NVIDIA H200 GPU で AI ワークロードを革新する

２０２４年７月１１日

ジェイソンリーブス

人工知能（AI）技術が急速に進歩している現在、ハードウェアソリューションは堅牢でなければなりません。このようなソリューションは、複雑な計算と大量のデータを同時に処理できる必要があります。これにより、 NVIDIA H200 GPU この分野では画期的な製品です。最新のAIワークロードを効果的に処理するというまさにこの目的のために設計されているからです。さらに、最先端のアーキテクチャと比類のない処理能力を組み合わせることで、機械学習、ディープラーニング、データ分析などのアプリケーションのパフォーマンスを向上させるのに適しています。この記事では、このタイプのグラフィックカードの技術仕様、機能、実際の使用例についても説明し、この製品を使用することで、さまざまな業界で人工知能がどれだけ効率的かつ効果的になるかを示しています。エヌビディア H200 GPU。

NVIDIA H200 GPU とは何ですか?

NVIDIA H200 シリーズの紹介

AI と高性能コンピューティング向けの最高レベルの GPU テクノロジーは、NVIDIA H200 シリーズです。このシリーズは、以前のモデルよりも拡張性に優れた新しいアーキテクチャで構築されています。H100 よりも高速かつ高精度で、より大きなワークロードを処理できます。高度なテンソルコアを備えているため、AI モデルのトレーニングと推論が高速化され、データ駆動型の洞察までの時間が大幅に短縮されます。さらに、これらの GPU は、CUDA や TensorRT などの他の NVIDIA ソフトウェア環境とシームレスに連携するように最適化されており、既存のワークフローを中断することなく、H100 SXM からのアップグレードパスを提供します。ハードウェアとソフトウェアのこのような統合により、H200 は、業務で AI の進歩を活用したいと考えている企業にとって不可欠なツールセットとなっています。

H200とH100 GPUの比較

H200 GPU は、多くの点で H100 GPU よりはるかに優れています。まず、メモリの帯域幅の増加と、再設計されたアーキテクチャによってサポートされるデータスループットの向上により、より強力な処理能力を備えています。これにより、人工知能モデルのトレーニングに関連するタスクの効率がこれまで以上に高まります。また、H200 には追加のテンソルコアが導入され、精度と速度が向上した複雑な計算を実行できます。これは、特にディープラーニングアプリケーションで役立ちます。

H200 のもう 200 つの特徴は、最適化のために設計された電源管理システムを備えていることです。そのため、高負荷時でも最大限のパフォーマンスを発揮しながら、エネルギー消費を削減できます。スケーラビリティに関しては、H200 ではマルチ GPU セットアップのサポートが強化されているため、組織は大規模な AI ワークロードをより効率的に処理できます。したがって、一般的に言えば、これらの改善により、新しいバージョンの GPU (H100) は、前モデル (HXNUMX) と比較して、人工知能が直面している今日の課題に対処するのにはるかに効果的であり、AI 機能を強化したい企業にとって魅力的な選択肢になります。

H200 Tensor Core GPU のユニークな機能

人工知能と機械学習では、この NVIDIA H200 Tensor Core GPU のグループが、多くの独自の特性を備えているため有用です。その特性の 8 つは、混合精度コンピューティングを可能にし、ディープラーニングワークロードのパフォーマンスと効率を向上させる第 16 世代の Tensor コアの存在です。これらの Tensor コアは、FP8、FPXNUMX、および INTXNUMX データ型で非常に効率的に操作を実行できるため、トレーニングと推論を高速化すると同時に、メモリ使用量を最適化します。

さらに、H200 GPU はリソースの動的なスケーリングをサポートしており、リアルタイムのワークロード需要に応じて自動的に調整できます。この機能により、データ集約型タスクの信頼性が向上し、エラー修正機能も向上します。一方、高度な NVLink アーキテクチャ統合により、大規模なデータセットやより複雑なモデルでの AI 計算のスケールアップに必要な GPU 間の接続性が向上し、生成 AI や HPC にも適しています。これらすべてにより、H200 は優れた機能を備えた高性能な製品となり、エンタープライズ AI システムの高まるニーズに対応できます。

NVIDIA H200 は AI とディープラーニングをどのようにサポートしますか?

AI推論の強化

NVIDIA H200 Tensor Core GPU では、効率と速度を向上させるさまざまな変更により、AI 推論が改善されています。その 200 つは、AI モデルのリアルタイム処理を可能にする最適化されたアルゴリズムとハードウェアアクセラレーションによる推論タスク中のレイテンシの削減です。また、混合精度コンピューティングも可能になり、精度を犠牲にすることなく推論時間を短縮できるため、企業は AI アプリケーションを展開する際に優位に立つことができます。さらに、TensorFlow や PyTorch との互換性など、多くのソフトウェアサポートが用意されているため、開発者は H200 を使用して AI を効率的に展開しながら、すべての機能にアクセスできます。GPU のアーキテクチャは、AI 推論用の専門ライブラリを統合することでさらに活用され、効率的なモデル最適化につながります。これらの改善により、HXNUMX はあらゆる組織で高度な AI 駆動型アプリケーションを実装するための強力な手段として確立されています。

生成AIとLLMSのパフォーマンスの向上

NVIDIA H200 Tensor Core GPU は、Generative AI モデルと Large Language Models (LLM) のパフォーマンスを向上させるために特別に構築されています。これらのモデルトレーニングの改善は、H200 が提供するメモリ帯域幅の向上と効率的なテンソル演算処理によって可能になり、より大規模なデータセットでより複雑なアーキテクチャをサポートできます。このアーキテクチャは高いスループットを実現できるため、Generative モデルのトレーニングサイクルを非常に効率的に高速化でき、迅速な反復処理を実現して、それらを優れたものに改良することができます。さらに、ほとんどの LLM の基盤として機能するトランスフォーマーベースのモデル最適化により、モデル内でのデータの伝播も高速化されるため、トレーニング時間とリソースの消費が削減されます。したがって、イノベーションと効率性の向上のためにさまざまなアプリケーションで Generative AI テクノロジの可能性を最大限に引き出したい企業は、これらの機能を活用する必要があります。

H200 の Tensor Core イノベーション

NVIDIA H200 Tensor Core GPU は多くの新機能を導入し、AI ワークロードに対してはるかに強力になっています。最も顕著な進歩の 200 つは、各操作の特定のニーズに応じて異なる精度モードでトレーニングと推論を実行できるようにする、より優れた混合精度サポートです。これにより、特に大きなモデルを扱う場合に、時間の節約とメモリ使用率の最適化が可能になります。さらに、このシステムには改善されたスパース機能が搭載されており、計算中にスパースマトリックス内のゼロ値をスキップできるため、精度を損なうことなくニューラルネットワークを高速化できます。さらに、リカレントネットや畳み込みなどの高度なニューラルネットワークアーキテクチャのサポートがハードウェアレベルで追加されたため、HXNUMX は速度を犠牲にすることなく複雑なタスクを効率的に実行できます。これらは、この分野におけるその他のブレークスルーのほんの一部に過ぎず、AI プロジェクトで作業しながら最高のパフォーマンスを求める人にとって理想的なデバイスとなっています。

H200 のベンチマークパフォーマンスとワークロード機能は何ですか?

NVIDIA H200 のパフォーマンス指標とベンチマーク

NVIDIA H200 Tensor Core GPU は、さまざまな AI ワークロードでより優れたパフォーマンスを発揮するように構築されています。H200 は、特にディープラーニングや大規模なトレーニングタスクに関しては、ベンチマークテストで前世代の GPU を大幅に上回ることが実証されています。主要なソースからのパフォーマンスベンチマークに基づいてスループットも向上すると予想されており、一部のアプリケーションではトレーニング時間が前世代より最大 50% 高速化されています。

さらに、GPU の複雑な計算を効率的に処理する能力は、強化された混合精度機能により、メモリ使用量を抑えながら大規模なデータセットを処理する方法に表れています。この製品の特徴は、パフォーマンスレベルを低下させることなく多くの同時ワークロードをサポートできる優れたスケーラビリティです。そのため、H200 は高性能 AI ソリューションを必要とするエンタープライズカスタマーにとって理想的な選択肢となっています。これらの事実は、有名な技術レビュー Web サイトが収集した包括的なベンチマークデータを参照することで裏付けられます。これらのデータは、H100 などの他のモデルで実行されたテスト中に記録されたデータよりもこれらの数値に重点を置いています。この情報を検証できる技術レビューサイトによると、HXNUMX などの他のモデルは、AI 機能を効率的に強化するのにそれほど効果的ではありませんでした。

H200 GPU による HPC ワークロードの処理

NVIDIA H200 Tensor Core GPU は、通常、大量の計算と大規模なデータ処理を伴う高性能コンピューティング (HPC) 向けに構築されています。そのアーキテクチャにより、並列ワークロードをより効率的に実行できるため、複雑なシミュレーションや分析を解決するために必要な時間が短縮されます。

HPC で効果的である理由の 1 つは、メモリ帯域幅の向上と、ワークロードのニーズに基づいた動的なリソース割り当てです。これにより、パフォーマンスと電力のバランスが向上します。これは、大規模なデータセンターで非常に重要です。さらに、倍精度浮動小数点演算などの高度な計算機能があり、高精度が求められる科学計算に役立ちます。

この製品の優れた点の 1 つは、マルチ GPU 構成をサポートできることです。これにより、クラスター環境内の複数のノード間でシームレスにスケーリングできるため、コンピューティング能力が向上します。仕事でこれらのデバイスを複数使用する人にとっては、スループットがこれまで以上に高くなり、非効率的なコンピューティング方法に関連する運用コストも大幅に削減されます。したがって、このような発明は、最先端の研究活動に携わる組織や、大量の計算タスクを実行する組織にとって、ゲームチェンジャーとして機能します。

H100 パフォーマンスメトリックとの比較

NVIDIA H200 GPU をその前身である H100 と比較すると、パフォーマンスに関するいくつかの重要な指標が明らかになります。これには、高精度を必要とする科学的シミュレーションに必要なベンチマークで最大 30% の改善が示された倍精度浮動小数点演算の改善が含まれます。メモリ帯域幅も強化されたため、より大きなデータセットをサポートし、データをより効率的に転送できるようになりました。これは、今日の HPC のワークロードにとって不可欠になります。

さらに、H200 のリソース割り当て機能は動的であるため、ワークロードの管理がしやすく、処理時間が短縮されるため、H100 よりもパフォーマンスが優れています。また、マルチ GPU のスケーラビリティの点でも、H200 は H100 よりも優れているため、組織は問題なく簡単にコンピューティングパワーを拡張できます。したがって、効率が向上するだけでなく、集中的な計算機能を必要とする最先端の研究アプリケーションもサポートされます。この変更は、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) の新たな領域を開拓しようとしている機関にとって、GPU アーキテクチャ開発の大きな前進を表しています。

NVIDIA H200 のメモリ容量と帯域幅はどれくらいですか?

HBM3Eメモリ統合の詳細

HBM3E (High Bandwidth Memory 3 Enhanced) は、前世代の GPU よりも最適化されたメモリ容量と帯域幅を誇る NVIDIA H200 GPU に統合されています。通常、GPU あたり 64 GB と評価されている HBM3E のメモリ容量は膨大であるため、大量のデータ操作を伴う要求の厳しいシステムでの使用に最適です。この開発により、2.5 TB/秒を超えるメモリ帯域幅が実現され、このような速度により、高性能コンピューティング環境に必要な高速転送速度が実現します。

さらに、HBM3E の設計には、より広いメモリインターフェイスが備わっており、高度なスタッキング技術が採用されているため、放熱性が向上し、動作中に消費される電力を節約できます。このストレージ技術を実践することで、H200 の全体的なパフォーマンスが大幅に向上します。特に、メモリリソースへの迅速なアクセスに大きく依存する大規模なデータセット、機械学習モデル、複雑なシミュレーションを処理する場合に顕著です。つまり、この統合により、H200 は、さまざまな分野の最先端の研究や産業用アプリケーションで必要となる将来のあらゆる計算タスクを処理できます。

メモリ容量と帯域幅の仕様

NVIDIA H200 GPU は、要求の厳しいコンピューティング環境で使用した場合のパフォーマンスを向上させる優れたメモリ容量と帯域幅を提供するように設計されています。主な仕様は次のとおりです。

メモリ容量: H200 は GPU あたり最大 64 GB HBM3E のメモリを搭載できるため、大規模なデータセットを効率的に処理し、複雑な計算を処理できます。
メモリ帯域幅: 2.5 TB/秒を超える帯域幅により、機械学習、AI、大規模シミュレーションなどのアプリケーションに不可欠な、より高速な情報転送速度を実現します。
アーキテクチャの利点: このアーキテクチャは、高度なスタッキングテクノロジと幅広いメモリインターフェイスを使用して、熱制御、エネルギー使用効率、および全体的なコンピューティング能力を向上させます。

これらの特性により、NVIDIA H200 は、高性能コンピューティングの研究を推進することを目指す専門家や組織にとって最適な選択肢の XNUMX つとなります。

NVIDIA HGX H200 はどのようにして計算能力を強化するのでしょうか?

NVIDIA HGX H200 システムの利点

H100 と比較すると、NVIDIA HGX H200 システムには、要求の厳しいアプリケーションでの計算能力を大幅に向上させるいくつかの利点があります。これらの利点の一部は次のとおりです。

AI と HPC 向けに最適化: HGX H200 は、人工知能 (AI) と高性能コンピューティング (HPC) のワークロード向けに特別に設計されています。このアーキテクチャでは、並列処理が効率的に処理されるため、大量のデータを迅速に分析し、モデルをトレーニングできます。
スケーラビリティ: HGX H200 のアーキテクチャを使用すると、組織は計算能力を拡張しながら段階的にパフォーマンスを向上させることができます。この機能は、リソースの最適化を求めるクラウドサービスプロバイダーや企業に最適です。
強化された熱効率: HGX H200 の設計に最先端の熱管理技術が組み込まれているため、最大負荷時でもシステムが最適な温度で動作し続けることが保証されます。この特性により、ハードウェアの寿命が長くなり、信頼性も高まり、特に最新の NVIDIA GPU と組み合わせると、運用コストが削減されます。

したがって、これらの利点により、ディープラーニング、データ分析、科学的シミュレーションなどの分野、および研究の境界を広げる必要があるその他の分野の組織は、NVidia の HGX H200 システムなしではやっていけないことを認識するようになります。

HGX H200 による AI ワークロードの高速化

人工知能開発に最適な GPU は、高度なアーキテクチャと処理能力によって AI ワークロードを高速化する NVIDIA HGX H200 です。まず、テンソルコアテクノロジを使用してディープラーニングトレーニング中にテンソル演算を効果的に実行し、トレーニングの速度を加速します。さらに、この最適化は、大規模なデータを処理する場合に最も効果的です。これは、HGX H200 が役立つコンピュータービジョンや自然言語処理などの AI アプリケーションに必要な、膨大なデータセットの迅速な分析を可能にするためです。さらに、高速インターコネクトが使用されているため、ノード間でデータを転送する際にも、複雑な計算をほとんど遅延なく実行できます。この転送も、その高速性のおかげで非常に迅速に行われます。これらの機能により、科学者が新しいアイデアをすばやく思いつくことができ、開発者が AI ソリューションの開発に費やす時間を短縮できるため、最終的にはエンタープライズ環境で会社全体のシステムパフォーマンスが向上します。

参照ソース

ホッパー（マイクロアーキテクチャ）

高帯域幅メモリ

Nvidia

よくある質問（FAQ）

Q: NVIDIA H200 GPU についてどのように説明しますか?

A: NVIDIA の現在の GPU は NVIDIA H200 GPU で、AI 作業を高速化し、生成 AI とハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) の効率を高めるように設計されています。比較すると、以前のモデルである NVIDIA H100 GPU よりも多くの機能を備えています。

Q: NVIDIA H200 と H100 の違いは何ですか?

A: より優れたテンソルコア GPU、メモリ帯域幅の拡大、大規模言語モデルのサポート強化など、NVIDIA H200 では、前世代の NVIDIA H100 に比べて数多くの重要な機能強化が行われています。さらに、H1.4 と比較して 100 倍の速度など、優れたパフォーマンスを発揮します。

Q: NVIDIA H200 が HBM3E を搭載した初の GPU だと言われるのはなぜですか?

A: この新製品を他の製品と区別する主な仕様は、NVIDIA の最新リリースには最大 141 GB の高速「高帯域幅メモリ」(別名「HBM3E」) が含まれている、と要約できます。これにより、人工知能の作業プロセスが大幅に高速化され、システム全体の効率が向上します。

Q: Nvidia h200 を使用できる分野にはどのようなものがありますか?

A: これらは、生成 AI、高性能コンピューティング (HPC)、大規模言語モデル、科学計算などのアプリケーションに最適で、いずれもテンソルコア GPU Nvidia h100 よりも優れています。これらの高度な機能により、クラウドプロバイダーやデータセンターでも広く採用されています。

Q: Nvidia h200 Tensor Core GPU が提供する利点について教えてください。

A: Nvidia ホッパーアーキテクチャ上に構築された第 200 世代のテンソルコアにより、AI モデルは、それ以前またはそれ以降に使用されたどのデバイスよりも Nvidia h100 Tensor Core GPU 上で高速に実行できます。これにより、速度と相まってエネルギー利用率が向上し、特に複雑な負荷を処理する際に Nvidia hXNUMX Tensor Core GPU と統合すると、より負荷の高い作業に最適です。