Présentation du NVIDIA HGX H100 : accélération du calcul haute performance et de l'IA

Les progrès dans les industries ont été stimulés par le calcul haute performance (HPC) et l’intelligence artificielle (IA). L’innovation dépendra de sa capacité à traiter une grande quantité de données et à effectuer efficacement des calculs complexes. C'est ici que le NVIDIA HGX H100 arrive, une solution innovante qui répondra aux besoins croissants des charges de travail HPC et IA. Cet article fournit une revue détaillée de NVIDIA HGX H100, qui met en évidence ses spécifications techniques et ses principales fonctionnalités, ainsi que l'impact de cette technologie sur la recherche scientifique, l'analyse de données, l'apprentissage automatique, etc. Avec cette introduction, les lecteurs pourront comprendre comment NVIDIA HGX H100 va révolutionner les applications de calcul haute performance et d’intelligence artificielle.

Comment le NVIDIA HGX H100 accélère-t-il l'IA et le HPC ?

Qu'est-ce que le NVIDIA HGX H100 ?

Créée pour augmenter la productivité des applications HPC et IA, NVIDIA HGX H100 est une plateforme informatique efficace et hautes performances. Il est livré avec l'architecture révolutionnaire NVIDIA Hopper qui comprend des cœurs tenseurs et des technologies GPU de pointe comme mécanisme permettant d'augmenter l'efficacité des opérations numériques. La plate-forme est utilisée pour exécuter des analyses de données complexes et des simulations massives ainsi que pour former des modèles d'apprentissage en profondeur, ce qui la rend adaptée aux industries à la recherche d'ordinateurs puissants. Le HGX H100 y parvient grâce à des fonctionnalités avancées de bande passante mémoire, d'interconnexions et d'évolutivité, établissant ainsi une nouvelle référence pour les systèmes de calcul accélérés.

Principales fonctionnalités de NVIDIA HGX H100 pour l'IA

1. Architecture de trémie NVIDIA : Le HGX H100 intègre la dernière architecture NVIDIA Hopper, conçue spécifiquement pour renforcer les charges de travail IA et HPC. L'un des points forts de cette architecture réside dans ses nouveaux cœurs tenseurs qui atteignent des performances d'entraînement jusqu'à six fois supérieures à celles des versions précédentes.
2. Cœurs tenseurs avancés : La plate-forme comprend des cœurs tenseurs de quatrième génération, qui doublent les performances pour les applications de formation et d'inférence d'IA, comme Nvidia nous présente HGX. Les cœurs prennent en charge différentes précisions, notamment FP64, TF32, FP16 et INT8, ce qui le rend très polyvalent pour tous types de calculs.
3. Bande passante mémoire élevée : Le HGX H100 est livré avec une mémoire à large bande passante (HBM2e), qui fournit une bande passante mémoire supérieure à 1.5 To/s. Grâce à cette fonctionnalité, des simulations à grande échelle peuvent être exécutées ainsi que des ensembles de données volumineux traités sans aucune difficulté.
4. Interconnexions améliorées : Le HGX H100 est doté d'une communication multi-GPU ultra-rapide rendue possible par la technologie NVIDIA NVLink. Cette bande passante d'interconnexion est essentielle pour faire évoluer en douceur les charges de travail intensives sur plusieurs GPU, car NVLink 4.0 offre jusqu'à 600 Go/s.
5. Évolutivité: La plateforme est hautement évolutive et prend en charge les configurations multi-nœuds. Il s’agit donc d’un bon choix pour un déploiement modulaire dans les centres de données où les besoins informatiques peuvent augmenter.
6. Efficacité énergétique: Le HGX H100, développé avec un modèle de consommation d'énergie optimisé, garantit des performances par watt élevées, ce qui en fait un choix écologique et économiquement judicieux pour les calculs lourds.

En intégrant ces fonctionnalités techniques, le NVIDIA HGX H100 améliorera considérablement les performances et l'efficacité des applications IA et HPC, établissant ainsi de nouveaux records en matière de calcul accéléré.

Avantages pour les charges de travail de calcul haute performance (HPC)

Notamment, sa conception matérielle avancée et son optimisation logicielle permettent au NVIDIA HGX H100 d'offrir des récompenses impressionnantes pour les charges de travail HPC. Ils accélèrent considérablement les tâches de formation et d'inférence de l'IA pour réduire le temps de calcul et améliorer la productivité en intégrant des cœurs tenseurs de quatrième génération. Il est essentiel que cela prenne en charge l’exécution rapide de grands ensembles de données dotés d’une mémoire à large bande passante (HBM2e), nécessaires aux simulations complexes et aux applications gourmandes en données. De plus, ces interconnexions permettent à NVLink 4.0, conçu par NVIDIA, d'améliorer la communication multi-GPU, facilitant ainsi une mise à l'échelle efficace sur plusieurs nœuds. Par conséquent, il y a une augmentation générale des performances informatiques, de l’efficacité énergétique et de la capacité à gérer des charges de calcul plus importantes, ce qui conduit à un point final plus élevé pour les infrastructures HPC lorsque ces fonctionnalités sont combinées.

Quelles sont les spécifications de la plateforme NVIDIA HGX H100 ?

Présentation matérielle de NVIDIA HGX H100

La plateforme NVIDIA HGX H100, une suite matérielle robuste conçue pour les applications de calcul haute performance (HPC) et d'intelligence artificielle (IA), est dotée de plusieurs fonctionnalités. Il utilise la dernière architecture NVIDIA Hopper dotée de cœurs tenseurs de quatrième génération qui améliorent les performances de calcul de l'IA. La plate-forme est livrée avec une mémoire à large bande passante (HBM2e), qui facilite le traitement rapide des données et la gestion de grandes quantités de données. De plus, le HGX H100 intègre NVIDIA NVLink 4.0 pour faciliter une mise à l'échelle efficace entre les clusters grâce à une communication multi-GPU améliorée. Ainsi, grâce à cette fusion de composants matériels avancés, le HGX H100 garantit des performances, une efficacité énergétique et une évolutivité exceptionnelles pour traiter des problèmes informatiques complexes.

Détails sur les configurations à 8 et 4 GPU

Configuration à 8 GPU

La configuration à 100 GPU de la plate-forme NVIDIA HGX H8 est destinée à tirer le meilleur parti de la puissance de calcul et de l'évolutivité pour les tâches de calcul et d'IA hautes performances. Cela comprend huit GPU NVIDIA H100 reliés entre eux par NVLink 4.0, qui permet une communication à haut débit et minimise la latence entre les GPU. Certains paramètres techniques clés de la configuration à 8 GPU sont :

• Mémoire GPU totale : 640 Go (80 Go par GPU avec HBM2e).
• Performances du noyau Tensor : Jusqu'à 1280 TFLOPS (FP16).
• Bande passante NVLink : 900 Go/s par GPU (bidirectionnel) en utilisant une vitesse NVLink plus rapide.
• Consommation d'énergie: Environ 4 kW.

Ces tâches incluent, entre autres, des simulations à grande échelle et une formation en apprentissage profond, qui nécessitent une grande capacité de traitement parallèle.

Configuration à 4 GPU

Comparée aux autres configurations, celle-ci est équilibrée en termes de calcul car elle offre toujours une puissance de calcul considérable mais dans des dimensions inférieures à celles fournies dans la configuration à 8 GPU. La configuration se compose de quatre GPU NVIDIA H100 également connectés via NVLink 4.0 pour une communication efficace. Voici quelques paramètres techniques clés de la configuration :

• Mémoire GPU totale : 320 Go (80 Go par GPU avec HBM2e).
• Performances du noyau Tensor : Jusqu'à 640 TFLOPS (FP16).
• Bande passante NVLink : 900 Go/s par GPU (bidirectionnel).
• Consommation d'énergie: Environ 2 kW.

Il peut être utilisé pour des tâches de calcul de taille moyenne, l'inférence de modèles d'IA ou la simulation à petite échelle, offrant ainsi un ensemble d'outils économique mais puissant adapté à diverses applications dans le domaine du HPC.

Intégration avec le GPU NVIDIA H100 Tensor Core

L'intégration du GPU NVIDIA H100 Tensor Core dans les infrastructures de calcul haute performance (HPC) et d'IA nécessite de prendre en compte plusieurs facteurs pour maximiser les performances et l'efficacité. Avec une bande passante très large mais une faible latence, l'interconnexion NVLink 4.0 assure une interaction fluide entre plusieurs GPU. Cela permet d'obtenir de bons taux de transfert de données dans ce cas, ce qui est important pour les charges de travail informatiques qui dépendent de grands ensembles de données et nécessitent des opérations en temps réel. L'utilisation de cadres logiciels avancés tels que NVIDIA CUDA, cuDNN et TensorRT améliore également ses capacités grâce à l'optimisation des réseaux neuronaux et aux opérations d'apprentissage en profondeur. En outre, le mode de calcul de précision mixte pris en charge par le H100 permet d'équilibrer précision et performances, ce qui le rend idéal pour divers travaux HPC, recherches scientifiques ou modules d'IA orientés métier. Étant donné qu'une consommation d'énergie et une génération de chaleur massives sont associées à ces GPU H100, le contrôle mécanique de la température, ainsi que l'alimentation électrique, doivent être soigneusement étudiés afin de garantir un fonctionnement stable des configurations multi-GPU.

Comment le NVIDIA HGX H100 se compare-t-il aux générations précédentes ?

Comparaison avec le HGX A100

La plate-forme NVIDIA HGX H100 représente une évolution significative par rapport au HGX A100 à plusieurs égards. Une solution consiste à intégrer les GPU NVIDIA H100 Tensor Core, qui apportent de meilleures performances grâce à la prochaine génération de cœurs tenseurs et une prise en charge améliorée du calcul de précision mixte. De plus, contrairement au NVLink 3.0 utilisé dans le HGX A100, qui avait une bande passante inférieure et une latence plus élevée, il offre une meilleure communication multi-GPU ainsi que de meilleurs taux de transfert de données grâce à la mise à niveau NVLink 4.0 du HGX H100. De plus, il est doté d'améliorations en matière de conception thermique et d'efficacité énergétique qui répondent mieux à l'augmentation de la charge de calcul et de la consommation d'énergie des GPU H100 que son prédécesseur. Ensemble, ces avancées positionnent le HGX H100 comme une solution encore plus puissante et performante pour les charges de travail de calcul haute performance (HPC) ou d'intelligence artificielle (IA) qui sont plus exigeantes que jamais.

Améliorations des performances en IA et HPC

Le HGX H100 de NVIDIA présente des améliorations notables des performances dans les charges de travail IA et HPC par rapport au HGX A100. Les principales améliorations et leurs paramètres techniques respectifs sont présentés ci-dessous :

Cœurs tenseurs améliorés :

Les cœurs tenseurs de nouvelle génération à l'intérieur des GPU H100 Tensor Core permettent une vitesse de formation IA multipliée par 6 et des capacités d'inférence IA plus de trois fois supérieures à celles de l'A100.

Mémoire GPU accrue :

Une mémoire à large bande passante (HBM3) d'une capacité de 80 Go est installée sur chaque GPU du H100, ce qui permet de traiter des ensembles de données et des modèles plus volumineux directement en mémoire contrairement aux 100 Go de mémoire HBM40 du A2.

Interconnexion NVLink 4.0 :

Cela signifie que l'interconnexion NVLink introduite dans le HGX H100 offre une bande passante améliorée de 50 %, c'est-à-dire qu'elle prend en charge un débit GPU à GPU allant jusqu'à 900 Go/s par rapport au NVLink 100 du HGX A3.0 qui ne prend en charge qu'environ 600 Go/s.

Efficacité énergétique améliorée :

Il convient de noter que l'efficacité énergétique a également été améliorée dans le cas de ces nouveaux GPU puisqu'ils fournissent des TFLOPS par watt jusqu'à deux fois meilleurs pour les opérations d'IA, soit au moins vingt TFLOPS par watt par rapport à la génération précédente.

Augmentation des FLOPS :

D'une part, cela implique que ses performances maximales atteignent soixante téraflops (TFLOPS) lorsque la double précision (FP64) est prise en compte ; d'un autre côté, il peut atteindre mille TFLOPS lors de tâches de précision mixte (FP16), par rapport aux nombres de l'A100 : 19.5 TFLOPS (FP64) et 312 TFLOPS (FP16).

Évolutivité multi-GPU étendue :

De plus, des améliorations majeures ont été apportées aux capacités de communication ainsi qu'aux systèmes de gestion thermique sur la plate-forme HGX H100, rendant la mise à l'échelle plus efficace sur plusieurs GPU, prenant ainsi en charge des charges de travail HPC et IA plus importantes et plus complexes avec une robustesse accrue.

Ces développements démontrent comment la plate-forme NVIDIA HGX H100 de NVIDIA est restée un leader dans le domaine de l'IA et du HPC, fournissant ainsi aux enquêteurs et aux scientifiques des outils pour résoudre les problèmes informatiques les plus complexes.

Consommation d'énergie et efficacité

Les GPU NVIDIA H100 font des progrès considérables en termes de consommation d'énergie et d'efficacité. Utilisant une nouvelle architecture et une conception améliorée, les GPU H100 parviennent à fournir jusqu'à 20 TFLOPS par watt, ce qui signifie qu'ils sont deux fois plus efficaces que le GPU A100 de la génération précédente. Cette réussite est principalement due à l'utilisation d'un processus de fabrication utilisant le 4 nm et à des techniques de gestion thermique améliorées qui facilitent une meilleure extraction de la chaleur et une réduction des pertes d'énergie, les rendant ainsi plus efficaces que leurs prédécesseurs. Par conséquent, on peut dire que le H100 atteint un débit de calcul supérieur tout en étant plus durable et moins cher pour les centres de données à grande échelle, ce qui le rend parfait pour un cluster H100.

Quel rôle joue le NVIDIA HGX H100 dans les centres de données ?

Intégration et évolutivité du réseau

NVIDIA HGX H100 joue un rôle important dans les centres de données en permettant une intégration réseau fluide à grande échelle. Il est équipé de technologies réseau avancées telles que NVIDIA NVLink et NVSwitch qui utilisent les connexions à bande passante élevée et à faible latence entre les GPU disponibles à partir des clusters GPU. Cela permet un mouvement rapide des données et une intercommunication GPU à GPU efficace, essentielles à la mise à l’échelle des charges de travail IA et HPC. En outre, sa compatibilité en tant que plate-forme de réseau de centre de données avec les principales normes actuelles garantit sa capacité à être intégrée dans les configurations existantes, ce qui en fait un environnement informatique flexible et évolutif, capable de gérer des tâches très exigeantes.

Optimiser les charges de travail avec la plateforme serveur accélérée pour l'IA

La plate-forme NVIDIA HGX H100 améliore considérablement les performances des charges de travail d'IA grâce à son architecture de serveur accélérée avancée. Ceci est réalisé grâce à plusieurs composants et technologies clés :

Noyaux tenseurs : Les GPU H100 disposent de cœurs Tensor de quatrième génération qui améliorent l'efficacité et les performances du traitement de l'IA, prenant en charge différentes précisions telles que FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8 et INT4. Ces cœurs augmentent le débit de calcul et la flexibilité dans la formation et l’inférence des modèles d’IA.

NVLink et NVSwitch : L'utilisation de NVIDIA NVLink avec NVSwitch permet une meilleure communication inter-GPU. Cela permet jusqu'à 900 Go/s de bande passante bidirectionnelle par GPU, ce qui garantit un échange de données rapide avec une latence minimale, optimisant ainsi les charges de travail multi-GPU.

Technologie GPU multi-instances (MIG) : Selon le blog technique NVIDIA, le H100 dispose de la technologie MIG qui permet de diviser un GPU en plusieurs instances. Chaque instance peut fonctionner indépendamment sur différentes tâches, maximisant ainsi l'utilisation des ressources tout en fournissant des performances dédiées aux charges de travail d'IA parallèles.

Moteur de transformateur : Un moteur spécialisé présent dans les GPU H100 permet d'optimiser les modèles d'IA basés sur des transformateurs utilisés dans le traitement du langage naturel (NLP) entre autres applications d'IA ; cela offre une vitesse de formation et d'inférence quatre fois plus rapide pour les modèles de transformateur.

Paramètres techniques:

• Efficacité énergétique: Jusqu'à 20 TFLOPS par watt.
• Processus de fabrication: 4 nm.
• Bande passante : Jusqu'à 900 Go/s bidirectionnel via NVLink.
• Assistance de précision : FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8, INT4.

Ensemble, ces améliorations améliorent la capacité de la plateforme H100 à gérer et à faire évoluer plus efficacement les charges de travail d'IA à grande échelle, ce qui en fait un élément indispensable des centres de données modernes recherchant des performances et une efficacité opérationnelle élevées.

Améliorer les capacités d'apprentissage profond

La plateforme NVIDIA H100 améliore considérablement le potentiel de l'apprentissage profond en unissant des techniques adaptatives au matériel le plus efficacement configuré. Dans un premier temps, le débit de calcul élevé est obtenu grâce à des cœurs d'IA puissants tels que les cœurs Hopper Tensor pour des performances accrues dans les opérations à virgule flottante synthétiques (NT8) et d'autres calculs entiers requis pour les calculs de réseaux neuronaux entiers multi-précision (INT4). Il est important de permettre une mise à l'échelle efficace des charges de travail multi-GPU grâce à une latence plus faible et une communication inter-GPU plus élevée en intégrant NVLink et NVSwitch qui fournissent une bande passante bidirectionnelle allant jusqu'à 900 Go/s par GPU. Deuxièmement, la technologie GPU multi-instance (MIG) qui permet de créer plusieurs instances à l'aide d'un seul GPU H100 permet de maximiser l'utilisation des ressources et d'offrir des performances dédiées aux tâches d'IA simultanées.

Un moteur de transformateur spécialisé est également fourni avec le H100 ; ce moteur optimise les performances des modèles basés sur des transformateurs – composants clés du traitement du langage naturel (NLP) et de diverses applications d'IA. De plus, les incréments de vitesse d’entraînement et d’inférence sont jusqu’à quatre fois supérieurs à ceux des modèles précédents. De plus, le processus de fabrication en 4 nm les rend encore plus efficaces en matière d'économie d'énergie, offrant une efficacité énergétique jusqu'à 20 TFLOPS/watt. Par exemple, les FP64, FP32 et TF32 prenant en charge l'arithmétique de précision totale sont idéaux pour le calcul général dans une large gamme d'applications, y compris l'IA/ML/DL, tandis que INT8 et INT4 prennent en charge des modes de précision réduite adaptés à la formation en apprentissage profond où les besoins en mémoire sont importants. joue un rôle crucial dans la détermination du temps d’exécution.

Comment le NVIDIA HGX H100 peut-il bénéficier à votre entreprise ?

Cas d'utilisation réels de NVIDIA HGX H100

Grâce à ses capacités de calcul avancées et à son efficacité, la plate-forme NVIDIA HGX H100 peut bénéficier énormément à un large éventail d'industries. Cela permet un diagnostic rapide et des plans de traitement personnalisés, car cela facilite l'analyse et le traitement rapides des données d'imagerie médicale à grande échelle dans le secteur de la santé. Pour les institutions financières, en revanche, la technologie améliore les systèmes de détection des fraudes en temps réel tout en accélérant les échanges algorithmiques grâce à la faible latence dans le traitement d’ensembles de données massifs. Dans la construction automobile, cela facilite la création de modèles d’IA complexes pour les voitures autonomes, améliorant ainsi la sécurité et l’efficacité opérationnelle. De même, H100 est bon pour le commerce électronique car il améliore l'expérience client grâce à des moteurs de recommandation améliorés et à des ventes plus importantes grâce à l'utilisation d'analyses de consommation. Ainsi, toute organisation axée sur l’IA en quête d’innovation et d’avantage concurrentiel considérera le H100 comme un outil intéressant en raison de ses performances supérieures et de sa flexibilité dans diverses applications.

Impact sur les industries de l'IA et du HPC

Le HGX H100 de NVIDIA change la donne dans les secteurs de l'IA et du calcul haute performance (HPC) grâce à une puissance de calcul et une efficacité inégalées. Cela permet à ces secteurs d’entreprendre des calculs complexes à grande échelle qui favorisent les progrès dans divers domaines critiques.

Paramètres techniques:

• Processus de fabrication 4 nm : Améliore la densité des transistors et l’efficacité énergétique.
• Prise en charge de la précision : Cela implique FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8 et INT4, qui permettent une grande variété de calculs.
• TFLOPS par Watt : Il offre jusqu'à 20 TFLOPS par watt, ce qui améliore l'optimisation de la consommation d'énergie et les performances.

Apprentissage profond amélioré :

• Des capacités de calcul intensives et un support de précision permettent la formation et l’inférence de réseaux neuronaux complexes qui stimulent les progrès dans la recherche et les applications de l’IA.

Évolutivité en HPC :

• L'intégration de la plateforme H100 permet d'atteindre l'évolutivité des déploiements HPC qui facilitent les simulations, l'analyse des données et la recherche scientifique nécessitant des ressources informatiques importantes.

Efficacité opérationnelle :

• Grâce à ses mesures hautes performances, le HGX H100 offre une latence plus faible ainsi qu'un débit plus élevé, ce qui le rend excellent pour les environnements où le traitement et l'analyse des données en temps réel sont importants.

Large application industrielle :

• Soins de santé : Accélère le traitement des données médicales grâce à des techniques de diagnostic médical accélérées.
• Finances: Améliore les analyses en temps réel, y compris la détection des fraudes.
• Automobile: Prend en charge le développement d’IA sophistiqué pour la conduite autonome.
• Commerce électronique: Améliore les analyses clients telles que l'amélioration des systèmes de recommandation.

NVIDIA HGX H100 améliore non seulement les performances des systèmes IA et HPC, mais permet également de nouveaux développements qui conduisent à un avantage concurrentiel dans plusieurs secteurs.

Tendances futures et applications potentielles

Les tendances futures de l’IA et du HPC vont transformer plusieurs industries grâce à l’intégration de nouvelles technologies. Les domaines qui sont très importants comprennent :

Informatique de périphérie :

• De nombreuses applications passeront des modèles cloud centralisés à l'informatique de pointe, réduisant ainsi la latence et permettant un traitement instantané dans des domaines tels que les voitures autonomes et les appareils IoT.

Intégration de l'informatique quantique :

• L'informatique quantique se développe continuellement et sera combinée avec les systèmes HPC traditionnels pour résoudre efficacement des problèmes complexes, notamment dans les domaines de la cryptographie, de la science des matériaux et des simulations à grande échelle.

Personnalisation basée sur l'IA :

• Divers secteurs tels que le commerce électronique ou la santé pourraient facilement proposer des expériences hyper-personnalisées grâce à leur capacité à analyser d'énormes quantités de données, améliorant ainsi la satisfaction des clients et les résultats des traitements.

Développement durable de l’IA :

• L’accent sera de plus en plus mis sur la création de solutions d’IA et de HPC économes en énergie, alignant ainsi les progrès technologiques sur les objectifs mondiaux de durabilité.

Cybersécurité renforcée :

• Alors que la sécurité des données atteint son apogée, les progrès de l’intelligence artificielle (IA) amélioreront la protection contre les cybermenaces grâce à l’analyse prédictive couplée à des systèmes automatisés de détection des menaces.

Ces modèles émergents soulignent à quel point la plate-forme NVIDIA HGX H100 a le potentiel de maintenir sa position de leader en matière d'innovation, permettant ainsi des progrès substantiels dans différents domaines.

Sources de référence

Nvidia DGX

Unité de traitement graphique

Nvidia

Foire Aux Questions (FAQ)

Q : Qu'est-ce que le NVIDIA HGX H100 ?

R : Il s'agit d'une introduction au HGX H100, une centrale d'IA et de HPC qui intègre huit GPU Tensor Core du modèle H100, conçus pour accélérer les tâches de calcul complexes et les charges de travail d'IA.

Q : Comment la plate-forme HGX H100 à 4 GPU profite-t-elle au calcul haute performance ?

R : La plate-forme HGX H100 4-GPU améliore le calcul haute performance en offrant un parallélisme amélioré et un traitement rapide des données grâce à une architecture avancée et une nouvelle accélération matérielle pour les opérations collectives.

Q : Quelles fonctionnalités de connectivité sont incluses dans le NVIDIA HGX H100 ?

R : Les huit GPU Tensor Core du HGX H100 sont entièrement connectés à l'aide de commutateurs NVLink, qui fournissent des interconnexions à haut débit et une latence réduite, améliorant ainsi les performances globales.

Q : Comment le HGX H100 gère-t-il les tâches d'IA par rapport aux modèles précédents comme le NVIDIA HGX A100 ?

R : Par exemple, il s'est surpassé en termes de meilleure puissance de traitement par rapport à ses prédécesseurs tels que NVIDIA HGX A100, de ports NVLink améliorés et de prise en charge supplémentaire des opérations en réseau avec des réductions de multidiffusion et NVIDIA SHARP en réseau. ce qui le rend mieux adapté à une utilisation dans les applications d’IA ou les plates-formes de calcul haute performance (HPC).

Q : Quel est le rôle de NVIDIA SHARP dans le HGX H100 ?

R : Il est également essentiel d’inclure certaines fonctionnalités qui peuvent aider à décharger les tâches de communication collective des GPU vers les réseaux, telles que les réductions en réseau NVIDIA SHARP, qui peuvent réduire la charge sur les GPU, augmentant ainsi l’efficacité de l’ensemble du système en réduisant la charge de calcul sur les appareils individuels.

Q : Pouvez-vous expliquer la configuration du H100 SXM5 dans le HGX H100 ?

R : Les GPU de dernière génération optimisés pour une latence et un débit faibles ont une conception qui garantit la puissance et l'efficacité thermique les plus élevées possibles face aux lourdes charges de calcul rencontrées dans le cadre de tâches de calcul exigeantes, comme c'est le cas avec la configuration H100 SXM5 de la plateforme HGX H100.

Q : Comment le NVIDIA HGX H100 se compare-t-il à un serveur GPU traditionnel ?

R : Le NVIDIA HGX H100 offre des performances, une évolutivité et une flexibilité nettement supérieures à celles d'un serveur GPU traditionnel en raison de sa connectivité de commutateur NVLink avancée, de ses GPU H100 et de ses réductions en réseau avec l'implémentation NVIDIA SHARP.

Q : Quels sont les principaux avantages de l'utilisation du NVIDIA HGX H100 pour les applications d'IA ?

R : En termes d’applications d’IA, les principaux avantages offerts par le NVIDIA HGX H100 incluent des accélérations lors de la formation et de l’inférence des modèles, une gestion efficace des grands ensembles de données, un meilleur parallélisme grâce à huit GPU Tensor Core et une connectivité NVLink améliorée.

Q : Comment le HGX H100 soutient-il la mission de NVIDIA visant à accélérer l'IA et le calcul haute performance ?

R : Cette infrastructure de pointe prend en charge la recherche accélérée sur l'IA ainsi que le calcul haute performance grâce à la fourniture de GPU puissants et de fonctionnalités réseau avancées, entre autres, telles que des optimisations logicielles qui permettent aux chercheurs et aux développeurs d'effectuer des calculs complexes. sur leurs ordinateurs plus rapidement que jamais.

Q : Quel rôle joue la technologie de génération NVLink dans le HGX H100 ?

R : La technologie Generation NVLink joue un rôle important à cet égard, car elle consiste en des interconnexions à large bande passante et à faible latence qui connectent ces GPUS, rendant possible une communication plus rapide entre eux et améliorant ainsi leur efficacité globale dans le traitement des charges de travail IA/ML.