Presentamos NVIDIA HGX H100: Acelerando la computación de alto rendimiento y la IA

Los avances en las industrias han sido impulsados ​​por la Computación de Alto Rendimiento (HPC) y la Inteligencia Artificial (IA). La innovación dependerá de su capacidad para procesar una gran cantidad de datos y realizar cálculos complejos de manera eficiente. Aquí es donde la NVIDIA HGX H100 llega, una solución innovadora que satisfará las crecientes necesidades de las cargas de trabajo de HPC e IA. Este artículo proporciona una revisión detallada de NVIDIA HGX H100, que destaca sus especificaciones técnicas y características principales, así como también cómo esta tecnología afectará la investigación científica, el análisis de datos, el aprendizaje automático, etc. Con esta introducción, los lectores podrán comprender cómo NVIDIA HGX H100 supondrá una revolución en las aplicaciones de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento.

¿Cómo acelera la NVIDIA HGX H100 la IA y la HPC?

¿Qué es la NVIDIA HGX H100?

Creada para aumentar la productividad de las aplicaciones HPC e IA, NVIDIA HGX H100 es una plataforma informática eficiente y de alto rendimiento. Viene con la innovadora arquitectura NVIDIA Hopper que presenta núcleos tensoriales y tecnologías GPU de última generación como mecanismo para aumentar la eficiencia en las operaciones numéricas. La plataforma se utiliza para ejecutar análisis de datos complejos y simulaciones masivas, así como para entrenar modelos de aprendizaje profundo, lo que la hace adecuada para industrias que buscan computadoras potentes. HGX H100 logra esto a través de ancho de banda de memoria avanzado, interconexiones y características de escalabilidad, estableciendo así un nuevo punto de referencia para los sistemas de computación acelerados.

Características clave de NVIDIA HGX H100 para IA

1. Arquitectura de tolva NVIDIA: El HGX H100 incorpora la arquitectura NVIDIA Hopper más nueva, diseñada específicamente para reforzar las cargas de trabajo de IA y HPC. Uno de los aspectos más destacados de esta arquitectura son sus nuevos núcleos tensores que consiguen un rendimiento de entrenamiento hasta seis veces mayor que en versiones anteriores.
2. Núcleos tensoriales avanzados: La plataforma incluye núcleos tensoriales de cuarta generación, que duplican el rendimiento para aplicaciones de inferencia y entrenamiento de IA, mientras Nvidia nos presenta HGX. Los núcleos admiten diferentes precisiones, incluidas FP64, TF32, FP16 e INT8, lo que lo hace muy versátil para todo tipo de cálculos.
3. Alto ancho de banda de memoria: HGX H100 viene con memoria de alto ancho de banda (HBM2e), que proporciona más de 1.5 TB/s de ancho de banda de memoria. Con esta característica, se pueden ejecutar simulaciones a gran escala y procesar grandes conjuntos de datos sin ninguna dificultad.
4. Interconexiones mejoradas: La HGX H100 cuenta con una comunicación multi-GPU ultrarrápida habilitada por la tecnología NVIDIA NVLink. Este ancho de banda de interconexión es crucial para escalar sin problemas cargas de trabajo intensivas en varias GPU, ya que NVLink 4.0 ofrece hasta 600 GB/s.
5. Escalabilidad: La plataforma es altamente escalable y admite configuraciones de múltiples nodos. Por lo tanto, es una buena opción para la implementación modular en centros de datos donde los requisitos computacionales pueden aumentar.
6. Eficiencia energética: HGX H100, desarrollado con un modelo de consumo de energía optimizado, garantiza un alto rendimiento por vatio, lo que lo convierte en una opción ambiental y económicamente inteligente para cálculos pesados.

Al integrar estas características técnicas, NVIDIA HGX H100 mejorará enormemente el rendimiento y la eficiencia en aplicaciones de IA y HPC, estableciendo así nuevos récords en informática acelerada.

Beneficios para las cargas de trabajo de informática de alto rendimiento (HPC)

En particular, su diseño de hardware avanzado y optimización de software hacen que NVIDIA HGX H100 ofrezca recompensas impresionantes para cargas de trabajo HPC. Aceleran significativamente las tareas de inferencia y entrenamiento de IA para reducir el tiempo de cómputo y mejorar la productividad mediante la integración de núcleos tensoriales de cuarta generación. Fundamentalmente, esto admite la ejecución rápida de grandes conjuntos de datos con memoria de gran ancho de banda (HBM2e) que se requieren en simulaciones complejas y aplicaciones con uso intensivo de datos. Además, estas interconexiones permiten que NVLink 4.0, diseñado por NVIDIA, mejore la comunicación entre múltiples GPU, facilitando así un escalamiento eficiente en múltiples nodos. En consecuencia, hay un aumento general en el rendimiento informático, la eficiencia energética y la capacidad de manejar cargas informáticas más grandes, lo que lleva a un punto final más alto para las infraestructuras HPC cuando estas características se combinan.

¿Cuáles son las especificaciones de la plataforma NVIDIA HGX H100?

Descripción general del hardware de NVIDIA HGX H100

La plataforma NVIDIA HGX H100, un conjunto de hardware robusto diseñado para aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC) e inteligencia artificial (AI), está equipada con varias funciones. Emplea la arquitectura NVIDIA Hopper más nueva que tiene núcleos tensoriales de cuarta generación que mejoran el rendimiento de cálculo de la IA. La plataforma viene con memoria de gran ancho de banda (HBM2e), lo que facilita el procesamiento rápido de datos y el manejo de grandes cantidades de datos. Además, el HGX H100 incorpora NVIDIA NVLink 4.0 para facilitar el escalado eficiente entre clústeres a través de una comunicación multi-GPU mejorada. Como tal, a través de esta combinación de componentes de hardware avanzados, el HGX H100 garantiza un rendimiento, eficiencia energética y escalabilidad excepcionales para abordar problemas computacionales complicados.

Detalles sobre configuraciones de 8 GPU y 4 GPU

Configuración de 8 GPU

La configuración de 100 GPU de la plataforma NVIDIA HGX H8 está diseñada para aprovechar al máximo la potencia computacional y la escalabilidad para tareas informáticas y de inteligencia artificial de alto rendimiento. Esto incluye ocho GPU NVIDIA H100 unidas por NVLink 4.0, que permite una comunicación de alta velocidad y minimiza la latencia entre las GPU. Algunos parámetros técnicos clave de la configuración de 8 GPU son:

• Memoria total de la GPU: 640 GB (80 GB por GPU con HBM2e).
• Rendimiento del núcleo tensorial: Hasta 1280 TFLOPS (FP16).
• Ancho de banda NVLink: 900 GB/s por GPU (bidireccional) usando una velocidad NVLink más rápida.
• El consumo de energía: Aproximadamente 4 kilovatios.

Estas tareas incluyen simulaciones a gran escala y capacitación en aprendizaje profundo, entre otras, que requieren mucha capacidad de procesamiento paralelo.

Configuración de 4 GPU

En comparación con las otras configuraciones, esta es equilibrada en términos de computación, ya que sigue ofreciendo una cantidad considerable de potencia computacional, pero con dimensiones inferiores a las que se habían proporcionado en la configuración de 8 GPU. La configuración consta de cuatro GPU NVIDIA H100 también conectadas a través de NVLink 4.0 para una comunicación eficiente. Algunos parámetros técnicos clave para la configuración son:

• Memoria total de la GPU: 320 GB (80 GB por GPU con HBM2e).
• Rendimiento del núcleo tensorial: Hasta 640 TFLOPS (FP16).
• Ancho de banda NVLink: 900 GB/s por GPU (bidireccional).
• El consumo de energía: Aproximadamente 2 kilovatios.

Se puede utilizar para tareas de cálculo de tamaño medio, inferencia de modelos de IA o simulación a pequeña escala, ofreciendo así un conjunto de herramientas económico pero potente adecuado para diversas aplicaciones en el campo de HPC.

Integración con la GPU NVIDIA H100 Tensor Core

Incorporar la GPU NVIDIA H100 Tensor Core en infraestructuras de computación de alto rendimiento (HPC) e IA requiere tener en cuenta varios factores para maximizar el rendimiento y la eficiencia. Con un ancho de banda muy grande pero con baja latencia, la interconexión NVLink 4.0 garantiza una interacción fluida entre múltiples GPU. Esto hace posible que se obtengan buenas tasas de transferencia de datos en este caso y esto es importante para cargas de trabajo computacionales que dependen de grandes conjuntos de datos y necesitan operaciones en tiempo real. El uso de marcos de software avanzados como NVIDIA CUDA, cuDNN y TensorRT también mejora su capacidad mediante la optimización de redes neuronales y operaciones de aprendizaje profundo. Además, el modo informático de precisión mixta compatible con H100 permite equilibrar la precisión y el rendimiento, lo que lo hace ideal para diversos trabajos de HPC, investigaciones científicas o módulos de IA orientados a los negocios. Dado que estas GPU H100 están asociadas con un consumo masivo de energía y generación de calor, el control mecánico de la temperatura, así como el suministro de energía, deben considerarse cuidadosamente para garantizar un funcionamiento estable de las configuraciones de múltiples GPU.

¿Cómo se compara la NVIDIA HGX H100 con las generaciones anteriores?

Comparación con HGX A100

La plataforma NVIDIA HGX H100 representa una evolución significativa con respecto a la HGX A100 en varios sentidos. Una forma es incorporar las GPU NVIDIA H100 Tensor Core, que brindan un mejor rendimiento a través de la próxima generación de núcleos tensoriales y un soporte mejorado para la computación de precisión mixta. Además, a diferencia del NVLink 3.0 empleado en HGX A100, que tenía menor ancho de banda y mayor latencia, tiene mejor comunicación multi-GPU así como velocidades de transferencia de datos debido a la actualización NVLink 4.0 en HGX H100. Además, viene con mejoras en el diseño térmico y la eficiencia energética que se adaptan mejor al aumento de la carga computacional y al consumo de energía de las GPU H100 que su precursor. En conjunto, estos avances posicionan al HGX H100 como una solución aún más poderosa y capaz para cargas de trabajo de computación de alto rendimiento (HPC) o inteligencia artificial (IA) que son más exigentes que nunca.

Mejoras de rendimiento en IA y HPC

El HGX H100 de NVIDIA tiene notables mejoras de rendimiento en cargas de trabajo de IA y HPC en comparación con el HGX A100. Las mejoras clave y sus respectivos parámetros técnicos se muestran a continuación:

Núcleos tensoriales mejorados:

Los núcleos tensoriales de próxima generación dentro de las GPU H100 Tensor Core permiten un aumento de velocidad 6 veces mayor en el entrenamiento de IA y capacidades de inferencia de IA más de tres veces mejores en comparación con el A100.

Mayor memoria de GPU:

En cada GPU del H3 está instalada una memoria de gran ancho de banda (HBM80) con una capacidad de 100 GB, lo que permite procesar conjuntos de datos y modelos más grandes directamente en la memoria, a diferencia de los 100 GB de memoria HBM40 del A2.

Interconexión NVLink 4.0:

Esto significa que la interconexión NVLink introducida en el HGX H100 produce un ancho de banda mejorado en un 50%, es decir, admite una velocidad de GPU a GPU de hasta 900 GB/s en comparación con el NVLink 100 del HGX A3.0, que solo admite aproximadamente 600 GB/s.

Eficiencia energética mejorada:

Cabe señalar que la eficiencia energética también se ha mejorado en el caso de estas nuevas GPU, ya que proporcionan hasta dos veces mejores TFLOPS por vatio para operaciones de IA, al menos veinte TFLOPS por vatio en comparación con la generación anterior.

FLOPS aumentados:

Por un lado, esto implica que su máximo rendimiento alcanza los sesenta teraflops (TFLOPS) cuando se considera la doble precisión (FP64); por otro lado, puede alcanzar mil TFLOPS durante tareas de precisión mixta (FP16) en comparación con las cifras del A100: 19.5 TFLOPS (FP64) y 312 TFLOPS (FP16).

Escalabilidad ampliada de múltiples GPU:

Además, ha habido mejoras importantes en las capacidades de comunicación, así como en los sistemas de gestión térmica en la plataforma HGX H100, lo que hace que el escalado sea más eficiente en múltiples GPU, lo que admite cargas de trabajo de HPC e IA más grandes y complejas con mayor solidez.

Estos desarrollos demuestran cómo la plataforma NVIDIA HGX H100 de NVIDIA sigue siendo pionera en el campo de la IA y la HPC, proporcionando así a investigadores y científicos herramientas para resolver los problemas computacionales más desafiantes que existen.

Consumo de energía y eficiencia

Las GPU NVIDIA H100 logran avances considerables en el consumo de energía y la eficiencia. Al emplear una nueva arquitectura y un diseño mejorado, las GPU H100 logran entregar hasta 20 TFLOPS por vatio, lo que significa que son dos veces más eficientes que la GPU A100 de la generación anterior. Este logro se debe principalmente al uso de un proceso de fabricación que utiliza 4 nm y técnicas de gestión térmica mejoradas que facilitan una mejor extracción de calor y una reducción del desperdicio de energía, lo que los hace más efectivos que sus predecesores. Por tanto, se puede decir que el H100 logra un rendimiento computacional superior además de ser más sostenible y económico para centros de datos a gran escala, siendo por tanto perfecto para un clúster H100.

¿Qué papel desempeña la NVIDIA HGX H100 en los centros de datos?

Integración y escalabilidad de la red

NVIDIA HGX H100 desempeña un papel importante en los centros de datos al permitir una integración fluida de la red a escala. Está equipado con tecnologías de red avanzadas como NVIDIA NVLink y NVSwitch que utilizan conexiones de alto ancho de banda y baja latencia entre GPU disponibles en los clústeres de GPU. Esto permite un movimiento rápido de datos y una intercomunicación efectiva de GPU a GPU, que son clave para escalar las cargas de trabajo de IA y HPC. Además, su compatibilidad como una de las plataformas de red de centros de datos con los principales estándares actuales garantiza su capacidad para integrarse en configuraciones existentes, lo que lo convierte en un entorno computacional flexible y escalable capaz de manejar tareas altamente exigentes.

Optimización de cargas de trabajo con la plataforma de servidor acelerada para IA

La plataforma NVIDIA HGX H100 mejora significativamente el rendimiento de las cargas de trabajo de IA a través de su arquitectura de servidor acelerada avanzada. Esto se logra a través de varios componentes y tecnologías clave:

Núcleos tensoriales: Las GPU H100 tienen Tensor Cores de cuarta generación que aumentan la eficiencia y el rendimiento del procesamiento de IA, admitiendo diferentes precisiones como FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8 e INT4. Estos núcleos aumentan el rendimiento computacional y la flexibilidad en el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA.

NVLink y NVSwitch: La utilización de NVIDIA NVLink con NVSwitch permite una mejor comunicación entre GPU. Esto permite hasta 900 GB/s de ancho de banda bidireccional por GPU, lo que garantiza un rápido intercambio de datos con una latencia mínima, optimizando así las cargas de trabajo de múltiples GPU.

Tecnología GPU de instancias múltiples (MIG): Según el blog técnico de NVIDIA, el H100 tiene tecnología MIG que permite dividir una GPU en muchas instancias. Cada instancia puede trabajar de forma independiente en diferentes tareas, maximizando así el uso de recursos y al mismo tiempo proporcionando un rendimiento dedicado para cargas de trabajo de IA paralelas.

Motor transformador: Un motor especializado presente en las GPU H100 ayuda a optimizar los modelos de IA basados ​​en transformadores utilizados en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), entre otras aplicaciones de IA; esto ofrece una velocidad de entrenamiento e inferencia cuatro veces más rápida para modelos de transformadores.

Parámetros técnicos:

• Eficiencia energetica: Hasta 20 TFLOPS por vatio.
• Proceso de manufactura: 4nm.
• Ancho de Banda: Hasta 900 GB/s bidireccional vía NVLink.
• Soporte de precisión: FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8, INT4.

Estas mejoras juntas mejoran la capacidad de la plataforma H100 para manejar y escalar cargas de trabajo de IA a gran escala de manera más eficiente, convirtiéndola en una parte indispensable de los centros de datos modernos que buscan un alto rendimiento y eficiencia operativa.

Mejora de las capacidades de aprendizaje profundo

La plataforma NVIDIA H100 mejora enormemente el potencial del aprendizaje profundo al unir técnicas adaptativas con el hardware configurado de manera más eficaz. Inicialmente, el alto rendimiento computacional se logra con núcleos de IA potentes como Hopper Tensor Cores para un mayor rendimiento en operaciones de punto flotante sintético (NT8) y otros cálculos de números enteros necesarios para cálculos de redes neuronales enteras de precisión múltiple (INT4). Es importante permitir un escalado efectivo de cargas de trabajo de múltiples GPU a través de una latencia más baja y una comunicación entre GPU más alta mediante la integración de NVLink y NVSwitch, que brindan un ancho de banda bidireccional de hasta 900 GB/s por GPU. En segundo lugar, la tecnología de GPU de instancia múltiple (MIG) que permite crear múltiples instancias utilizando una GPU H100 permite maximizar la utilización de recursos y ofrecer un rendimiento dedicado a tareas de IA simultáneas.

Un Transformer Engine especializado también viene con el H100; Este motor optimiza el rendimiento de los modelos basados ​​en transformadores, componentes clave en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y diversas aplicaciones de IA. Además, los incrementos de velocidad de entrenamiento e inferencia son hasta cuatro veces mayores que los de modelos anteriores. Además, el proceso de fabricación de 4 nm los hace aún más eficientes en el ahorro de energía, brindando una eficiencia energética de hasta 20 TFLOPS/vatio. Por ejemplo, FP64, FP32 y TF32, que admiten aritmética de precisión total, son ideales para la informática de uso general en una amplia gama de aplicaciones, incluidas AI/ML/DL, mientras que INT8 e INT4 admiten modos de precisión reducida adecuados para el entrenamiento de aprendizaje profundo donde se requiere memoria. juega un papel crucial en la determinación del tiempo de ejecución.

¿Cómo puede beneficiar la NVIDIA HGX H100 a su empresa?

Casos de uso del mundo real de NVIDIA HGX H100

Debido a su eficiencia y capacidades computacionales avanzadas, la plataforma NVIDIA HGX H100 puede beneficiar enormemente a una amplia gama de industrias. Esto permite un diagnóstico rápido y planes de tratamiento personalizados, ya que facilita el análisis y procesamiento rápido de datos de imágenes médicas a gran escala en el sector de la salud. Para las instituciones financieras, por otro lado, la tecnología mejora los sistemas de detección de fraude en tiempo real y al mismo tiempo acelera el comercio algorítmico debido a la baja latencia en el manejo de conjuntos de datos masivos. En la fabricación de automóviles, esto ayuda a crear modelos complejos de IA para vehículos autónomos, mejorando así la seguridad y la eficiencia operativa. De manera similar, H100 es bueno para el comercio electrónico porque mejora las experiencias de los clientes a través de motores de recomendación mejorados y mayores ventas mediante el uso de análisis de consumidores. Por lo tanto, cualquier organización impulsada por la IA que busque innovación y ventaja competitiva considerará que H100 es una herramienta valiosa debido a su rendimiento superior y flexibilidad en diversas aplicaciones.

Impacto en las industrias de IA y HPC

HGX H100 de NVIDIA cambia las reglas del juego tanto en la industria de la IA como en la informática de alto rendimiento (HPC) debido a su potencia y eficiencia computacionales incomparables. Esto hace posible que dichos sectores realicen cálculos complejos y a gran escala que promuevan avances en diversas áreas críticas.

Parámetros técnicos:

• Proceso de fabricación 4 nm: Mejora la densidad del transistor y la eficiencia energética.
• Soporte para precisión: Esto implica FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8 e INT4, que permiten una amplia variedad de cálculos.
• TFLOPS por vatio: Ofrece hasta 20 TFLOPS por vatio lo que mejora la optimización y el rendimiento del consumo energético.

Aprendizaje profundo mejorado:

• Las capacidades computacionales intensivas y el soporte de precisión permiten el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales intrincadas que están impulsando el avance en la investigación y aplicación de la IA.

Escalabilidad en HPC:

• La integración de la plataforma H100 significa lograr escalabilidad en implementaciones de HPC que ayudan con simulaciones, análisis de datos e investigaciones científicas que requieren importantes recursos informáticos.

Eficiencia operacional:

• Debido a sus métricas de alto rendimiento, HGX H100 proporciona una latencia más baja y un mayor rendimiento, lo que lo hace excelente para entornos donde el procesamiento y análisis de datos en tiempo real son importantes.

Amplia aplicación industrial:

• Cuidado de la salud: Acelera el procesamiento de datos médicos mediante técnicas de diagnóstico médico aceleradas.
• Finanzas: Mejora los análisis en tiempo real, incluida la detección de fraude.
• Automotor: Admite el desarrollo sofisticado de IA para la conducción autónoma.
• E-commerce: Impulsa el análisis de clientes, como la mejora de los sistemas de recomendación.

NVIDIA HGX H100 no solo aumenta el rendimiento de los sistemas de IA y HPC, sino que también permite nuevos desarrollos que conducen a una ventaja competitiva en múltiples sectores.

Tendencias futuras y aplicaciones potenciales

Las tendencias futuras de la IA y la HPC van a transformar varias industrias mediante la integración de nuevas tecnologías. Áreas que son muy importantes incluyen:

Computación de borde:

• Muchas aplicaciones pasarán de modelos de nube centralizados a computación de punta, lo que reducirá la latencia y permitirá el procesamiento instantáneo en campos como los automóviles autónomos y los dispositivos de IoT.

Integración de Computación Cuántica:

• La computación cuántica está en continuo desarrollo y se combinará con los sistemas HPC tradicionales para resolver problemas complejos de manera eficiente, especialmente en criptografía, ciencia de materiales y simulaciones a gran escala.

Personalización impulsada por IA:

• Varios sectores, como el comercio electrónico o la atención sanitaria, proporcionarían fácilmente experiencias hiperpersonalizadas gracias a su capacidad para analizar enormes cantidades de datos, mejorando así la satisfacción del cliente y los resultados del tratamiento.

Desarrollo sostenible de la IA:

• La atención se centrará cada vez más en crear soluciones de IA y HPC energéticamente eficientes, alineando así el avance tecnológico con los objetivos de sostenibilidad global.

Ciberseguridad mejorada:

• Con la seguridad de los datos en su punto máximo, el progreso en inteligencia artificial (IA) mejorará la protección contra las ciberamenazas mediante análisis predictivos junto con sistemas automatizados de detección de amenazas.

Estos patrones emergentes enfatizan cómo la plataforma NVIDIA HGX H100 tiene el potencial de mantener su posición de liderazgo en lo que respecta a innovación, impulsando así avances sustanciales en diferentes dominios.

Fuentes de referencia

Nvidia DGX

Unidad de procesamiento gráfico

Nvidia

Preguntas frecuentes (FAQ)

P: ¿Qué es la NVIDIA HGX H100?

R: Esta es una introducción al HGX H100, una potencia de IA y HPC que integra ocho GPU Tensor Core del modelo H100, que están diseñadas para acelerar tareas computacionales complejas y cargas de trabajo de IA.

P: ¿Cómo beneficia la plataforma HGX H100 4-GPU a la informática de alto rendimiento?

R: La plataforma HGX H100 de 4 GPU mejora la computación de alto rendimiento al ofrecer paralelismo mejorado y procesamiento rápido de datos a través de una arquitectura avanzada y nueva aceleración de hardware para operaciones colectivas.

P: ¿Qué funciones de conectividad se incluyen en NVIDIA HGX H100?

R: Las GPU de ocho núcleos tensoriales del HGX H100 están completamente conectadas mediante conmutadores NVLink, que proporcionan interconexiones de alta velocidad y latencia reducida, lo que mejora el rendimiento general.

P: ¿Cómo maneja la HGX H100 las tareas de IA en comparación con modelos anteriores como la NVIDIA HGX A100?

R: Por ejemplo, se ha superado a sí mismo al superar en términos de mejor potencia de procesamiento en comparación con sus predecesores, como NVIDIA HGX A100, puertos NVLink mejorados y soporte adicional para operaciones en red con reducciones en red de multidifusión y NVIDIA SHARP. lo que lo hace más adecuado para su uso en aplicaciones de inteligencia artificial o plataformas de computación de alto rendimiento (HPC).

P: ¿Cuál es la función de NVIDIA SHARP en la HGX H100?

R: También es fundamental incluir algunas características que puedan ayudar a descargar tareas de comunicación colectiva de las GPU a las redes, como NVIDIA SHARP In-Network Reductions, que puede reducir la carga en las GPU, aumentando así la eficiencia dentro de todo el sistema al reducir la carga de cálculo en dispositivos individuales.

P: ¿Puede explicar la configuración del H100 SXM5 en el HGX H100?

R: Las GPU de última generación optimizadas para baja latencia y rendimiento tienen un diseño que garantiza la mayor potencia y eficiencia térmica posibles cuando se enfrentan cargas computacionales pesadas que se encuentran en tareas computacionales exigentes, como es el caso de la configuración H100 SXM5 de la plataforma HGX H100.

P: ¿Cómo se compara el NVIDIA HGX H100 con un servidor GPU tradicional?

R: NVIDIA HGX H100 ofrece un rendimiento, una escalabilidad y una flexibilidad significativamente mayores en comparación con un servidor GPU tradicional debido a su conectividad de conmutador NVLink avanzada, GPU H100 y reducciones en red con la implementación de NVIDIA SHARP.

P: ¿Cuáles son las ventajas clave de utilizar NVIDIA HGX H100 para aplicaciones de IA?

R: En términos de aplicaciones de IA, los beneficios clave que ofrece NVIDIA HGX H100 incluyen aceleraciones durante el entrenamiento y la inferencia de modelos, manejo eficiente de grandes conjuntos de datos, mejor paralelismo a través de ocho GPU Tensor Core y conectividad NVLink mejorada.

P: ¿Cómo respalda la HGX H100 la misión de NVIDIA de acelerar la IA y la informática de alto rendimiento?

R: Esta infraestructura de última generación respalda la investigación acelerada de la IA, así como la computación de alto rendimiento mediante el suministro de potentes GPU y funciones de red avanzadas, entre otras cosas, como optimizaciones de software que permiten a investigadores y desarrolladores realizar cálculos complicados. en sus computadoras más rápido que nunca.

P: ¿Qué papel juega la tecnología NVLink de generación en el HGX H100?

R: La tecnología NVLink de generación desempeña una función importante en este sentido, ya que consta de interconexiones de alto ancho de banda y baja latencia que conectan estas GPUS, lo que hace posible una comunicación más rápida entre ellas y, por lo tanto, mejora su eficiencia general en el procesamiento de cargas de trabajo de IA/ML.