Libérer la puissance des GPU NVIDIA H100 dans les serveurs hautes performances

Le paysage à haute pression de l'informatique contemporaine, caractérisé par un volume de données croissant et des exigences de calcul croissantes, a vu l'émergence du GPU NVIDIA H100, un pionnier en matière de serveurs hautes performances. L'article vise à dévoiler les fonctionnalités révolutionnaires ainsi que les nouvelles technologies derrière le GPU NVIDIA H100, qui pose une nouvelle étape dans l'amélioration de la vitesse pour l'analyse des données, les calculs scientifiques et les applications basées sur l'IA. En intégrant les GPU NVIDIA H100 dans leurs infrastructures de serveurs, les organisations peuvent bénéficier d'une puissance de traitement, d'une efficacité et d'une évolutivité inégalées, nécessaires à des avancées majeures en matière d'accélération informatique et d'intelligence. Nous développerons les spécifications techniques, les mesures de performances et les cas d'utilisation qui démontrent le rôle du H100 dans l'élaboration de l'avenir du calcul intensif.

Pourquoi les serveurs GPU NVIDIA H100 révolutionnent l'IA et l'informatique

Comprendre le rôle du GPU NVIDIA H100 dans l'accélération de l'IA

Le GPU NVIDIA H100 joue un rôle essentiel dans l’accélération de l’intelligence artificielle (IA), qui réduit considérablement le temps nécessaire aux étapes de formation et d’inférence lors du développement de l’IA. La conception de sa structure vise à améliorer le débit et l’efficacité face aux exigences extrêmes en matière de données des algorithmes d’IA. La capacité du H100 à offLa prise en charge de certaines des technologies spécifiques à l'IA les plus récentes, telles que « Transformer Engine », développées pour les grands modèles de langage qui constituent des exigences de base pour l'amélioration du traitement du langage naturel (NLP), le distingue en tant que leader dans ce domaine.

L'impact de NVIDIA H100 sur les flux de travail de Deep Learning et de Machine Learning

L’intégration des GPU NVIDIA HG0O dans les workflows d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique a une grande influence. Cela commence par le calcul accéléré, dans lequel les cœurs Tensor du H100 sont engagés en raison de leur fonctionnement arithmétique et tensoriel supérieur en virgule flottante. Ces Tensor Cores, par exemple, sont conçus pour accélérer les tâches d’apprentissage en profondeur, réduisant ainsi considérablement le temps de formation des réseaux neuronaux complexes. De plus, la bande passante mémoire (réglée par l'IA) et l'architecture du H100, associées à ses fonctionnalités uniques, contribuent à améliorer la gestion et le traitement rapides des données, minimisant ainsi les goulots d'étranglement lors des charges de travail gourmandes en données.

GPU NVIDIA H100 Tensor Core : performances sans précédent pour le développement de l'IA

La performance sans précédent de Nvidia H100 Les GPU Tensor Core pour le développement de l'IA peuvent être attribués à plusieurs spécifications et fonctionnalités critiques :

• Évolutivité : L'évolutivité du GPU H100 est une innovation NVIDIA. Cela permet à un seul GPU H100 d'être divisé en instances GPU plus petites et entièrement isolées grâce à sa fonctionnalité GPU multi-instance (MIG), permettant ainsi à plusieurs utilisateurs ou tâches de disposer de ressources GPU personnalisées indépendamment sans interférer avec d'autres processus.
• Bande passante mémoire : grâce à une mémoire HBM3 innovante, le H100 offre la bande passante la plus élevée disponible sur le marché, ce qui est crucial pour gérer les vastes ensembles de données typiques des applications d'IA et de ML.
• Efficacité énergétique : Il a été conçu non seulement pour la performance mais aussi pour l’efficacité. Son architecture optimise la consommation d'énergie afin que davantage de calculs puissent être effectués en utilisant moins d'énergie, ce qui est nécessaire pour les opérations durables d'IA à grande échelle.
• Compatibilité logicielle : disposant d'une suite logicielle complète comprenant les bibliothèques CUDA-X AI et la pile logicielle AI Enterprise, NVIDIA garantit une optimisation facile des applications de développement pour tirer parti des capacités. offered par les GPU H100

En intégrant les GPU NVIDIA H100 dans leur infrastructure, les organisations peuvent accélérer leurs projets d'IA, d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, du concept au déploiement, repoussant ainsi les frontières du possible en matière de recherche sur l'intelligence artificielle et de développement d'applications.

Configuration de votre serveur avec les GPU NVIDIA H100 pour des performances optimales

Optimisation des densités GPU : comment faire évoluer votre serveur GPU NVIDIA H100

Lorsque vous essayez de faire évoluer efficacement votre serveur GPU NVIDIA H100, il est important que vous optimisiez les densités GPU pour une utilisation complète des ressources et une sortie de premier ordre lors de l'exécution de charges d'IA et de ML. Vous trouverez ci-dessous les étapes nécessaires pour faire évoluer efficacement un ordinateur.

• Évaluer les exigences du poste : Vous devez d’abord savoir ce que nécessitent vos tâches d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique. Tenez compte d'éléments tels que l'intensité de calcul, les besoins en mémoire et le parallélisme. Cela éclairera votre approche en matière de mise à l’échelle des GPU.
• Maximisez la capacité du GPU multi-instance (MIG) : La fonctionnalité MIG du GPU H100 peut être utilisée pour diviser chaque GPU en sept partitions distinctes maximum. Ces instances peuvent être personnalisées pour répondre à diverses tâches ou exigences des utilisateurs, augmentant ainsi l'efficacité globale de l'utilisation de chaque GPU individuel impliqué.
• Utilisez des systèmes de refroidissement efficaces : Les zones dotées de configurations de cartes graphiques haute densité produisent une chaleur intense. Utiliser des méthodes de refroidissement innovantes afin de maintenir les températures dans des limites optimales ; de cette façon, des performances et une fiabilité durables sont assurées.
• Planifier l'évolutivité : Dans le cadre de la conception de votre infrastructure, intégrez des fonctionnalités d’évolutivité. Choisissez une architecture de serveur qui permet une intégration facile de GPU supplémentaires ou d'autres composants matériels. Ce faisant, vous économiseriez des quantités considérables de temps et d’argent lors de mises à l’échelle futures en raison de la croissance informatique.

L'importance du PCIe Gen5 pour maximiser les performances du serveur GPU H100

PCIe Gen5 améliore les performances des serveurs GPU NVIDIA H100 en optimisant cet élément important des manières suivantes :

1. Vitesses de transfert de données accrues : communication rapide au sein d'un système sur puce (SoC) et entre deux puces montées sur un module multipuce (MCM). PCIe Gen 5.0 double le taux de transfert de PCIe Gen4.0, améliorant ainsi la communication entre les GPU H100 et d'autres parties du système, ce qui est crucial pour les applications IA/ML qui nécessitent un traitement et un transfert de données à grande vitesse.
2. Latence réduite : une latence plus faible réduit le temps passé à fournir des données et à recevoir des réponses des clients d'accès à distance, augmentant ainsi l'efficacité globale des tâches gourmandes en données telles que les applications d'IA en temps réel exécutées sur les serveurs GPU H100.
3. Bande passante améliorée : l'augmentation de la bande passante permet la circulation de davantage de canaux de données ainsi que des connexions plus rapides, ce qui la rend idéale pour les activités nécessitant d'énormes quantités d'informations, comme la formation de modèles d'IA complexes.
4. Pérennité : en passant dès aujourd'hui à PCIe Gen5, vous pouvez vous assurer que votre infrastructure de serveur est prête pour les futures avancées technologiques des GPU, protégeant ainsi votre investissement et permettant des transitions simples vers les GPU de nouvelle génération.

En comprenant et en appliquant ces principes, les organisations peuvent améliorer considérablement les performances et l'efficacité de leurs serveurs GPU NVIDIA H100, faisant ainsi progresser l'innovation en matière d'IA à un rythme accéléré.

Explorer les capacités du logiciel NVIDIA AI Enterprise sur les serveurs GPU H100

Parmi les raisons les plus importantes pour lesquelles la suite logicielle NVIDIA AI Enterprise sur les serveurs GPU H100 est indispensable, elle constitue un moteur essentiel pour accélérer et améliorer les performances des efforts d'IA. Afin de tirer parti des puissants GPU NVIDIA H100, il a été conçu pour garantir que les projets évoluent de manière efficace et efficiente. C'est ce que NVIDIA AI Enterprise apporte aux initiatives d'IA concernant ces serveurs :

• Cadres et bibliothèques d'IA optimisés : NVIDIA AI Enterprise comprend des frameworks et des bibliothèques d'IA entièrement optimisés et pris en charge qui garantissent une réduction du temps nécessaire à la formation de modèles complexes en permettant aux applications d'IA d'exploiter la capacité de calcul complète des GPU H100.
• Gestion et déploiement simplifiés : Cette suite contient des outils qui facilitent la gestion et le déploiement d'applications d'intelligence artificielle à toute échelle d'infrastructure ; cela facilite les processus associés aux flux de travail du projet en plus de réduire les complexités liées au déploiement et à la gestion de ces charges de travail.
• Sécurité et assistance améliorées : Pour s'assurer que leurs projets d'IA sont non seulement efficaces mais également sécurisés, les organisations peuvent s'appuyer sur des fonctionnalités de sécurité adaptées aux entreprises combinées au support technique exclusif de NVIDIA. En outre, cette assistance peut s'étendre à la résolution de problèmes ainsi qu'à l'optimisation des charges de travail d'IA en vue d'un meilleur rendement.
• Compatibilité et performances avec les systèmes certifiés NVIDIA : Lors de l'exécution de NVIDIA AI Enterprise sur des serveurs GPU H100, la compatibilité est garantie ainsi que des performances optimales grâce à l'utilisation de systèmes certifiés Nvidia. Des processus de tests complets ont été exécutés sur eux, il n'y a donc aucun doute sur leur réponse à tous les critères pertinents fixés par Nvidia en matière de fiabilité ou même de performances. En tant que telle, une certification comme celle-ci donne confiance aux entreprises quant à leurs fondations robustes répondant aux demandes contemporaines en termes de charges d’intelligence artificielle.

Avec le soutien de NVIDIA grâce à l'utilisation de sa technologie, y compris des outils comme ceux-ci offDans le cadre de son portefeuille de produits tels que ceux couverts ici, les organisations seront désormais en mesure de faire progresser leurs projets d'IA respectifs en toute confiance, sachant qu'elles obtiendront probablement de meilleurs résultats que jamais auparavant lorsqu'elles seront assemblées correctement.

Évaluation de l'évolutivité et de la polyvalence des serveurs GPU H100 pour diverses charges de travail

Comparaison des facteurs de forme : trouver le serveur NVIDIA H100 adapté à vos besoins

Il est important de choisir le bon facteur de forme lors de la sélection d'un serveur GPU NVIDIA H100 afin de maximiser les performances de vos charges de travail d'IA et de calcul haute performance (HPC). Mais que faut-il prendre en compte pour faire ce choix ?

• Contraintes d'espace : d'une part, les serveurs rack sont conçus pour une évolutivité facile et peuvent s'intégrer dans des configurations de centre de données standardisées, ce qui les rend plus adaptés aux organisations confrontées à des contraintes d'espace.
• Capacité de refroidissement : par exemple, la conception thermique d'un serveur est importante, en particulier pour les GPU haut de gamme tels que NVIDIA H100 ; les serveurs lames peuvent offDes solutions de refroidissement optimisées dans des configurations denses.
• Besoins d'expansion : vous devez également déterminer si le serveur vous permettra d'ajouter plus de GPU ou d'autres matériels à l'avenir. Par exemple, les serveurs tour offrent généralement plus d'espace pour une extension physique en raison de leur châssis plus grand.

Comment le serveur GPU 8x NVIDIA H100 Tensor Core gère les charges de travail intensives d'IA

Le système informatique « Synaptic » ou IA avec 8 GPU NVIDIA H100 Tensor Core est conçu pour les principales charges de travail d’IA. Il présente les avantages suivants :

Énorme puissance de traitement parallèle : Les GPU H100 sont conçus pour cet usage et sont donc excellents dans les tâches de traitement parallèle qui conduisent à une formation et à une inférence de modèle plus rapides.

Augmentation de la bande passante mémoire : La mémoire à large bande passante (HBM3) accélère le transfert de données entre la mémoire GPU, ce qui est important pour la gestion d'ensembles de données volumineux et de modèles complexes.

Caractéristiques architecturales spécifiques à l'IA : Ces fonctionnalités incluent des cœurs tenseurs ainsi que le moteur de transformateur, qui sont spécialement créés pour réduire les charges de travail d'apprentissage en profondeur et d'IA.

Maximiser le débit pour le HPC et l'IA grâce à la connectivité NVLink à large bande passante

Plusieurs facteurs doivent être pris en compte lors de l'évaluation de la meilleure configuration de serveur NVIDIA H100 pour répondre à vos besoins en fonction des charges de travail spécifiques, des besoins en infrastructure et des plans de croissance futurs. Adopter cette approche personnalisée vous permet de profiter de toutes les capacités des GPU NVIDIA H100 afin que vos tâches d'IA et HPC produisent une efficacité et des performances optimales.

1. Permettre un partage de données plus rapide : la technologie NVLink transfère les données plus rapidement entre les GPU, contrairement aux connexions PCIe traditionnelles, qui entraînent souvent des retards.
2. Augmentation de l'évolutivité : NVLink relie de nombreux GPU entre eux, permettant ainsi aux systèmes d'augmenter plus facilement les capacités informatiques simulées par des modèles ou des applications plus complexes.
3. Amélioration de l'efficacité multi-GPU : il est essentiel pour les applications de traitement parallèle impliquant le partage ou la synchronisation de données entre différentes cartes GPU que NVLINK fournisse un moyen uniforme d'accès à la mémoire sur toutes ces cartes GPU.

Le rôle des GPU NVIDIA H100 dans l'avancement du calcul haute performance (HPC)

Les GPU NVIDIA H100 comme catalyseur pour la découverte scientifique et la recherche informatique

Il s'agit d'une étape importante dans le monde du calcul haute performance (HPC) : les GPU NVIDIA H100 disposent de la capacité de calcul la plus puissante, servant de catalyseur pour la découverte scientifique et la recherche informatique. La capacité de ces GPU à gérer les charges de travail HPC accélérées par GPU est essentielle pour décomposer de grands ensembles de données, permettant ainsi des progrès dans différents domaines tels que la modélisation climatique ou la génomique. Cette section explique comment les GPU H100 contribuent à ce changement.

1. Meilleure efficacité informatique : l'architecture qui caractérise les GPU NVIDIA H100 maximise leur efficacité de traitement, permettant ainsi aux chercheurs d'aborder des simulations et des analyses de données intensives en calcul à des vitesses plus rapides qu'auparavant. Cette efficacité est cruciale pour réaliser le traitement des données en temps réel et les simulations complexes qui caractérisent la recherche scientifique contemporaine.
2. Intégration avancée de l'IA : l'intégration par le H100 de fonctionnalités architecturales spécifiques à l'IA, telles que Tensor Cores et Transformer Engine, comble le fossé entre le calcul haute performance (HPC) et l'intelligence artificielle (IA). En conséquence, les applications scientifiques d’apprentissage profond pourraient éventuellement découvrir de nouveaux phénomènes en analysant des modèles et des prédictions qui ne pourraient pas être faites par des moyens informatiques en raison de limitations.
3. Évolutivité pour les modèles complexes : Le H100 améliore sa capacité à gérer des simulations à grande échelle et des modèles complexes grâce à la connectivité NVLink à large bande passante, qui permet un partage efficace des données et une synchronisation entre plusieurs GPU. Cette caractéristique devient importante si les chercheurs travaillent sur des projets nécessitant d’énormes ressources informatiques, car elle permet l’exploration de modèles d’ordre supérieur et plus détaillés.
4. Analyse accélérée des données : dans la recherche scientifique où de grandes quantités d'informations nécessitent des délais d'analyse rapides ; Le GPU NVIDIA H100 est particulièrement efficace dans ce processus. Ainsi, les chercheurs peuvent obtenir des réponses plus rapidement. Une telle accélération devient particulièrement précieuse dans des domaines comme la génomique, où l’analyse de séquences génomiques massives nécessite une énorme capacité de calcul.
5. Efficacité énergétique : malgré leurs énormes capacités de calcul, les GPU NVIDIA H100 sont conçus dans un souci d'efficacité énergétique maximale. Par conséquent, minimiser leur empreinte carbone tout en optimisant les résultats de calcul reste absolument vital pour les efforts de calcul scientifique durables.

Grâce aux capacités avancées des GPU NVIDIA H100, les chercheurs et les scientifiques sont en mesure de repousser les limites de ce qui est possible en matière de recherche informatique et de découverte scientifique. L'intégration de ces GPU dans les systèmes HPC constitue une avancée majeure dans la capacité d'analyser, de modéliser et de comprendre des phénomènes complexes, conduisant ainsi à des taux d'innovation ou de production de connaissances plus rapides.

Intégration des serveurs GPU NVIDIA H100 dans les environnements d'entreprise et de centre de données

Considérations de sécurité pour le déploiement de serveurs GPU NVIDIA H100 dans l'entreprise

Pour déployer des serveurs GPU NVIDIA H100 dans une entreprise, plusieurs problèmes de sécurité doivent être pris en compte pour protéger les informations personnelles et maintenir l'intégrité du système. Tout d’abord, assurez-vous que toutes les données en mouvement et au repos sont cryptées ; cela doit également être fait avec des normes de cryptage strictes telles que AES-256. Implémentez des modules de sécurité matériels (HSM) pour la génération, le stockage et la gestion sécurisés des clés cryptographiques utilisées dans le chiffrement. Le module de démarrage sécurisé et de plate-forme de confiance TPM doit également être utilisé afin que seul le personnel autorisé puisse accéder aux serveurs exécutés sur un logiciel approuvé. La configuration des pare-feu, des systèmes de détection d'intrusion (IDS) et des systèmes de prévention des intrusions (IPS) est également essentielle à la sécurité du réseau. Maintenez tous les logiciels à jour pour corriger les vulnérabilités, tandis que des audits de sécurité et des tests d'intrusion réguliers aident à identifier les faiblesses que les attaquants pourraient exploiter.

Optimisation de l'infrastructure du centre de données avec les serveurs NVIDIA H100 Rackmount

Pour optimiser l'infrastructure du centre de données des serveurs montés en rack H100 de NVIDIA, évaluez d'abord les capacités d'alimentation et de refroidissement existantes pour vérifier leur compatibilité avec les serveurs H100 hautes performances. L’utilisation de mécanismes efficaces de gestion de l’air et de refroidissement, tels que des refroidisseurs de liquide, serait bénéfique pour éviter la surchauffe. Utilisez des commandes de puissance sophistiquées pour minimiser la consommation d’électricité. Déployez des techniques de virtualisation pour améliorer l'utilisation des serveurs tout en réduisant le nombre de serveurs physiques, réduisant ainsi la consommation d'énergie et les coûts. Adoptez le stockage et la mise en réseau définis par logiciel qui offrent facilité d’évolutivité et flexibilité lorsque cela est nécessaire. Enfin, utilisez les outils de surveillance et de gestion en temps réel des performances, de la puissance et des mesures thermiques de NVIDIA via leurs solutions logicielles de gestion pour un fonctionnement optimal et cohérent.

Options de configuration personnalisées pour les serveurs NVIDIA H100 via les configurateurs système en ligne

Les configurateurs de système en ligne proposent diverses options de configuration personnalisées pour les serveurs NVIDIA H100, conçues pour répondre à des charges de travail et à des besoins de performances spécifiques. Les principaux paramètres configurables pour celui-ci incluent :

• Sélection du processeur : selon que la charge de travail est plus gourmande en ressources processeur ou nécessite des capacités de traitement parallèle plus élevées, choisissez parmi une gamme de processeurs pour équilibrer le nombre de cœurs et la vitesse d'horloge.
• Configuration de la mémoire : trouvez un équilibre entre capacité et vitesse en ajustant la quantité et le type de RAM en fonction de vos besoins informatiques spécifiques.
• Options de stockage : le commerceoff entre la capacité de stockage, la vitesse et le coût doivent être pris en compte lors de la sélection des SSD, des disques durs ou des configurations hybrides.
• Matériel réseau : les exigences en matière de bande passante ainsi que la sensibilité à la latence doivent déterminer les options des cartes d'interface réseau (NIC).
• Unités d'alimentation (PSU) : optez pour des types de blocs d'alimentation très économes en énergie, car la consommation électrique des serveurs Nvidia H100 est assez élevée.
• Solutions de refroidissement : en fonction de l'environnement de déploiement, sélectionnez des solutions de refroidissement appropriées afin de maintenir des niveaux de performances thermiques optimaux.

Les aspects mentionnés ci-dessus doivent être pris en compte afin de configurer correctement les serveurs H100 de Nvidia ; de cette façon, les entreprises peuvent ajuster leurs systèmes pour atteindre les objectifs commerciaux requis.off entre performance, efficacité et rentabilité.

Sources de référence

1. NVIDIA OffSite Web iciel – Introduction au GPU NVIDIA H100 pour les centres de données
   • nvidia.com
   Sur le offSur le site officiel de NVIDIA, on peut obtenir une analyse élaborée du GPU H100 sans aucun problème, exposant son architecture et ses fonctionnalités ainsi que ce qu'il fait dans les centres de données. Il détaille également toutes les spécifications techniques de ce GPU, telles que les cœurs tenseurs, la bande passante mémoire et les capacités d'accélération de l'IA, qui en font une source faisant autorité pour comprendre la place qu'occupe le H100 parmi les serveurs les plus performants.
2. Journal of Supercomputing Innovations – Analyse des performances des GPU NVIDIA H100 dans des environnements informatiques avancés
   • supercomputingjournal.org
   Cet article de revue présente une évaluation complète des performances des GPU NVIDIA H100 dans des environnements informatiques avancés. Il compare le H100 aux générations précédentes, en se concentrant sur la vitesse de traitement, la consommation d'énergie et le travail d'IA et d'apprentissage automatique. Des informations détaillées sur la manière dont le H100 peut augmenter la puissance de calcul des serveurs hautes performances sont fournies dans cet article.
3. Tech Analysis Group – Analyse comparative du NVIDIA H100 pour les applications d'entreprise
   • techanalysisgroup.com
   Tech Analysis Group propose un examen complet et des tests de référence du GPU NVIDIA H100, en se concentrant sur son application dans les environnements de serveur au niveau de l'entreprise. Le rapport compare le H100 à divers autres GPU dans différents scénarios tels que les tâches de gestion de bases de données, d'apprentissage en profondeur et de traitement graphique. Cette ressource est très utile aux experts informatiques qui évaluent le GPU H100 pour leurs besoins en matière de serveur hautes performances.

Foire aux questions (FAQ)

Q : Pourquoi le GPU NVIDIA H100 Tensor Core change-t-il la donne pour les serveurs hautes performances ?

R : Le GPU NVIDIA H100 Tensor Core cherche à changer complètement les serveurs hautes performances grâce à une accélération inégalée des flux de travail IA et HPC. Il contient des cœurs tenseurs avancés qui permettent des calculs plus rapides et est donc le mieux adapté à l'IA générative, à l'apprentissage en profondeur et aux calculs scientifiques complexes. En faisant partie des plates-formes de serveur, ses inclusions augmentent considérablement leurs capacités de traitement, rendant la gestion des données plus efficace en plus de gagner du temps.

Q : Comment la plate-forme NVIDIA HGX améliore-t-elle les serveurs équipés de GPU NVIDIA H100 ?

R : La plate-forme NVIDIA HGX a été spécialement conçue pour optimiser les performances des serveurs équipés de GPU NVIDIA H100. Cette technologie dispose de liaisons rapides appelées NVLink qui garantissent un transfert de données transparent et évitent les décalages typiques avec plusieurs processeurs graphiques. Cela signifie qu’il est désormais possible de créer des environnements informatiques étendus et hautes performances, capables de répondre aux exigences informatiques nécessaires aux tâches intensives d’IA et de HPC.

Q : Les serveurs NVIDIA H100 accélérés par GPU peuvent-ils être personnalisés pour des besoins matériels spécifiques ?

R : En effet ! Des options de personnalisation sont disponibles pour les serveurs accélérés par GPU NVIDIA H100 selon les exigences matérielles uniques. En fonction de leurs exigences en matière de fonctionnalités informatiques, ceux-ci peuvent être achetés sous différentes formes et tailles tout en choisissant différentes options de processeur, telles qu'Intel Xeon avec jusqu'à 112 cœurs. De plus, vous pouvez utiliser un configurateur système en ligne qui permet de définir toutes les spécifications souhaitées concernant votre futur serveur en termes de taille, afin qu'il ne soit ni surdimensionné ni sous-dimensionné pour certaines configurations GPU multi-instances de projets.

Q : Quelles fonctionnalités de sécurité sont incluses dans les serveurs équipés de GPU NVIDIA H100 ?

R : Les serveurs alimentés par Nvidia h100 disposent d'une « sécurité à chaque couche », qui fournit des mesures de sécurité solides garantissant la protection des données et le bon fonctionnement. Ils incluent des attributs de sécurité visant à protéger ces systèmes contre les cyberattaques, en particulier celles impliquant l'intelligence artificielle (IA) et le calcul haute performance (HPC), ce qui en fait les meilleures options pour plusieurs entreprises qui envisagent de se produire dans leur environnement informatique.

Q : Quel est le rôle joué par les GPU NVIDIA H100 dans les plates-formes de serveurs économes en énergie ?

R : Pour rester économes en énergie, les GPU NVIDIA H100 ont été conçus pour fournir une puissance de calcul inégalée. En atteignant des performances par watt plus élevées, ils permettent aux plates-formes de serveurs de réduire leur consommation énergétique globale associée aux processus informatiques intensifs. Par conséquent, les serveurs H100 accélérés par GPU sont non seulement puissants, mais également rentables et respectueux de l'environnement pour exécuter des flux de travail IA et HPC.

Q : Quels types de workflows IA et HPC sont les plus adaptés aux serveurs NVIDIA H100 accélérés par GPU ?

R : Les serveurs NVIDIA H100 accélérés par GPU peuvent être utilisés pour divers flux de travail d'IA et HPC, en particulier ceux qui impliquent l'IA générative, l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique, l'analyse de données et les simulations scientifiques complexes. Ces capacités informatiques très avancées, combinées à des fonctionnalités d'accélération, en font des solutions parfaites pour tout ce qui nécessite un traitement à haut débit et à faible latence, par exemple la formation de grands réseaux neuronaux, l'exécution d'algorithmes élaborés ou l'analyse approfondie de données.

Q : Comment la technologie NVIDIA NVLink améliore-t-elle la communication et le transfert de données entre les GPU H100 d'un serveur ?

R : Les vitesses de communication entre plusieurs GPU au sein d'un serveur, y compris les taux de transfert de données présents dans ces serveurs, changeraient radicalement suite à l'adoption de la technologie Nvidia NVLink à partir des contacts PCIe traditionnels de ces appareils. L'utilisation de ce programme entraîne une amélioration significative de la capacité de transfert de données ainsi qu'une réduction de la latence, augmentant ainsi l'efficacité des programmes qui nécessitent un échange fréquent d'informations entre les GPU hébergés dans un même système. NVLink améliore les configurations multi-GPU grâce à une bonne évolutivité et une optimisation des performances.

Q : Est-il possible de faire évoluer un serveur accéléré par GPU Nvidia h100 lorsqu'il n'est plus adapté à son utilisation en raison de la demande de calcul accrue ?

R : Oui, il existe une option qui vous permet de faire évoluer facilement vos ressources informatiques, car les serveurs accélérés par GPU Nvidia h100 ont été conçus en tenant compte des problèmes d'évolutivité, permettant aux organisations de répondre à leurs demandes croissantes. En commençant par un seul GPU, les organisations peuvent construire leur infrastructure jusqu'à un cluster de 256 GPU, en fonction des besoins. La flexibilité est importante pour gérer des exigences informatiques accrues sans investissements initiaux lourds.