画期的な NVIDIA DGX H200 が OpenAI に提供

２０２４年７月１１日

ジェイソンリーブス

さまざまな分野で人工知能が継続的に開発されるにつれて、強力な計算能力の必要性が高まっています。AI の研究開発において、パフォーマンスとスケーラビリティの点では、NVIDIA DGX H200 に勝るものはありません。この記事では、DGX H200 の特徴と機能、および他のシステムと比較して OpenAI に戦略的にどのように提供されたかについて説明します。アーキテクチャの強化、パフォーマンスメトリック、および AI ワークロードの高速化への影響を分析し、このサプライチェーンが AI の幅広い進歩においてなぜ重要であるかを示します。

NVIDIA DGX H200 とは何ですか?

NVIDIA DGX H200 の仕様を探る

NVIDIA が製造したスーパー人工知能コンピューターは、DGX H200 です。あらゆる種類のディープラーニングと集中的な機械学習ワークロードに対応できるように設計されています。設計には多数の NVIDIA H100 Tensor Core GPU が使用されており、瞬く間に大規模なニューラルネットワークをトレーニングできます。また、開発者は、このシステムに高速 NVLink 相互接続テクノロジが搭載され、データ転送を介して GPU による計算が高速化されるようにしました。さらに、複雑なデータセット処理のサポートとは別に、DGX H200 のアーキテクチャの堅牢性は、大規模なメモリ帯域幅とストレージ容量の実装にも表れています。高度な液体冷却テクノロジにより、最小限の電力で最大限のパフォーマンスを維持できるため、エネルギー節約の心配はありません。つまり、環境にも優しいのです。仕様だけから見ても、組織は、これまで可能だった限界を超えて AI 機能を活用したいときはいつでも、DGXH200 を最も貴重な資産と見なすべきです。

DGX H200 と H100 を比較するとどうなりますか?

NVIDIA DGX H200 は、H100 Tensor Core GPU のアーキテクチャ基盤に基づいていますが、AI に重点を置いたワークロードでより優れたパフォーマンスを発揮するのに役立ついくつかの調整が行われています。H100 はさまざまな種類の人工知能タスクに最適化された 200 つの GPU ですが、H100 は、洗練されたアーキテクチャを備えた複数の H200 GPU を組み合わせたシステムです。これにより並列処理が可能になり、大規模な計算スループットが大幅に高速化されます。さらに、DGX H200 は、高度な NVLink 接続と広いメモリ帯域幅を誇り、GPU 間の通信と連携時のデータ処理速度を向上させます。一方、負荷の高いワークロードを処理する際にスケールアップする能力と比較すると、この単一のデバイスだけではそのような負荷を効果的に管理するには不十分であることが判明し、予想よりも役に立たなくなる場合があります。結論として、DGXHXNUMX は組織内のリソースを大量に消費するプロジェクト向けに特別に設計されているため、全体的なパフォーマンスの面では、現在利用可能な他のどの AI プラットフォームよりも強力で効率的であると言えます。

AI 研究において DGX H200 がユニークな点は何ですか?

NVIDIA DGX H200 の AI 研究は、大規模なデータセットや複雑なモデルに他のどの製品よりも迅速に対応できるという点で特別です。モジュラー設計に基づいて研究の拡大に応じて簡単に拡張できるアーキテクチャを備えているため、NVIDIA AI Enterprise ソリューションを使用する機関に最適です。さらに、ディープラーニングに最適化された高性能 Tensor Core GPU を統合することで、モデルのトレーニング時間が大幅に短縮されます。また、この統合により推論時間も大幅に短縮されます。これらの点に加えて、ソフトウェア面も無視できません。たとえば、このシステムには、データ準備や特徴エンジニアリングなど、人工知能を使った研究に関わるさまざまな段階でパフォーマンスを最適化しながら、使いやすさを向上させる洗練されたソフトウェアの中でも NVIDIA の AI ソフトウェアスタックが含まれています。これにより、DGX H200 は、機械学習分野のすべての研究者にとって強力であるだけでなく、これらのタイプの環境を使用したデータ分析と実験を通じて現在の理解の限界を押し広げたいと考えている研究者にとって使いやすいツールとなり、最短時間で望ましい結果を達成できるため、効率の低いシステムで作業する人が必要とする新しい機器の購入に費やすお金などの貴重なリソースを節約できます。

DGX H200 は AI 開発をどのように改善するのでしょうか?

DGX H200 による AI ワークロードの高速化

NVIDIA DGX H200 は、最新の GPU 設計を採用し、データ処理能力を最適化することで、AI ワークロードを高速化できます。高メモリ帯域幅と NVLink 経由の GPU 間通信によってレイテンシが短縮され、GPU 間で情報を高速転送できるため、モデルのトレーニングが高速化されます。これにより、特に DGX H200 GPU の機能を使用する場合、人工知能タスクに必要な複雑な計算中に操作が迅速に実行されます。さらに、ワークフローの自動化は NVIDIA 独自のソフトウェアスタックとの統合によって簡素化されるため、さらなる革新を望む研究者や開発者はアルゴリズムの改善に集中できます。その結果、AI ソリューションの導入にかかる時間が短縮されるだけでなく、AI 開発環境全体の効率も向上します。

H200 Tensor Core GPUの役割

NVIDIA DGX H200 の Tensor Core GPU は、ディープラーニングの最適化を強化します。これは、ニューラルネットワークのトレーニングに必要な行列関数を高速化するテンソル処理用に作られています。H200 Tensor Core GPU の効率、精度、スループットを向上させるために、混合精度計算を実行し、研究者がより大きなデータセットやより複雑なモデルを扱えるようにします。さらに、複数の情報チャネルで同時に操作することで、モデルの収束が速くなり、トレーニング期間が大幅に短縮され、AI アプリケーションの作成サイクル時間が全体的に短縮されます。この新しい機能により、DGX H200 は、高度な AI 研究ツールとして選ばれる地位をさらに強固なものにしています。

DGX H200 による生成 AI プロジェクトの強化

生成 AI プロジェクトは、集中的な計算タスク向けの高性能ハードウェアおよびソフトウェアエコシステム上に構築された NVIDIA DGX H200 によって大幅に強化されています。GAN (Generative Adversarial Networks) などの生成モデルの高速トレーニングは、大量の高次元データを効率的に処理する高度な Tensor Core GPU によって実現されています。システムのマルチ GPU 構成によって並列処理機能が向上し、トレーニングサイクルが短縮され、モデルの最適化が強化されます。さらに、RAPIDS や CUDA などの NVIDIA ソフトウェアツールがシームレスに統合されているため、開発者はデータの準備とモデルの展開のためのスムーズなワークフローを実現できます。したがって、DGX H200 はクリエイティブな AI ソリューションの開発を加速するだけでなく、より複雑な実験や微調整の余地も開き、この分野でのブレークスルーにつながります。

OpenAI が NVIDIA DGX H200 を選択した理由

OpenAIの高度なAI研究に対する要件

OpenAI の高度な AI 研究には、高い計算能力、柔軟なモデルトレーニングと展開のオプション、効率的なデータ処理機能が必要です。大規模なデータセットを処理し、最先端のアルゴリズムを迅速に実験できるマシンが必要であり、そのために NVIDIA から提供される DGX H200 GPU などが求められています。さらに、複数の GPU で動作して並列処理が可能で、データセットから洞察を見つける時間を節約できる必要があります。しかし、彼らが何よりも重視しているのは、すべてが緊密に統合され、関係するソフトウェアフレームワーク間にギャップがないことです。つまり、データの準備からモデルのトレーニングまで、すべてを同じ環境で実行できるため、時間と労力の両方を節約できます。これらの厳格な計算要件と合理化されたワークフローの組み合わせは、OpenAI の AI の卓越性を推進する重要な原動力となります。

DGX H200 が OpenAI の AI モデルに与える影響

OpenAI の AI モデルは、比類のない計算能力を持つ NVIDIA DGX H200 によって大幅に強化されています。このシステムを使用することで、これまで以上に大規模で複雑なモデルのトレーニングが可能になります。DGX H200 の高度なマルチ GPU アーキテクチャにより、OpenAI は膨大なデータセットをより効率的に処理できます。これは、広範な並列トレーニング操作が可能になり、モデルの反復サイクルが高速化されるためです。したがって、さまざまなニューラルアーキテクチャと最適化をより迅速に試すことができ、最終的にはモデルのパフォーマンスと堅牢性が向上します。NVIDIA のソフトウェアエコシステムと互換性があることに加えて、DGX H200 には、データ管理を容易にし、最先端の機械学習フレームワークを効果的に実装できる合理化されたワークフローがあります。DGX H200 を統合すると、イノベーションが促進されます。これにより、さまざまな AI アプリケーションでブレークスルーが生まれ、人工知能の研究開発の最前線における OpenAI の地位がさらに強化されます。

NVIDIA DGX H200 のコア機能は何ですか?

ホッパーアーキテクチャを理解する

Hopper アーキテクチャは、高性能コンピューティングと人工知能向けに最適化されたグラフィックプロセッシングユニットの設計における大きな飛躍です。メモリ帯域幅の向上によりデータアクセスと操作が高速化されるなど、いくつかの新機能があります。Hopper アーキテクチャでは GPU の複数インスタンス (MIG) が許可されるため、多くのマシン間でリソースを分割し、AI トレーニングタスクで適切にスケーリングできます。この設計には、ディープラーニングの高速化に重要な混合精度計算を改善する更新されたテンソルコアもあります。さらに、Hopper では、保護だけでなく、情報処理中の整合性を保証するために、強化されたセキュリティ対策が導入されています。これらの改善により、さまざまな環境や入力にさらされたときに AI が何ができるかをさらに探求したい研究者や開発者に幅広い機会が提供され、複雑なワークロードでこれまでにない画期的なパフォーマンスレベルが実現します。

帯域幅とGPUメモリ機能

人工知能と高性能コンピューティングプログラムは、NVIDIA DGX H200 によって駆動されます。高度な帯域幅と GPU メモリを使用して、優れたパフォーマンスレベルを実現します。最新の HBM2E メモリはメモリ帯域幅を大幅に拡大し、データ転送の高速化と処理速度の向上を実現します。この高帯域幅メモリのアーキテクチャは、ワークロードが集中するディープラーニングやデータ中心の計算向けに構築されているため、従来のストレージシステムでよく見られるボトルネックを解消します。

さらに、DGX H200 の GPU 間通信は NVIDIA の NVLink テクノロジによって高速化され、GPU 間のスループットが向上することでこの領域が改善されます。この機能により、大規模なニューラルネットワークのトレーニングなどのタスクで複数の GPU を使用する AI モデルを効果的に拡張できます。膨大なメモリ帯域幅と効率的な相互接続を組み合わせることで、現代の AI アプリケーションに見られる大規模なデータサイズと複雑さの増加を処理できる強力なプラットフォームが実現し、より迅速な洞察とイノベーションにつながります。

NVIDIA ベースコマンドの利点

NVIDIA Base Command は、分散コンピューティング環境で AI ワークロードを管理および制御するための簡素化されたプラットフォームです。利点の 200 つは、複数のタスクを同時に処理することでリソースを効果的に割り当て、生産性を高めながら運用コストを最小限に抑えるのに役立つ、自動化されたトレーニングジョブオーケストレーションです。これに加えて、システムパフォーマンスメトリックの可視性が一元化されるため、チームはワークフローをリアルタイムで監視して、特に DGX HXNUMX GPU でリソースの使用率をより最適化できます。このような技術的な監視により、研究者はボトルネックがある場所を簡単に検出して必要な構成変更を行うことができるため、洞察を得るまでの時間が短縮されます。

さらに、広く使用されているデータフレームワークやツールと接続することで、データサイエンティストとそれらを使用する開発者の間で協力的な雰囲気が生まれます。これに加えて、NVIDIA のクラウドサービス上の Base Command を通じて、大量のコンピューティングパワーに簡単にアクセスできるようになります。複雑なモデルや大規模なデータセットでも、通常はより多くの労力が必要になるため、ユーザーフレンドリな操作性を維持できます。これらの機能により、NVIDIA Base Command は、指示に従って AI の機能を効率的に強化したい組織にとって不可欠なツールになります。

世界初の DGX H200 が OpenAI に納入されたのはいつですか?

納品と統合のタイムライン

世界で最初の DGX H200 システムは 2023 年に OpenAI に導入され、その後すぐに統合プロセスが開始されました。これらのシステムが納品された後、OpenAI のインフラストラクチャで最適に機能するように、多くのセットアップと調整が行われました。2023 年春、OpenAI は NVIDIA のエンジニアと協力し、DGX H200 を現在の AI フレームワークに統合して、スムーズなデータ処理とトレーニング機能を実現しました。2023 年半ばまでに、OpenAI で完全に運用可能になり、計算電力効率が大幅に向上し、NVIDIA から提供された情報によると、この組織での研究事業がさらに推進されることになりました。これは、業界の他の誰も設定した限界を超えて人工知能技術を進歩させることへの両社の献身を示すものであり、両社のコラボレーションにとって重要な前進です。

NVIDIA CEO ジェンスン・フアン氏の声明

NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏は最近の声明で、AIの研究開発におけるDGX H200の変革的意義を称賛した。同氏は「DGX H200は、スーパーコンピューティングのパワーを人工知能に利用したいと考えるあらゆる企業にとってゲームチェンジャーとなる」と主張した。同社トップは、機械学習に関連するプロセスの高速化や、科学者がAIの新たな地平をより効率的に探究できるようにするパフォーマンス指標の向上など、このシステムの機能に注目した。さらに同氏は、多くの大手AI企業のXNUMXつであるOpenAIなどの組織と協力することは、イノベーションに向けた共同の取り組みを示すだけでなく、業界のさらなるブレークスルーの基盤を築くと同時に、NVIDIAのそれらに対するコミットメントも強調すると強調した。ジェンスン・フアン氏によると、このような融合は、他に対する技術的な優位性を示すだけでなく、人工知能を取り巻く将来の展望を形作るためのコミットメントも明らかにすると、同氏はスピーチの中でこれらの問題について語った際に自ら述べた。

Greg Brockman の DGX H200 による OpenAI の将来ビジョン

OpenAI の代表であるグレッグ・ブロックマン氏は、NVIDIA の DGX H200 が人工知能の研究と応用において最も重要なものになると考えています。これまでは、ある種のモデルを作成するのは高価で難しすぎましたが、このコンピューターを使えば簡単に作成できるため、このような強力なコンピューターによって科学者はこれまでよりもはるかに高度なシステムを開発できるようになると彼は考えています。また、このようなアップグレードは、ロボット工学、自然言語処理 (NLP)、コンピュータービジョンなど、AI の多くの分野で進歩を加速させるはずです。彼によると、OpenAI はイノベーションを加速させるだけでなく、安全性が開発の一部となるようにする必要があるため、人類のための強力な技術基盤の管理者になる必要があるとのことです。

参照ソース

エヌビディアDGX

Nvidia

グラフィック処理ユニット

よくある質問（FAQ）

Q: NVIDIA DGX H200 とは何ですか?

A: NVIDIA DGX H200は、エヌビディア H200 Tensor Core GPU は、ディープラーニングや人工知能アプリケーションに比類のないパフォーマンスを提供します。

Q: NVIDIA DGX H200 はいつ OpenAI に納品されましたか?

A: 2024 年に NVIDIA DGX H200 が OpenAI に提供されたとき、AI の計算能力は大きく進歩しました。

Q: DGX H200 は前モデルの DGX H100 と比べてどうですか?

A: DGX H200 は、最新の NVIDIA H200 Tensor Core GPU と、その上に構成された改良された NVIDIA ホッパーアーキテクチャにより、前身の DGX H100 と比較して AI およびディープラーニング機能が大幅に強化されています。

Q: NVIDIA DGX H200 が世界で最も強力な GPU である理由は何ですか?

A: これほどの計算能力はかつて見たことがなく、NVIDIA の最新のグラフィックプロセッシングユニット (GPU) である NVidia dgx h2200 は非常に強力で、現在地球上で入手可能などのグラフィックカードよりも強力です。また、Grace Hooper Architecture との統合など、最先端のイノベーションにより、これまでのどのモデルよりも優れた AI パフォーマンスを誇ります。