استكشاف قدرات نفيديا H200: دليل شامل

تشير نفيديا H200 تعمل وحدة معالجة الرسومات (GPU) على تحسين الأداء الحسابي والابتكار التكنولوجي بشكل كبير. يفحص هذا الدليل الميزات ومقاييس الأداء والتطبيقات الممكنة لـ H200 عبر الصناعات المختلفة. تعد الألعاب والواقع الافتراضي والذكاء الاصطناعي والحوسبة العلمية من بين المجالات التي من المتوقع أن يؤدي فيها هذا الجهاز أداءً جيدًا بشكل استثنائي. من خلال النظر في التحسينات المعمارية وكفاءة الطاقة والتقنيات المتكاملة بشكل منهجي، سيحصل القراء على فهم شامل لما يجعل Nvidia H200 مختلفًا عن المنتجات الأخرى الموجودة في السوق اليوم من خلال هذا الدليل. سواء كنت من عشاق التكنولوجيا أو شخصًا يعمل مع أجهزة الكمبيوتر لكسب لقمة العيش، حتى إذا كنت تريد فقط تجربة لعب أفضل - فإن هذا الدليل الكامل يحتوي على كل ما يمكن قوله عنه: القدرات المذهلة لوحدة معالجة الرسومات Nvidia H200.

ما هو نفيديا H200؟

مقدمة إلى نفيديا H200

إن Nvidia H200 هي أحدث وحدة معالجة رسومية من Nvidia تم إنشاؤها بهدف توسيع قدرات الرسوميات والحوسبة. يستخدم هذا الجهاز المعقد بنية متقدمة طورتها Nvidia، والتي تتضمن تتبع الأشعة في الوقت الفعلي من بين تقنيات متطورة أخرى مثل Tensor Cores لتسريع الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى تحسين عرض النطاق الترددي للذاكرة. تم تصميم هذا الإصدار من H200 ليكون سريعًا وفي نفس الوقت فعالًا، ويمكن أن يعمل لأغراض عديدة مختلفة، بما في ذلك الألعاب المتطورة والواقع الافتراضي (VR) وتطبيقات التصور الاحترافية مثل أنظمة CAD / CAM أو المحاكاة لشبكات التعلم العميق المستخدمة في مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وغيرها - ويمكن أيضًا استخدامه من قبل العلماء الذين يقومون بأنواع مختلفة من التجارب حيث يلزم معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة. من خلال القيام بكل هذه الأشياء في وقت واحد، يضع هذا الجهاز معيارًا جديدًا في سوق وحدة معالجة الرسوميات حيث لم تقترب أي بطاقة أخرى من قبل من حيث الأداء بالإضافة إلى التنوع المعروض!

الميزات الرئيسية لنفيديا H200

1. تتبع الأشعة في الوقت الحقيقي: يعد H200 تطبيقًا ولعبة في الوقت الفعلي توفر الإضاءة والظلال والانعكاسات الأكثر واقعية على الإطلاق باستخدام تقنية تتبع الأشعة المعززة بقدراتها المتقدمة.
2. Tensor Cores: يتمتع جهاز H200 بالكثير من قوة الذكاء الاصطناعي لأنه مزود بـ Tensor Cores، والتي تمكنه من إجراء العمليات الحسابية المتعلقة بالتعلم العميق ومهام الذكاء الاصطناعي الأخرى بشكل أسرع بكثير من أي جهاز آخر.
3. النطاق الترددي المحسن للذاكرة: يضمن النطاق الترددي المحسن للذاكرة في هذا الشيء أن عمليات المحاكاة العلمية أو تحليل البيانات أو أي عبء عمل حسابي آخر يحتاج إلى سرعات أعلى يتم إنجازه بسرعة، مما يجعل وحدة معالجة الرسومات الجديدة من NVIDIA بمثابة جحيم مسرع!
4. الكفاءة بالإضافة إلى السرعة: ما يجعل H200 مختلفًا عن الآخرين ليس فقط كفاءته ولكن أيضًا حقيقة أنه مصمم للسرعة. فهو ينفذ عمليات متعددة في غضون ثوانٍ، مما يوفر المزيد من الطاقة دون المساس بقدرة المعالجة.
5. تعدد الاستخدامات في التطبيقات: نظرًا لبنيتها القوية، يمكن استخدام هذه الأجهزة في العديد من الأشياء، مثل أغراض الألعاب بمستويات عالية، أو تطوير أجهزة الواقع الافتراضي، أو برامج التصور الاحترافية، من بين أمور أخرى، مع الاستمرار في القدرة على التعامل مع الحسابات العلمية. مع مجموعات كبيرة من المعلومات.

تضع هذه التركيبة الفريدة أحدث بطاقة رسوميات من Nvidia، H200، ضمن أفضل الخيارات عند اختيار وحدات معالجة الرسوميات. فهي توفر معايير أداء لا تقبل المنافسة إلى جانب مرونتها، التي تدعم مختلف الاحتياجات الفنية والمهنية على حد سواء.

مقارنة نفيديا H200 مع H100

عندما يقارن المرء Nvidia's H200 وسابقه، H100، يمكن رؤية بعض الاختلافات والتحسينات الرئيسية.

1. الأداء: بالمقارنة مع H100 SXM، يتمتع H200 بسرعة معالجة وأداء رسومات أسرع بكثير بسبب تتبع الأشعة في الوقت الحقيقي الأكثر تقدمًا وزيادة عرض النطاق الترددي للذاكرة.
2. قدرات الذكاء الاصطناعي: يتميز جهاز H200 بأنوية Tensor مُحسّنة بينما يحتوي جهاز H100 على Tensor Cores؛ وهذا يعني أنها تتمتع بقدرات أفضل للتعلم العميق وتسريع الذكاء الاصطناعي.
3. كفاءة الطاقة: تم تصميم كفاءة الطاقة في بنية النظام الخاص به بحيث يوفر المزيد من الوات لكل أداء مقارنة بأي منتج آخر من فئة مماثلة في فئته، مثل H100.
4. النطاق الترددي للذاكرة: بالنسبة للحوسبة عالية الأداء (HPC) أو عمليات المحاكاة المتقدمة التي تتطلب إنتاجية أعلى للبيانات، فلا شك أن هناك حاجة لزيادة عرض النطاق الترددي للذاكرة مدعومًا بالترقية من h100، والذي يدعم فقط الحوسبة منخفضة الأداء (LPC) .
5. تعدد الاستخدامات: على الرغم من أن كلاهما نموذجان متعددا الاستخدامات، إلا أنه بين هذين الخيارين، سيتطلب الواقع الافتراضي للجيل التالي الكثير من الأجهزة، وبالتالي جعل الطبيعة القوية داخل نموذج h200 مناسبة جنبًا إلى جنب مع التصور الاحترافي بالإضافة إلى التطبيقات الأخرى التي تتطلب حوسبة مكثفة عند مقارنتها بإصدارات h100، والتي كانت أقل قوة.

باختصار، يعد Nvidia's H200 أفضل بكثير من الجيل السابق من حيث سرعة الأداء، ومعدل تحسين قدرة الذكاء الاصطناعي، ومستوى اعتماد ميزات توفير الطاقة، ونطاق تنوع التطبيقات، مما يجعله مثاليًا للاستخدام في الإعدادات الفنية أو المهنية المعقدة.

كيف يعمل Nvidia H200 على تحسين أعباء عمل الذكاء الاصطناعي؟

تحسينات الذكاء الاصطناعي التوليدية

تعد شريحة H200 من Nvidia خطوة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهي تقوم بذلك من خلال تحسين طراز العام الماضي، H100. هناك ثلاث طرق رئيسية للقيام بذلك:

1. نوى موتر أفضل: وجود نوى موتر محدثة يعني أن عمليات المصفوفة، والتي تعتبر ضرورية للنماذج التوليدية، يمكن إجراؤها بكفاءة أكبر بواسطة شريحة H200. لذلك، ستكون أوقات التدريب ووقت الاستدلال أسرع أيضًا، ولكن الأفضل منها هو أنها تتيح للذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى أكثر تعقيدًا وأعلى جودة.
2. المزيد من النطاق الترددي للذاكرة: تتمتع هذه الشريحة الجديدة بنطاق ترددي أعلى بكثير للذاكرة، مما يسمح بتشغيل مجموعات أكبر من البيانات، وبالتالي تشغيل نماذج أكبر عليها. والآن، تستطيع هذه الرقائق التعامل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة باستخدام كميات هائلة من المعلومات. يعد هذا أمرًا جيدًا بشكل خاص عند إنشاء صور عالية الدقة أو نماذج لغوية تتطلب الكثير من المواد التدريبية اللازمة.
3. تحسينات تتبع الشعاع في الوقت الحقيقي: يؤدي تضمين تتبع الشعاع المحسن في الوقت الفعلي في H200 إلى تحسين دقة العرض بشكل كبير داخل العناصر المرئية المنتجة. أصبح من الممكن الآن تحقيق أشياء مثل عمليات المحاكاة الأكثر واقعية، بينما في الوقت نفسه، يتم الاستفادة من الجودة المرئية أثناء المهام مثل إنشاء تصميمات تم إنشاؤها من خلال استخدام الأفكار التي طرحها الجيل السابق من وحدات معالجة الرسوميات الأساسية الموترية مثل تلك الموجودة على متن وحدة H100 من Nvidia.

مع كل هذه الميزات مجتمعة، يمكن للمرء أن يقول أن هذا الجهاز يمثل قفزة كبيرة للأمام بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية - مما يتيح للمطورين إنشاء أنظمة متطورة للغاية بشكل أسرع من أي وقت مضى!

قدرات التعلم العميق

يعزز Nvidia H200 قدرات التعلم العميق بطرق مختلفة:

1. بنية الأجهزة التي يمكن توسيع نطاقها: يتمتع الطراز H200 ببنية قابلة للتطوير يمكنها استيعاب وحدات معالجة الرسومات المتعددة، مما يتيح المعالجة المتزامنة للدفعات والنماذج الكبيرة. وهذا ضروري لتدريب الشبكات العصبية الأكبر بشكل أكثر فعالية.
2. تحسين النظام البيئي للبرمجيات: تقدم Nvidia مجموعة من أدوات البرامج والمكتبات المحسنة لـ H200، مثل CUDA وcuDNN. تم تصميم هذه الأدوات والمكتبات للاستفادة الكاملة من سعة ذاكرة وحدة معالجة الرسومات مع تحسين الأداء وتبسيط سير العمل أثناء تطوير مشروع التعلم العميق.
3. زيادة إنتاجية البيانات: يستطيع جهاز H200 التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع لأنه يتمتع بإنتاجية أعلى للبيانات. وهذا يزيل الاختناقات في مرحلة معالجة البيانات، وبالتالي تقليل الوقت المستغرق للتدريب وتعزيز الدقة في تنبؤات النماذج.
4. التدريب المتسارع متعدد الدقة: يستخدم جهاز H200 حسابات نصف الدقة (16 بت) وحسابات الدقة الفردية (32 بت) للتدريب المختلط الدقة. تعمل هذه الطريقة على تسريع عملية التدريب دون التضحية بالدقة، وبالتالي توفير الموارد.

تعمل هذه الميزات على ترسيخ Nvidia H200 كأداة مهمة لدفع أبحاث التعلم العميق إلى الأمام، وتسريع دورات التكرار، وتحسين أداء النموذج في مختلف المجالات.

أداء الاستدلال والفوائد

يقدم H200 من Nvidia أفضل أداء استدلالي باستخدام العديد من المزايا:

1. زمن الاستجابة الصغير: يعمل هذا الإصدار على تقليل زمن الوصول، مما يتيح وقت استجابة أسرع مطلوبًا في العمليات في الوقت الفعلي مثل القيادة الذاتية أو التداول المالي.
2. إنتاجية عالية: بفضل إمكانات الإنتاجية المحسنة، يستطيع H200 معالجة العديد من طلبات الاستدلال في وقت واحد، مما يجعله مناسبًا للنشر في الأماكن التي تتطلب رفعًا ثقيلًا، مثل مراكز البيانات والخدمات السحابية. وهي مجهزة بتحسينات ذاكرة GPU مقارنة بالموديلات التي تم إصدارها في عام 2024.
3. كفاءة الطاقة: يعمل التصميم المعماري لجهاز H200 على تحسين استهلاك الطاقة أثناء عمليات الاستدلال، مما يقلل تكاليف التشغيل دون المساس بمستويات الأداء.
4. مرونة التكامل: يدعم H200 أطر التعلم العميق الشائعة والنماذج المدربة مسبقًا، مما يجعل التكامل في سير العمل الحالي سلسًا وبالتالي تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي سريع التتبع عبر مختلف القطاعات.

تسلط هذه المزايا الضوء على مدى نجاح Nvidia's H200 في تحسين مهام الاستدلال، مما يضيف قيمة في كل من الأبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على المؤسسات.

ما هي مواصفات وحدات معالجة الرسوميات Nvidia H200 Tensor Core؟

المواصفات التفصيلية لوحدات معالجة الرسوميات H200 Tensor Core

تم إنشاء وحدات معالجة الرسومات H200 Tensor Core من Nvidia باستخدام أحدث التقنيات التي تهدف إلى تقديم أفضل أداء في الذكاء الاصطناعي ومهام التعلم العميق. وفيما يلي بعض من أهم الميزات:

1. الهندسة المعمارية: يعتمد H200 على بنية Nvidia's Ampere التي تحتوي على أحدث تحسينات تصميم وحدة معالجة الرسومات لمعالجة نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والفعالة.
2. أنوية Tensor: تم تجهيز هذا المنتج بأنوية Tensor من الجيل الثالث؛ وهي تعمل على تحسين أداء الحوسبة ذات الدقة المختلطة بشكل كبير وتوفر سرعة مضاعفة عن سابقاتها.
3. نوى CUDA: يحتوي كل H200 على أكثر من 7 آلاف نواة CUDA، مما يضمن قوة حسابية رائعة لكل من المهام ذات الدقة الفردية والمزدوجة الدقة.
4. الذاكرة: تتميز بذاكرة HBM80e عالية السرعة بسعة 2 جيجابايت لكل وحدة معالجة رسومات، مما يوفر نطاقًا تردديًا وسعة كافية لنماذج الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات واسعة النطاق.
5. NVLink: مع دعم NVLink، سيكون هناك اتصال بيني أكبر لعرض النطاق الترددي بين وحدات معالجة الرسومات، مما يؤدي إلى تكوين سهل لوحدات معالجة الرسومات المتعددة وقابلية تطوير أفضل.
6. ذروة الأداء: للحصول على استدلال التعلم العميق والتدريب، توفر هذه البطاقة ما يصل إلى 500TFLOPS ذروة fp16، مما يجعلها واحدة من أقوى وحدات معالجة الرسومات المتاحة اليوم.
7. استهلاك الطاقة: تم تحسين استهلاك الطاقة بحيث يعمل ضمن غلاف 700 واط وبالتالي تحقيق التوازن بين الأداء واستخدام الطاقة بشكل فعال.

هذه المواصفات تجعل وحدات معالجة الرسوميات الأساسية H200 من Nvidia خيارات مناسبة لنشر حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة عبر مختلف القطاعات، مثل مراكز البيانات أو السيارات ذاتية القيادة.

قياس أداء H200

من المهم مقارنة أداء وحدات معالجة الرسوميات Nvidia H200 Tensor Core مع معايير الصناعة. من بين المعايير المستخدمة لتقييم بطاقة الرسومات هذه اختبارات الأداء MLPerf وSPEC واختبارات أداء Nvidia الداخلية.

1. معايير MLPerf: وفقًا لنتائج MLPerf، يعد جهاز H200 من بين أسرع الأجهزة للتدريب على الذكاء الاصطناعي وأحمال عمل الاستدلال. وهذا يعني أنها أظهرت كفاءة كبيرة مقترنة بالسرعة العالية أثناء مهام مثل معالجة اللغة الطبيعية أو تصنيف الصور أو اكتشاف الكائنات.
2. معايير SPEC: تم إثبات قدرات H200 في عمليات الفاصلة العائمة ذات الدقة المزدوجة من خلال حسابات SPEC GPU، حيث تفوقت على المنتجات المماثلة الأخرى من حيث القوة الحسابية اللازمة لهذا النوع من الأجهزة عند التعامل مع الحسابات العلمية أو عمليات المحاكاة واسعة النطاق.
3. اختبار Nvidia الداخلي: أظهرت التكوينات أحادية العقد ومتعددة العقد نتائج ممتازة خلال كلا النوعين من المعايير التي أجرتها NVIDIA داخليًا على أجهزتها؛ حتى إعدادات وحدات معالجة الرسومات المتعددة حققت توسعًا شبه خطي نظرًا لدعم NVLink للاتصالات ذات النطاق الترددي العالي وزمن الاستجابة المنخفض، والذي تم تحسينه أيضًا بواسطة منصات HGX H100.

وقد أكدت هذه الاختبارات أن جهاز H200 يمكن أن يكون جهازًا قويًا للتعلم العميق وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يوفر فرصة للشركات المهتمة بتحسين قدراتها الحسابية.

أعباء عمل AI وHPC مع H200

يتم التعامل مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء الأكثر تطلبًا من خلال وحدة معالجة الرسوميات Nvidia H200 Tensor Core. من السمات البارزة لـ H200 أنها تتيح الحوسبة ذات الدقة المختلطة. وهذا يعني أنه يمكن تنفيذ كل من عمليتي FP16 وFP32 بسلاسة، مما يؤدي إلى أوقات تدريب أقصر وتقليل التكاليف الحسابية. علاوة على ذلك، مع دمج NVSwitch وNVLink فيه، هناك عرض نطاق ترددي استثنائي يسمح بالتوسع الفعال عبر العديد من أنظمة GPU، وهو أمر مهم جدًا في المهام التي تحتوي على الكثير من البيانات مثل نمذجة المناخ وعلم الجينوم، من بين أمور أخرى.

في التدريب النموذجي وسرعات الاستدلال، يعمل H200 على تحسين أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. السبب الأساسي وراء ذلك هو بنية Tensor Core، المصممة خصيصًا لأطر التعلم العميق مثل TensorFlow وPyTorch، مما يؤدي إلى أداء أسرع أثناء تدريب الشبكة العصبية، أو التعلم المعزز، أو حتى تحسين المعلمات الفائقة. من ناحية أخرى، عند إجراء الاستدلال، يتم دعم زمن الوصول المنخفض وتنفيذ الإنتاجية العالية بواسطة H200، مما يجعل عمليات نشر الحوسبة المتطورة ممكنة جنبًا إلى جنب مع تطبيقات اتخاذ القرار في الوقت الفعلي، والتي تتضمن نماذج تصل إلى 70B معلمات.

بالنسبة للمهام الحسابية الثقيلة وعمليات المحاكاة المعقدة في أحمال عمل HPC، هناك عدد قليل، إن وجد، يساوي القدرات التي يمتلكها H200. ويضمن التسلسل الهرمي المتقدم للذاكرة، إلى جانب النطاق الترددي الكبير للذاكرة، إمكانية التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة، وهو أمر ضروري لمحاكاة الفيزياء الفلكية، وديناميكيات السوائل، والكيمياء الحاسوبية. علاوة على ذلك، فإن قدرات المعالجة المتوازية لـ h200 تفتح آفاقًا جديدة في مجالات مثل أبحاث الحوسبة الكمومية وتطوير الأدوية، حيث تحدث حسابات معقدة تتضمن كميات هائلة من تحليل البيانات بشكل متكرر.

لتلخيص هذه المراجعة على وحدة معالجة الرسوميات Nvidia H200 Tensor Core، فهي توفر كفاءة لا مثيل لها في قابلية التوسع في الأداء مقارنة بسابقاتها مع كونها لا تزال فعالة بما يكفي لتشغيلها على أجهزة الكمبيوتر المحمولة أيضًا!

كيف تؤثر سعة الذاكرة على أداء Nvidia H200؟

فهم ذاكرة HBM141E بسعة 3 جيجابايت

تم تحسين أداء Nvidia H200 بشكل كبير من خلال ذاكرة HBM141E بسعة 3 جيجابايت المدمجة فيه. وينطبق هذا بشكل خاص عند التعامل مع البيانات واسعة النطاق والمهام الحسابية. يوفر الجيل 3E من ذاكرة النطاق الترددي العالي، أو HBM3E باختصار، نطاقًا تردديًا أكبر بكثير من الإصدارات السابقة، وبالتالي يوفر السرعات اللازمة للعمليات التي تتطلب الكثير من معالجة البيانات. بفضل سعة التخزين الأكبر وعرض النطاق الترددي الأعلى، يمكن لوحدة معالجة الرسومات تخزين مجموعات بيانات أكبر والعمل عليها بشكل أكثر كفاءة، مما يقلل من التأخير ويزيد من الإنتاجية الإجمالية.

في حالات الاستخدام في العالم الحقيقي، تمكن سعة الذاكرة الموسعة هذه H200 من الحفاظ على أعلى أداء عبر أعباء العمل التي تتراوح من التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال إلى عمليات المحاكاة في الحوسبة عالية الأداء (HPC). تجدر الإشارة إلى أن التعلم العميق يعتمد بشكل كبير على معالجة كميات كبيرة من مجموعات البيانات، وبالتالي الاستفادة القصوى من هذا النوع من بنية الذاكرة المتقدمة مع الحفاظ على تفوقه على وحدات معالجة الرسوميات Nvidia H100 Tensor Core من حيث القدرة على التعامل مع مهام HPC المعقدة المرتبطة بالمحاكاة. وهذا يعني أن ذاكرة HBM141E بسعة 3 جيجابايت تسمح بتنفيذ أفضل للعديد من العمليات المتوازية بواسطة H200، مما يؤدي إلى أوقات حسابية أسرع ونتائج أكثر دقة في مختلف التطبيقات العلمية والصناعية.

عرض النطاق الترددي للذاكرة والسعة

لا توجد سمة من سمات وحدة معالجة الرسوميات Nvidia H200 Tensor Core أكثر أهمية من حيث الأداء العام من عرض النطاق الترددي للذاكرة وسعتها. يشتمل جهاز H200 على ذاكرة HBM141E بسعة 3 جيجابايت، مما يمنحه واحدًا من أكثر عروض النطاق الترددي للذاكرة إثارة للإعجاب في العالم بمعدل 3.2 تيرابايت/ثانية. هناك حاجة إلى عرض نطاق ترددي عالي لتسريع التطبيقات التي تعتمد على الذاكرة من خلال تمكين معدلات نقل بيانات سريعة جدًا بين وحدات التخزين وأجهزة المعالجة.

بفضل النطاق الترددي الكبير، تسمح هذه الكمية الهائلة من الذاكرة لأحدث عروض Nvidia بمعالجة مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة، وهو متطلب ضروري لتدريب الذكاء الاصطناعي ومحاكاة الحوسبة عالية الأداء، من بين أمور أخرى. يساعد هذا في الاحتفاظ بالكثير من المعلومات في متناول اليد بحيث لا توجد حاجة كبيرة لاستبدال البيانات المستخدمة بشكل متكرر، وبالتالي تقليل زمن الوصول. بالإضافة إلى ذلك، فهو يدعم المعالجة المتوازية من خلال بنية HBM3E، مما يجعل العمليات الحسابية أكثر كفاءة مع تسريع معالجة البيانات.

باختصار، يتمتع Nvidia H200 بميزات رائعة مثل حجم الذاكرة الكبير والقنوات السريعة؛ يعمل هذان الأمران معًا على تعزيز قدرته على إجراء العمليات الحسابية المعقدة بسرعة اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي أو أي حسابات أخرى متطلبة نموذجية في هذا المجال.

الأداء في بيئات مراكز البيانات

تم تصميم وحدة معالجة الرسوميات Nvidia H200 Tensor Core لتلبية متطلبات بيئات مراكز البيانات الحديثة. إن قوة المعالجة المتقدمة لهذا المنتج تجعل من الممكن أداء مهام متعددة ومتنوعة بكفاءة. تتضمن هذه الوظائف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتطبيقات الحوسبة عالية الأداء (HPC). تم تحسين ميزات المعالجة المتوازية في مراكز البيانات بواسطة H200، مما يضمن إجراء العمليات الحسابية بشكل أسرع وإدارة الموارد بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك، مع عرض نطاق ترددي للذاكرة يصل إلى 3.2 تيرابايت/ثانية، يمكن نقل البيانات بسرعة، وبالتالي تقليل الاختناقات وتمكين تنفيذ أسرع للخوارزميات المعقدة. علاوة على ذلك، يسمح الهيكل العضلي لـ H200 بسهولة التوسع دون أي تأثير على مستويات الأداء بحيث يمكن إضافة المزيد من القدرات الحسابية عند الحاجة دون التضحية بالسرعة أو الموثوقية. بشكل أساسي، إذا كنت تريد تشغيل مركز البيانات الخاص بك بأعلى كفاءة، فهذا هو الجهاز المثالي لك!

ما هو دور Nvidia DGX في تسخير قوة H200؟

أنظمة نفيديا DGX H200

تم تصميم أنظمة Nvidia DGX H200 لوحدة معالجة الرسوميات H200 Tensor Core. تم تصميم هذه الأنظمة لتوفير أداء استثنائي للذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء من خلال دمج العديد من وحدات معالجة الرسوميات H200 مع بعضها البعض باستخدام وصلات NVLink عالية السرعة أثناء عمل إعدادات HGX H100. نظام DGX H200 قابل للتطوير وفعال للغاية، مما يتيح لمراكز البيانات تحقيق رؤى وابتكارات أسرع من أي وقت مضى. تضمن مجموعة البرامج التي تأتي مع النظام، والتي أنشأتها Nvidia ومُحسّنة للذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى تحليلات البيانات، من بين أمور أخرى، حدوث ذلك بالإضافة إلى ضمان قدرة المؤسسات على الاستفادة القصوى مما توفره لها هذه البطاقات. تتضمن هذه الميزات DGX Station A100 للمقاييس الأصغر أو DGX SuperPOD عند العمل على عمليات نشر أكبر نطاقًا؛ كل هذه تضمن عدم وجود حد لقوة الحوسبة التي يحتاجها أي مستخدم على أي مستوى.

DGX H200 لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)

السبب وراء اعتبار نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الشكل الأكثر تقدمًا لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي هو قدرتها على فهم وتوليد نص يشبه النص البشري. تم تصميم نظام DGX H200 لتطبيق نماذج اللغة الكبيرة في عمليات التدريب والنشر. من أجل معالجة مجموعات البيانات الضخمة التي تحتاجها نماذج اللغة الكبيرة، يحتوي DGX H200 على وحدات معالجة رسومية متعددة من طراز H200 مدمجة فيه ووصلات NVLink عالية السرعة مدمجة فيها، وبالتالي توفير إنتاجية عالية بالإضافة إلى زمن انتقال منخفض. بالإضافة إلى ذلك، تم تحسين مجموعة برامج Nvidia، والتي تتضمن أطر عمل مثل TensorFlow وPyTorch، للاستفادة من قدرات المعالجة المتوازية التي توفرها هذه الأنواع من وحدات معالجة الرسوميات، مما يؤدي إلى أوقات تدريب أسرع لنماذج اللغة الكبيرة. لذلك، إذا كنت مؤسسة تسعى إلى بناء نماذج لغوية متطورة بسرعة، فسيكون هذا هو أفضل رهان لك!

حوسبة عالية الأداء مع Nvidia DGX H200

تم تصميم Nvidia DGX H200 للتعامل مع المهام الأكثر تطلبًا من الناحية الحسابية عبر مختلف المجالات، بما في ذلك البحث العلمي والنمذجة المالية والمحاكاة الهندسية. ويحقق ذلك باستخدام العديد من وحدات معالجة الرسومات H200 المتصلة بـ NVLink والتي توفر أفضل نطاق ترددي للاتصال البيني وأقل زمن وصول. علاوة على ذلك، تتضمن مجموعة برامجهم للحوسبة عالية الأداء (HPC) CUDA وcuDNN وNCCL، من بين برامج أخرى، والتي تساعد جدًا في تحقيق اختراقات أسرع من أي وقت مضى في مثل هذه المجالات. لهذا السبب وحده، ولكن أيضًا نظرًا لطبيعته المرنة وخصائص قابلية التوسع، فمن المنطقي تمامًا التوصية بـ DGX H200 لأي مؤسسة تتطلع إلى المغامرة بما يتجاوز ما تم إنجازه من خلال العلوم الحسابية.

مصادر مرجعية

NVIDIA

ذاكرة النطاق الترددي العالي

الحوسبة

الكشف عن قوة وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H200 Tensor Core للذكاء الاصطناعي وما بعده

الأسئلة الشائعة (FAQs)

س: ما هو Nvidia H200 وكيف يختلف عن Nvidia H100؟

ج: إن Nvidia H200 عبارة عن وحدة معالجة رسومات متقدمة تعتمد على الأساس الذي وضعته Nvidia H100. ويتميز بقوة حسابية محسنة، وسعة الذاكرة، وعرض النطاق الترددي. أول وحدة معالجة رسوميات (GPU) مزودة بذاكرة HBM3e مدمجة تسمى H200، والتي تتميز بسرعات ذاكرة أسرع بكثير من H100. تم تطوير الكفاءة المتزايدة في معالجة كميات كبيرة من البيانات لأحمال العمل المكثفة للذكاء الاصطناعي بشكل مدروس.

س: ما هي الميزات الرئيسية لوحدة معالجة الرسوميات Nvidia H200 Tensor Core؟

ج: تتميز وحدة معالجة الرسومات Nvidia H200 Tensor Core بأحدث بنية Nvidia Hopper، وذاكرة HBM141e بسعة 3 جيجابايت، وTDP بقدرة 700 واط. يتم دعم دقة FP8، مما يؤدي إلى تحسين التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي وكفاءة الاستدلال. لقد تم تحسينه خصيصًا لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والحوسبة العلمية وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي.

س: كيف تعمل بنية H200 على تعزيز حسابات الذكاء الاصطناعي وقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية؟

ج: تعتمد بنية H200 على قادوس NVIDIA، مما يوفر نوى موتر أفضل وذكريات عالية السرعة، مما يسمح بإجراء عمليات حسابية أكثر كفاءة عند القيام بأشياء مثل الاستدلال التدريبي أو نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPTs. ما فعلته OpenAI مع ChatGPT تم توسيع نطاقه باستخدام قدرة حوسبة متزايدة، ولكن هذا يتطلب مساحة تخزين إضافية نظرًا لوجود العديد من المعلمات.

س: ما الذي يجعل Nvidia H200 مناسبًا للحوسبة العلمية واستدلال الذكاء الاصطناعي؟

ج: هناك حاجة إلى دقة FP16 وFP8 لإجراء حسابات علمية دقيقة وفعالة واستدلال الذكاء الاصطناعي. يساعد الحجم الكبير للذاكرة أيضًا على ضمان إمكانية معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة، لذا فهي الأنسب لهذه المهام.

س: كيف يمكن مقارنة سعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي لجهاز Nvidia H200 بالنماذج السابقة؟

ج: بالمقارنة مع الطرازات الأقدم مثل سابقتها، Nvidia H100، تتمتع Nvidia H3 المستندة إلى Hbm200e بسعة ذاكرة تبلغ 141 جيجابايت مع توفير نطاق ترددي أكبر وسرعات أكبر تتيح الوصول السريع إلى البيانات أثناء العمليات الحسابية اللازمة للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع أو العمليات العلمية. مهام.

س: ما هي أهمية ذاكرة HBM3e في وحدة معالجة الرسوميات H200؟

ج: إنه يوفر سرعة أكبر وعرض نطاق ترددي أكبر مقارنة بالإصدارات السابقة من أجهزة HBM. يتيح ذلك للرقاقة التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة وأحمال عمل الحوسبة عالية الأداء التي لم تقم بها أي وحدة معالجة رسومات أخرى على الإطلاق، مما يجعلها أول وحدة معالجة رسومات قابلة للتطوير تتمتع بمثل هذه الإمكانات. ومن ثم، فإن هذا يجعله مفيدًا للغاية في البيئات التي تتطلب معالجة سريعة للبيانات وأداءً عاليًا للذاكرة.

س: ما هي بعض مزايا استخدام نظام Nvidia HGX H200؟

ج: يستخدم نظام Nvidia HGX H200 العديد من وحدات معالجة الرسوميات H200 معًا لإنشاء منصة ذكاء اصطناعي قوية للحوسبة العلمية. ومع هذا، تأتي الكثير من قوة الحوسبة التي توفرها وحدات معالجة الرسوميات Tensor Core المضمنة في كل منها، مما يسمح للمؤسسات الكبيرة بتشغيل المهام المعقدة بكفاءة على مجموعات ذات عقدة واحدة مع توفير التكاليف المرتبطة بتوسيع نطاق العقد المتعددة عبر الرفوف أو حتى المباني.

س: كيف تؤثر القوة الحسابية لـ Nvidia على التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال؟

ج: تعمل إمكانات الدقة المحسنة مثل FP8 جنبًا إلى جنب مع نوى الموتر المتقدمة على تسريع تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال بشكل كبير، ولكن فقط عندما تكون مدعومة بأجهزة مثل تلك الموجودة في أحدث شريحة Nvidia، H200. وهذا يعني أن المطورين يمكنهم بناء نماذج تعلم عميق أكبر في وقت أقل من أي وقت مضى، وبالتالي تسريع دورات تطوير الأبحاث وسرعة النشر، خاصة للمطورين الذين يعملون في مواقع الحافة ذات سعة توصيل الاتصال المحدودة.

س: ما هي الأشياء الجديدة التي تقدمها Nvidia H200 للذكاء الاصطناعي التوليدي وLLMs؟

ج: إن القوة الحسابية المتزايدة وسعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي وما إلى ذلك، التي توفرها NVIDIA h 200 تتيح معالجة أفضل لمجموعات البيانات النموذجية الأكبر، وبالتالي تسمح بنشر تدريب أكثر كفاءة للأنظمة المعقدة التي تستخدمها المؤسسات لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي متقدمة.

س: لماذا يعتبر Nvidia H200 طفرة في تكنولوجيا GPU؟

ج: إن استخدام Nvidia h200 لدعم الحوسبة عالية الدقة من خلال تبني ذاكرة hbm3e جنبًا إلى جنب مع تقدم بنية القادوس يجعلها متميزة بين وحدات معالجة الرسوميات الأخرى. وهذا يضع معايير جديدة للذكاء الاصطناعي والحوسبة العلمية بسبب كفاءة الأداء والقدرات المحسنة التي توفرها هذه الاختراعات.