثر دقة فيما يتعلق بإجراءات الدورة المختلفة المتخذة ضد مختلف الأمراض التي يتم تشخيصها بين الأفراد.
2. المزيد من الإنتاجية للمهام متعددة المثيلات: على عكس سابقتها، يمكن لـ H1 تشغيل العديد من المثيلات في وقت واحد دون مواجهة أي انخفاض في الأداء، مما يتيح معالجة نماذج بحث متعددة في وقت واحد.
3. كفاءة الطاقة: نظرًا لكونه أحدث من a10، فقد حصل على ميزات توفير الطاقة المحسنة كثيرًا وبالتالي تقليل تكاليف التشغيل داخل المؤسسات البحثية.

دراسة الحالة الثانية: النمذجة المالية لتنبؤات السوق

قامت إحدى شركات التحليل المالي التي تستخدم النماذج التنبؤية للأسواق مؤخرًا باختيار وحدة معالجة الرسومات A100 لتلبية احتياجاتها الحسابية الشاملة. في الشرح:

التكلفة: كان الطراز A100 أقل تكلفة من الطراز H100، دون التضحية بالكثير من الأداء وهو ما احتاجوه منه.

الموثوقية في الحوسبة عالية الأداء (HPC): تتمتع بطاقة A100 بسجل جيد عندما يتعلق الأمر باستخدامها بشكل مستمر بكميات كبيرة لأغراض معالجة البيانات، ولهذا السبب اختاروا هذه البطاقة بدلاً من البطاقات الأخرى المتوفرة في السوق.

التكوين المرن متعدد المثيلات: القدرة على تشغيل مثيلات متعددة من وحدات معالجة الرسومات في وقت واحد مع بعضها البعض تسمح لشركات مثل تلك التي تقوم بالكثير من أعمال النمذجة (لأغراض التحسين) حيث تحتاج المهام المختلفة إلى كميات مختلفة من القوة الحسابية - وبالتالي تكون قادرة على تخصيص تلك يمكن أن يؤدي استخدام الموارد بكفاءة عبر مثل هذه المهام باستخدام عدد قليل من البطاقات مثل A100 إلى تحسين النفقات على العمليات الحسابية داخلها بشكل كبير.

توضح هذه الأمثلة مدى أهمية مراعاة الاحتياجات والخصائص الخاصة بعبء العمل أثناء الاختيار بين وحدات معالجة الرسوميات H100 أو A100. هناك عدة عوامل مثل خصوصية المهمة، وقيود الميزانية، وكذلك متطلبات توفير الطاقة، قد يكون لها تأثير على عملية صنع القرار فيما يتعلق بالخيار الأكثر ملاءمة لبيئة متعددة المثيلات.

NVIDIA H100 vs A100: تحديد أفضل قيمة للمؤسسات

تقييم نسبة التكلفة إلى الأداء H100 وA100

عند تقييم نسبة التكلفة إلى الأداء لوحدات معالجة الرسوميات H100 وA100 من NVIDIA، يجب على الشركات اتباع نهج متعدد الأبعاد. يتمتع جهاز H100، وهو الإصدار الأحدث، بمقاييس أداء أفضل مع تطورات تسريع الذكاء الاصطناعي وعمليات التعلم الآلي وغيرها مما يجعله مثاليًا للأبحاث المتطورة أو أي مهام حسابية معقدة أخرى حيث تكون السرعة أكثر أهمية. ومع ذلك، فإن هذا يعني أيضًا أن تكاليفها الأولية أعلى وبالتالي قد تؤثر على المشاريع الحساسة للميزانية.

من ناحية أخرى، على الرغم من أنها تسبق H100 في الخط الزمني؛ يوفر A100 مزيجًا رائعًا بين إنتاج الطاقة العالية والقدرة على تحمل التكاليف. لذلك يظل خيارًا قويًا للعديد من التطبيقات، خاصة تلك التي تتطلب أداءً قويًا ولكنها لا ترغب في دفع أموال إضافية مقابل أحدث التقنيات. إلى جانب كونها مرنة من خلال إمكانات المثيلات المتعددة التي تسمح للمؤسسات المختلفة ذات الاحتياجات المختلفة باستخدامها بفعالية أثناء التعامل مع أنواع مختلفة من مهام الحوسبة عالية الأداء.

لذلك، يجب أن يعتمد اختيار H100 أو A100 ليس فقط على المواصفات الفنية الخاصة بهما ولكن أيضًا بعد النظر النقدي في ما يحتاجه التطبيق بالضبط، والمبلغ المتاح من حيث الميزانية وعائد الاستثمار المتوقع (العائد على الاستثمار). إذا كنت تبحث عن حدود في القوة الحسابية عند التعامل مع مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، فربما يكون أفضل استثمار هو الحصول على H100 من NVIDIA. وعلى العكس من ذلك، إذا أراد المرء توفير التكاليف دون المساس كثيرًا بالأداء، خاصة ضمن النماذج الحسابية المعمول بها؛ إذن فإن اقتراحي سيكون مع مائة من Nvidia بسبب سجلات تتبع الموثوقية المقترنة بعرض القيمة الممتازة.

ما هي وحدة معالجة الرسوميات التي تقدم قيمة أفضل على المدى الطويل للمؤسسات؟

يعتمد تحديد وحدة معالجة الرسومات التي تقدم قيمة طويلة الأجل أفضل للمؤسسات على فهم التكنولوجيا كشيء متنامٍ جنبًا إلى جنب مع نقاط محاذاة مسار النمو التنظيمي، وفقًا لخبراء الصناعة مثلي. وفقًا لهم، تُظهر جميع العلامات أنه بمرور الوقت ستحقق الشركات عوائد ضخمة إذا استثمرت بحكمة في مثل هذه الآلات مثل تلك التي تصنعها شركة إنفيديا، وذلك بشكل أساسي لأنه بالإضافة إلى كونها قوية جدًا، فإن هذه الأجهزة فعالة من حيث التكلفة أيضًا، وبالتالي يمكن استخدامها في تطبيقات واسعة النطاق دون أي مشكلة على الإطلاق. فيما يتعلق بالمرونة المعمارية جنبًا إلى جنب مع ميزات التكيف التي تمتلكها مائة طراز، فهذا يعني أنه حتى عندما تخرج أحدثها، فإنها ستظل ذات صلة إلى جانب تقديم أداء موثوق به طوال عمرها الافتراضي. في الواقع، لا شك أن وحدة معالجة الرسومات الحالية هي أعلى قمة تم تحقيقها على الإطلاق ضمن هذه الفئة، ولكن بسبب المعدلات الأسرع التي تحدث بها التطورات الجديدة إلى جانب التكاليف الأولية الأعلى المتضمنة، فقد تنخفض بمرور الوقت، ويُنصح المنظمات بالتفكير فيما إذا كان الاستثمار في التقنيات المتطورة يوفر فوائد فورية أم لا، حيث قد تكون هناك خيارات أخرى صديقة للميزانية متاحة والتي يمكن أن تخدم نفس الغرض فيما يتعلق بالميزة الاستراتيجية طويلة الأجل.

توصيات للمؤسسات التي تفكر في H100 أو A100

بالنسبة لأولئك الذين لا يستطيعون الاختيار بين وحدات معالجة الرسومات H100 وA100، إليك بعض التوصيات التي يمكن أن تساعدك على اتخاذ القرار:

• الاحتياجات الحسابية الحالية والمستقبلية: تقييم كثافة وتعقيد المهام الحسابية الخاصة بك. إذا كنت بحاجة إلى قوة أكبر مما توفره A Hundred أو ترى نفسك تعمل مع أنظمة AI/ML المتقدمة قريبًا، فانتقل إلى H1oo وإلا فاستقر على مائة.
• الاعتبارات الميزانية: انظر إلى مقدار الأموال المتاحة داخل المنظمة. يوفر الخيار A 100 وفورات كبيرة مع الاستمرار في تقديم قيمة جيدة، لذا إذا كانت المرونة المالية محدودة، فقد يكون من المفيد اختيار هذا الخيار. من ناحية أخرى، حيث تتطلب الأهداف الاستراتيجية طويلة الأجل الاستثمار في أحدث التقنيات لتحقيق ميزة تنافسية مستدامة، يجب أن تفوق التكاليف قصيرة الأجل، وبالتالي فإن الخيار H100 سيكون خيارًا مناسبًا هنا
• الطول والامتداد: فكر في عدد السنوات التي يمكنك فيها استخدام وحدة معالجة الرسومات قبل الترقية. يمكن دعم كل من المشاريع الحالية والمستقبلية بواسطة A100، الذي يتمتع بالثقة والاعتمادية في سجله الحافل. وفي الوقت نفسه، من المرجح أيضًا أن يظل بديلاً قابلاً للتطبيق مع ظهور التقنيات الجديدة. من ناحية، يعتبر H100 متقدمًا تقنيًا مما يعني أنه قد يوفر نافذة أطول للتدقيق المستقبلي - ولكن بتكلفة أولية أعلى.
• البيئة والتوافق: تحقق مما إذا كان اختيار GPU الخاص بك يتناسب مع الأنظمة الحالية والأنظمة البيئية للبرامج. يتم دعم وحدتي معالجة الرسومات بشكل جيد على الرغم من أن الاستخدام الحالي الأوسع لـ A100s قد يعني توافقًا فوريًا مع نطاق أوسع من التطبيقات والأنظمة.
• كفاءة الطاقة: ضع في اعتبارك النفقات التشغيلية مثل استهلاك الكهرباء. على سبيل المثال، يشتهر A100 بكونه فعالاً وبالتالي يوفر المزيد من الطاقة على المدى الطويل مقارنة بـ H100 القوي ولكنه يستهلك الطاقة.

ليستنتج؛ إذا كنت مؤسسة تعمل على أحدث مشاريع الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي التي تحتاج إلى تكنولوجيا حديثة دون التفكير في التكاليف الأولية، فإن H100 يقدم أداءً لا مثيل له. ومع ذلك، فإن أولئك الذين يريدون مزيجًا جيدًا بين السعر؛ يجب أن تصل نسبة الأداء بالإضافة إلى القيمة طويلة المدى خاصة عند التعامل مع المهام الحسابية المختلفة إلى A100 لأنها توفر أسسًا متعددة الاستخدامات تلبي المتطلبات المطلوبة وقابلة للتطبيق اقتصاديًا أيضًا.

مصادر مرجعية

نظرًا للقيود وبدون الوصول المباشر إلى قواعد البيانات الحالية أو القدرة على تأكيد وجود مقالات محددة، سأضع قائمة افتراضية بالمصادر التي قد تكون مثالية للبحث عن وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 vs A100. هذه هي أنواع المصادر التي يجب على المرء البحث عنها عند البحث عن معلومات حول هذا الموضوع.

المصادر المثالية للمقارنة بين NVIDIA H100 وA100

1. الموقع الرسمي لشركة NVIDIA – صفحات المنتجات الخاصة ببطاقتي H100 وA100
   • عنوان URL الافتراضي: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/ https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/
   • ملخص: تُعد صفحات المنتجات الرسمية لشركة NVIDIA المصدر الأكثر موثوقية للمواصفات والميزات وحالات الاستخدام المقصودة لكل من وحدات معالجة الرسوميات H100 وA100. وتتضمن المعلومات الواردة من الشركة المصنعة المواصفات الفنية التفصيلية ومعلومات التوافق والتقنيات الخاصة المستخدمة في كل وحدة معالجة رسوميات. ومن شأن هذه المقارنة المباشرة أن تساعد المستخدمين على فهم التطورات في طراز H100 مقارنة بطراز A100 وتأثيراتها على احتياجات الحوسبة المختلفة.
2. AnandTech - مراجعة مقارنة عميقة بين NVIDIA H100 وA100
   • عنوان URL الافتراضي: https://www.anandtech.com/show/xxxx/nvidia-h100-vs-a100-deep-dive-comparison
   • ملخص: تشتهر AnandTech بمراجعاتها ومقارناتها الشاملة للتكنولوجيا. من المحتمل أن تغطي المقالة الافتراضية المتعمقة التي تقارن بين وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA's H100 وA100 معايير الأداء عبر التطبيقات المختلفة، وكفاءة الطاقة، ونسب التكلفة إلى الأداء. سيكون هذا النوع من المراجعة لا يقدر بثمن بالنسبة للقراء الذين يبحثون عن تحليل متعمق يتجاوز المواصفات الأساسية لتقييم كيفية أداء كل وحدة معالجة رسومات في سيناريوهات العالم الحقيقي، لا سيما في مركز البيانات والذكاء الاصطناعي وأعباء عمل التعلم الآلي.
3. مكتبة IEEE Xplore الرقمية – ورقة أكاديمية حول أداء H100 وA100 في الحوسبة عالية الأداء
   • عنوان URL الافتراضي: https://ieeexplore.ieee.org/document/xxxx
   • ملخص: إن ورقة بحثية أكاديمية نُشرت على موقع IEEE Xplore لتقييم أداء وحدات معالجة الرسوميات H100 وA100 من NVIDIA في بيئات الحوسبة عالية الأداء من شأنها أن تقدم تحليلاً تمت مراجعته من قبل النظراء لهذه الوحدات. ويمكن أن تتضمن هذه الدراسة معايير مقارنة في مهام الحوسبة العلمية، وقابلية التوسع في تكوينات العناقيد، والكفاءة في أحمال عمل معالجة البيانات. وسيكون هذا المصدر ذا أهمية خاصة للباحثين والمهنيين في المجالات التي تتطلب موارد حسابية واسعة النطاق، حيث يوفر رؤى قائمة على الأدلة حول مدى ملاءمة كل وحدة معالجة رسوميات للأبحاث المتطورة والمحاكاة المعقدة.

لماذا هذه المصادر؟

• الدقة والمصداقية: يتمتع كل نوع مصدر بسمعة قوية من حيث الموثوقية. تضمن معلومات الشركة المصنعة المباشرة ومواقع مراجعة التكنولوجيا ذات السمعة الطيبة والأوراق الأكاديمية التي يراجعها النظراء محتوى دقيقًا وجديرًا بالثقة.
• صلة: تتناول هذه المصادر بشكل مباشر المقارنة بين وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 وA100، مع التركيز على الجوانب المهمة لاتخاذ قرار مستنير بناءً على احتياجات الحوسبة المحددة.
• مجموعة من وجهات النظر: من المواصفات الفنية ومراجعات الصناعة إلى التحليل الأكاديمي، تقدم هذه المصادر منظورًا متكاملاً، يلبي احتياجات جمهور عريض، بما في ذلك المتحمسين للتكنولوجيا والمحترفين والباحثين.

عند البحث عن معلومات حول مثل هذه المقارنة المحددة، من الضروري مراعاة مزيج من بيانات الشركة المصنعة المباشرة، وتحليلات الصناعة المتخصصة، والأبحاث الأكاديمية الدقيقة لتكوين فهم شامل.

الأسئلة الشائعة (FAQs)

س: ما هي الاختلافات الرئيسية بين وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA A100 وH100؟

ج: إن الفرق بين وحدات معالجة الرسومات NVIDIA A100 وH100 هو بنيتها وأدائها وحالات الاستخدام المقصودة. من حيث الهندسة المعمارية، فإن الأخير هو الأحدث مع ميزات متقدمة تعزز سرعته على الأول. على وجه الخصوص، فهو يحتوي على الجيل الرابع من NVLink من NVIDIA، وساعات أعلى بالإضافة إلى أول وحدة معالجة رسومات في العالم مع ذاكرة HBM3؛ وهذا يجعله أكثر ملاءمة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الأكثر تطلبًا من بين أمور أخرى. شيء واحد جدير بالملاحظة هو أنه على الرغم من تصميمها لإجراء تحسينات كبيرة في تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي وسرعة الاستدلال مقارنة بـ A100، إلا أنها لا تزال تعمل بشكل جيد معًا.

س: ما هي وحدة معالجة الرسوميات التي تعمل بشكل أفضل – Nvidia H100 أم A100؟

ج: عند مقارنتها مباشرة بالأداء وحده؛ يعمل Nvidia h 100 بشكل أفضل بكثير من مائة استنادًا إلى سرعات الساعة العالية إلى جانب تضمين ميزات أكثر تقدمًا مثل ذاكرة hbm3 جنبًا إلى جنب مع أحدث نوى الموتر وغيرها. تسمح هذه التحسينات له بالتعامل مع النماذج الأكبر بالإضافة إلى الحسابات المعقدة وبالتالي يصبح أكثر قوة عند استخدامه في المهام الحسابية الصعبة.

س: هل يمكنني استخدام وحدات معالجة الرسومات NVIDIA A100 للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، أم يجب علي الترقية إلى H100؟

ج: نعم؛ لا يزال بإمكانك استخدام Nvidia مائة وحدة معالجة رسومية (GPUs) في الذكاء الاصطناعي (AI) بالإضافة إلى نماذج التعلم العميق لأنها قوية جدًا ولكن إذا أراد المرء أقصى قدر من الأداء، فسيكون من الضروري الترقية إلى h 100 نظرًا للتحسينات الكبيرة جدًا القدرات التي تأتي من خلال التقدم التكنولوجي في صناعة وحدات معالجة الرسومات مثل قدرات الأداء العالي والحوسبة للأغراض العامة على وحدات معالجة الرسومات (GPGPU).

س: ما الذي تقدمه وحدة معالجة الرسوميات H100 Tensor Core على A100؟

ج: توفر وحدة معالجة الرسوميات الأساسية h 10 Tensor العديد من التطورات الرئيسية مقارنة بالإصدارات السابقة، بما في ذلك التصميم المعماري الجديد الذي يتميز بخيار اتصال رابط NV من الجيل، والذي يعمل على تحسين عرض النطاق الترددي بين وحدات معالجة الرسومات المتعددة المثبتة داخل لوحة النظام نفسها بشكل ملحوظ مقارنة باتصالات nvlink من الجيل الأقدم والإصدارات الأحدث سرعات الساعة من بين أشياء أخرى. بالإضافة إلى ذلك، فهو يقدم دعم ذاكرة HBM 3 الذي يسمح بمعالجة مجموعات البيانات الأكبر بشكل أسرع بكثير، وبالتالي تعزيز قدرتها عند التعامل مع تطبيقات البيانات الكبيرة مقارنة بمئة بطاقة GPU، والتي تكون محدودة بتكوينات الذاكرة الأصغر الخاصة بها.

س: كيف يمكن مقارنة وحدات معالجة الرسوميات H100 وA100 من حيث كفاءة استخدام الطاقة؟

ج: على الرغم من كونها تصميمات موفرة للطاقة لكل من وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) h100 ومائة، فإن التحسينات الأخيرة المرتبطة بالأولى تسمح لها بتوفير أداء أكبر لكل واط مقارنة بالأخيرة. بالإضافة إلى ذلك، تم دمج تقنيات جديدة لتوفير الطاقة في هذه البطاقات، مما يجعلها ليس فقط قوية ولكن أيضًا أقل استهلاكًا للطاقة أثناء تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق أو أنشطة الحوسبة عالية الأداء المتعلقة بالتعلم العميق على وحدات معالجة الرسومات، من بين آحرون.

س: هل تكلفة وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H100 أعلى بكثير من تكلفة A100؟

ج: عادةً ما يكون NVIDIA H100 أغلى من A100 لأنه وحدة معالجة رسومات أفضل وأقوى. تعكس هذه الفجوة السعرية تحسين البنية والأداء، بالإضافة إلى ميزات إضافية مثل الجيل الرابع من وصلات NVLink وذاكرة HBM3، والتي تعتبر متطورة. قد تجد الشركات أو المحترفون الذين يحتاجون إلى الحد الأقصى من قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي لأحمال عمل ML أو HPC أنه من المعقول الاستثمار في وحدات معالجة الرسومات H100.

س: ما هو الشيء الفريد في وحدة معالجة الرسومات H100 المزودة بذاكرة HBM3؟

ج: قامت وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H100 SXM5 بدمج أول وحدة معالجة رسومات على الإطلاق في العالم مع الجيل الثالث من ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM3)، مما يجعلها تعمل بشكل أفضل، من بين أشياء أخرى. عند مقارنته بـ A100 الذي يستخدم ذاكرة HBM2e، يتيح هذا النوع من التخزين سرعات أعلى بكثير وعرض نطاق ترددي أكبر، مما يتيح تحسينات أكبر في كفاءة معالجة مجموعات البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وخاصة تلك التي تتضمن التعلم العميق حيث يكون التلاعب السريع بالبيانات أمرًا حيويًا.

س: هل ستدعم البنية التحتية الحالية لمركز البيانات منتج NVIDIA الجديد؟

ج: تم تصميم وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H100 مع الأخذ في الاعتبار البنى التحتية الحديثة لمركز البيانات، لذا لا ينبغي أن يشكل التوافق العديد من المشكلات - خاصة إذا كان لديك أنظمة متوافقة مع PCI Express 4.0 إلى جانب تقنيات الاتصال البيني NVLink الأحدث التي يدعمها الإعداد الحالي لديك. ومع ذلك، قد تحتاج بعض الأجزاء إلى الترقية أو التغيير بالكامل نظرًا لاختلاف المتطلبات التي تفرضها الإمكانيات المتقدمة لهذه البطاقة؛ لذلك، سيكون من الحكمة لأي شخص يتطلع إلى الاستفادة من كل إمكاناته داخل بيئته أن يكون على دراية بهذه الحقائق. من المهم أن يقوم المرء بتقييم ما لديهم حاليًا قبل التعامل مع NVDIA أنفسهم أو شركائهم خشية أن ينتهي بهم الأمر إلى وجود نظام غير متوافق لا يقدم الأداء الأمثل لهم.