NVIDIA H200 GPU로 AI 워크로드를 혁신하세요

2024 년 7 월 30 일

제이슨 리브스

인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하는 지금, 하드웨어 솔루션은 강력해야 합니다. 이러한 솔루션은 복잡한 계산과 대량의 데이터를 동시에 처리할 수 있어야 합니다. 이는 엔비디아 H200 GPU 현대 AI 워크로드를 효과적으로 처리하기 위한 정확한 목적을 위해 설계되었기 때문에 이 분야의 판도를 바꾸는 제품입니다. 또한, 비교할 수 없는 처리 성능과 결합된 최첨단 아키텍처는 다른 애플리케이션 중에서 기계 학습, 딥 러닝, 데이터 분석의 성능을 향상시키는 데 적합합니다. 또한 이 기사에서는 이러한 유형의 그래픽 카드에 대한 기술 사양, 기능 및 실제 사용 사례에 대해 논의하여 다양한 산업 분야에서 인공 지능이 얼마나 더 효율적이고 효과적인지 보여줍니다. 엔비디아 H200 GPU.

차례

NVIDIA H200 GPU란 무엇입니까?

NVIDIA의 H200 시리즈 소개

AI와 고성능 컴퓨팅을 위한 최고 수준의 GPU 기술은 NVIDIA H200 시리즈입니다. 이전 모델보다 확장성이 뛰어난 새로운 아키텍처로 구축되었습니다. H100보다 더 빠른 속도와 더 높은 정밀도로 더 큰 작업량을 처리할 수 있습니다. AI 모델 교육 및 추론을 가속화하는 고급 텐서 코어를 갖추고 있어 데이터 기반 통찰력 확보 시간을 크게 단축합니다. 또한 이러한 GPU는 CUDA 및 TensorRT와 같은 다른 NVIDIA 소프트웨어 환경과 원활하게 작동하도록 최적화되어 H100 SXM의 업그레이드 경로를 제공하는 동시에 기존 워크플로우를 방해하지 않습니다. 하드웨어와 소프트웨어 간의 이러한 통합으로 인해 H200은 AI 발전을 운영에 활용하려는 모든 회사에 필수적인 도구 세트입니다.

H200과 H100 GPU의 비교

H200 GPU는 여러 면에서 H100 GPU보다 훨씬 뛰어납니다. 처음에는 증가된 메모리 대역폭과 재설계된 아키텍처를 통해 지원되는 더 큰 데이터 처리량으로 인해 더욱 강력한 처리 기능을 갖췄습니다. 따라서 이는 이전보다 인공지능 모델 훈련과 관련된 작업의 효율성을 높여줍니다. 또한 H200에는 추가 텐서 코어가 도입되어 향상된 정밀도와 속도로 복잡한 계산을 수행할 수 있으며 특히 딥 러닝 애플리케이션에 유용합니다.

H200의 또 다른 특징은 최적화를 위해 설계된 전원 관리 시스템을 갖추고 있어 부하가 심한 경우에도 에너지 소비를 줄이면서 최대 성능을 제공한다는 것입니다. 확장성과 관련하여 H200은 다중 GPU 설정을 더 잘 지원하므로 조직이 대규모 AI 워크로드를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 따라서 일반적으로 이러한 개선으로 새 버전의 GPU(H200)는 이전 버전(H100)에 비해 인공 지능이 직면한 현재 과제를 해결하는 데 훨씬 더 효과적이게 되므로 AI를 향상시키려는 기업에게 매력적인 옵션이 됩니다. 능력.

H200 Tensor Core GPU의 고유한 기능

인공 지능과 기계 학습에서는 이 NVIDIA H200 Tensor Core GPU 그룹이 많은 독점적 특성으로 인해 유용하다고 생각합니다. 이러한 특징 중 하나는 혼합 정밀도 컴퓨팅을 가능하게 하고 딥 러닝 워크로드의 성능과 효율성을 향상시키는 8세대 텐서 코어가 있다는 것입니다. 이러한 텐서 코어는 FP16, FP8 및 INTXNUMX 데이터 유형을 사용하여 작업을 매우 효율적으로 실행할 수 있으므로 교육 및 추론을 가속화하는 동시에 메모리 사용을 최적화합니다.

게다가 H200 GPU는 리소스의 동적 확장을 지원하므로 실시간 워크로드 요구 사항에 따라 스스로 조정할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 더 나은 오류 수정 기능과 함께 데이터 집약적인 작업에서 더 높은 신뢰성을 얻을 수 있습니다. 반면에 고급 NVLink 아키텍처 통합은 더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 모델에 대한 AI 계산을 확장하는 데 필요한 GPU 간의 더 나은 연결을 설정하므로 생성 AI 및 HPC에도 적합합니다. 이 모든 것이 H200을 엔터프라이즈 AI 시스템에 대한 증가하는 요구를 충족할 수 있는 뛰어난 기능을 갖춘 고성능으로 만듭니다.

NVIDIA H200은 AI와 딥 러닝을 어떻게 지원합니까?

AI 추론을 위한 향상된 기능

AI 추론은 효율성과 속도를 향상시키는 다양한 변경을 통해 NVIDIA H200 Tensor Core GPU에 의해 개선되었습니다. 그 중 하나는 AI 모델의 실시간 처리를 가능하게 하는 최적화된 알고리즘과 하드웨어 가속을 통해 추론 작업 중 대기 시간을 줄이는 것입니다. 또한 정확성을 희생하지 않고도 추론 시간을 단축할 수 있는 혼합 정밀 컴퓨팅이 가능해 기업이 AI 애플리케이션을 배포할 때 우위를 점할 수 있습니다. 이 외에도 TensorFlow 또는 PyTorch 호환성과 같은 다양한 소프트웨어 지원이 제공되므로 개발자는 간소화된 AI 배포를 위해 H200을 사용하는 동안 모든 기능에 액세스할 수 있습니다. GPU의 아키텍처는 AI 추론을 위한 전문 라이브러리를 통합하여 더욱 활용되어 효율적인 모델 최적화로 이어집니다. 이러한 개선 사항을 종합하면 H200은 모든 시설에서 고급 AI 기반 애플리케이션을 구현하기 위한 강력한 수단으로 자리매김합니다.

생성적 AI 및 LLMS 성능 향상

NVIDIA H200 Tensor 코어 GPU는 Generative AI 모델 및 LLM(대형 언어 모델)의 성능을 높이기 위해 특별히 제작되었습니다. 이러한 향상된 모델 교육은 더 큰 데이터 세트로 더 복잡한 아키텍처를 지원할 수 있는 H200이 제공하는 메모리 대역폭의 향상과 효율적인 텐서 작업 처리를 통해 가능해졌습니다. 전체적으로 높은 수준을 달성할 수 있는 아키텍처의 능력은 생성 모델의 훈련 주기를 가속화하는 데 매우 효과적이며, 결과적으로 빠른 반복을 달성하고 이를 좋은 반복으로 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 대부분의 LLM의 기초로 작동하는 변환기 기반 모델 최적화를 통해 모델을 통해 데이터가 더 빠르게 전파되므로 교육 시간과 리소스 소비가 줄어듭니다. 따라서 기업은 혁신과 효율성 향상을 위해 다양한 애플리케이션에서 생성 AI 기술의 잠재력을 최대한 실현하려는 경우 이러한 기능을 활용해야 합니다.

H200의 Tensor 핵심 혁신

NVIDIA H200 Tensor Core GPU는 많은 새로운 기능을 도입하여 AI 워크로드에 훨씬 더 강력해졌습니다. 가장 눈에 띄는 개선 사항 중 하나는 각 작업의 특정 요구 사항에 따라 다양한 정밀도 모드로 훈련 및 추론을 수행할 수 있는 향상된 혼합 정밀도 지원으로, 특히 대규모 모델을 처리할 때 시간을 절약하고 메모리 활용을 최적화합니다. 또한 이 시스템에는 향상된 희소성 기능이 탑재되어 있어 계산 중에 희소 행렬 내에서 200 값을 건너뛸 수 있어 정확도 저하 없이 더 빠른 신경망을 구현할 수 있습니다. 또한, 속도 저하 없이 HXNUMX에서 복잡한 작업을 효율적으로 실행할 수 있도록 순환 네트워크 및 컨볼루션과 같은 고급 신경망 아키텍처에 대한 하드웨어 수준의 지원이 추가되었습니다. 이는 이 분야의 다른 혁신 중 일부일 뿐이므로 AI 프로젝트를 진행하는 동안 최고의 성능을 원하는 모든 사람에게 이상적인 장치입니다.

H200의 벤치마크 성능 및 작업 부하 기능은 무엇입니까?

NVIDIA H200의 성능 지표 및 벤치마크

NVIDIA H200 Tensor Core GPU는 다양한 AI 워크로드에서 더 나은 성능을 제공하도록 제작되었습니다. H200은 특히 딥 러닝 및 대규모 훈련 작업과 관련하여 벤치마크 테스트에서 이전 세대 GPU를 큰 차이로 능가하는 것으로 나타났습니다. 또한 처리량은 주요 소스의 성능 벤치마크를 기반으로 개선될 것으로 예상되며, 일부 애플리케이션은 이전 애플리케이션보다 최대 50% 더 빠른 훈련 시간을 제공합니다.

또한 복잡한 계산을 효율적으로 처리하는 GPU의 능력은 향상된 혼합 정밀도 기능으로 인해 더 적은 메모리를 사용하면서 대규모 데이터 세트를 처리하는 방식에서 볼 수 있습니다. 이 제품을 차별화하는 점은 성능 수준 저하 없이 많은 동시 작업 부하를 지원할 수 있는 뛰어난 확장성입니다. 따라서 H200은 고성능 AI 솔루션이 필요한 기업 고객에게 이상적인 선택입니다. 이러한 사실은 AI 향상에 그다지 효과적이지 않은 H100과 같은 다른 모델로 수행된 테스트 중에 기록된 수치와 비교하여 이러한 수치에 더 초점을 맞춘 유명 기술 리뷰 웹사이트에서 수집한 포괄적인 벤치마크 데이터를 다시 참조함으로써 뒷받침될 수 있습니다. 이 정보를 검증할 수 있는 기술 리뷰 사이트에 따라 효율적으로 기능을 수행합니다.

H200 GPU로 HPC 워크로드 처리

NVIDIA H200 Tensor Core GPU는 일반적으로 과도한 계산과 대규모 데이터 처리가 필요한 고성능 컴퓨팅(HPC)용으로 제작되었습니다. 해당 아키텍처를 통해 병렬 워크로드를 보다 효율적으로 실행할 수 있으므로 복잡한 시뮬레이션이나 분석을 해결하는 데 필요한 시간이 단축됩니다.

HPC에서 효과적인 이유 중에는 향상된 메모리 대역폭과 워크로드 요구 사항에 따른 동적 리소스 할당이 있습니다. 이는 빅 데이터 센터에서 매우 중요한 성능-전력 균형을 향상시킵니다. 또한, 높은 정확도가 필요한 과학적 계산에 유용한 배정밀도 부동 소수점 연산과 같은 고급 계산 기능을 갖추고 있습니다.

이 제품의 가장 큰 장점 중 하나는 다중 GPU 구성을 지원하는 기능입니다. 이를 통해 클러스터 환경 내의 여러 노드에 걸쳐 원활하게 확장할 수 있어 컴퓨팅 성능이 향상됩니다. 업무에 이러한 장치를 여러 대 사용하는 사람들의 처리량은 그 어느 때보다 높아질 것이며, 비효율적인 컴퓨팅 관행과 관련된 운영 비용도 대폭 줄어들 것입니다. 따라서 이러한 발명은 최첨단 연구 활동에 관련된 조직뿐만 아니라 무거운 계산 작업을 수행하는 조직에게도 획기적인 변화를 가져올 것입니다.

H100 성능 지표와의 비교

NVIDIA H200 GPU를 이전 제품인 H100과 비교하면 성능에 대한 몇 가지 주요 지표가 드러납니다. 여기에는 높은 정확성이 요구되는 과학 시뮬레이션에 필요한 벤치마크에서 나타난 바와 같이 최대 30% 개선을 보여주는 이중 정밀도 계산을 갖춘 더 나은 부동 소수점이 포함됩니다. 메모리 대역폭도 향상되어 이제 더 큰 데이터 세트를 지원하고 데이터를 더 효율적으로 전송할 수 있습니다. 이는 오늘날 HPC의 워크로드에 매우 중요합니다.

또한 H200의 리소스 할당 기능은 동적이므로 워크로드를 더 잘 관리할 수 있어 처리 시간이 더 빨라지므로 H100보다 성능이 뛰어납니다. 또한 다중 GPU 확장성 측면에서 H200은 H100을 대체하므로 조직은 문제 없이 컴퓨팅 성능을 쉽게 확장할 수 있습니다. 따라서 효율성을 높일 뿐만 아니라 집중적인 계산 기능을 요구하는 최첨단 연구 애플리케이션에 대한 지원도 제공합니다. 이러한 변화는 고성능 컴퓨팅(HPC) 내에서 새로운 영역을 탐색하려는 기관을 위한 GPU 아키텍처 개발에서 중요한 진전을 나타냅니다.

NVIDIA H200의 메모리 용량과 대역폭은 얼마입니까?

HBM3E 메모리 통합에 대한 세부정보

HBM3E(High Bandwidth Memory 3 Enhanced)는 NVIDIA H200 GPU에 통합되어 있으며, 이전 모델보다 메모리 용량과 대역폭이 최적화되었습니다. 일반적으로 GPU당 64GB로 평가되는 HBM3E가 제공하는 메모리 용량은 방대하므로 많은 데이터 조작이 필요한 까다로운 시스템에서 사용하기에 가장 적합합니다. 이러한 개발로 인해 2.5TB/s를 초과하는 메모리 대역폭이 생성되며 이러한 속도는 고성능 컴퓨팅 환경에 필요한 빠른 전송 속도를 가능하게 합니다.

또한 HBM3E의 디자인은 더 넓은 메모리 인터페이스와 고급 스태킹 기술을 사용하여 더 나은 열 방출을 가능하게 하고 작동 중에 소비되는 전력을 절약합니다. 이 스토리지 기술을 실제로 적용하면 H200의 전반적인 성능이 크게 향상됩니다. 특히 대규모 데이터 세트, 기계 학습 모델 또는 메모리 리소스에 대한 빠른 액세스에 크게 의존하는 복잡한 시뮬레이션을 처리할 때 더욱 그렇습니다. 이는 이러한 통합을 통해 H200이 다양한 분야의 최첨단 연구 또는 산업 응용에 필요한 미래의 모든 계산 작업을 처리할 수 있음을 의미합니다.

메모리 용량 및 대역폭 사양

NVIDIA H200 GPU는 까다로운 컴퓨팅 환경에서 사용할 때 성능을 향상시키는 뛰어난 메모리 용량과 대역폭을 제공하도록 설계되었습니다. 주요 사양은 다음과 같습니다.

메모리 용량: H200은 GPU당 최대 64GB HBM3E의 메모리를 수용할 수 있으므로 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리하고 복잡한 계산을 처리할 수 있습니다.
메모리 대역폭: 2.5TB/s 이상의 대역폭으로 정보 전송 속도가 더 빨라지며, 이는 기계 학습, AI 또는 대규모 시뮬레이션과 같은 애플리케이션에 필수적입니다.
아키텍처 이점: 이 아키텍처는 고급 스태킹 기술과 더 넓은 메모리 인터페이스를 사용하여 열 제어, 에너지 사용 효율성 및 전반적인 컴퓨팅 성능을 향상시킵니다.

이러한 특성으로 인해 NVIDIA H200은 고성능 컴퓨팅 연구를 추진하려는 전문가와 조직을 위한 최고의 선택 중 하나가 되었습니다.

NVIDIA HGX H200은 어떻게 컴퓨팅 성능을 향상합니까?

NVIDIA HGX H200 시스템의 이점

H100과 비교하여 NVIDIA HGX H200 시스템은 까다로운 애플리케이션에서 컴퓨팅 성능을 크게 향상시키는 몇 가지 장점을 가지고 있습니다. 이러한 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

AI 및 HPC에 최적화: HGX H200은 인공 지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 위해 특별히 설계되었습니다. 이 아키텍처에서는 병렬 처리가 효율적으로 처리되므로 대량의 데이터를 신속하게 분석하고 모델을 훈련할 수 있습니다.
확장성: 조직은 HGX H200 아키텍처를 사용하여 컴퓨팅 용량을 확장하는 동시에 성능을 단계적으로 높일 수 있습니다. 이 기능은 리소스 최적화를 원하는 클라우드 서비스 제공업체 및 기업에 적합합니다.
향상된 열 효율성: HGX H200 설계에 최첨단 열 관리 기술이 통합되어 최대 부하에서도 시스템이 최적의 온도에서 계속 작동합니다. 이러한 특성은 하드웨어의 수명을 연장하고 하드웨어의 신뢰성을 높여 특히 최신 NVIDIA GPU와 결합할 때 운영 비용을 절감합니다.

따라서 이러한 이점을 통해 딥 러닝, 데이터 분석, 과학 시뮬레이션과 같은 분야뿐만 아니라 연구 경계를 확장해야 하는 기타 모든 분야의 조직은 NVidia의 HGX H200 시스템 없이는 할 수 없다는 것을 깨닫게 됩니다.

HGX H200을 통한 AI 워크로드 가속화

인공 지능 개발에 이상적인 GPU는 NVIDIA HGX H200입니다. NVIDIA HGX H200은 고급 아키텍처와 처리 능력을 통해 AI 작업 부하를 가속화하기 때문입니다. 첫째, 텐서 핵심 기술을 활용해 딥러닝 훈련 시 효과적으로 텐서 연산을 수행해 훈련 속도를 높인다. 또한 이 최적화는 HGX HXNUMX이 유용하게 사용되는 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 AI 애플리케이션에 필요한 거대한 데이터 세트를 빠르게 분석할 수 있기 때문에 대규모 데이터를 처리할 때 가장 잘 작동합니다. 또한 노드 간 데이터 전송 시 복잡한 계산도 지연 없이 처리할 수 있도록 고속 상호 연결을 사용하는데, 이 역시 빠른 속도 덕분에 매우 빠르게 처리된다. 이러한 기능은 과학자들이 새로운 아이디어를 빠르게 내놓고 개발자가 AI 솔루션 개발에 소비하는 시간을 단축할 수 있는 공동 능력을 제공함으로써 궁극적으로 기업 환경에서 전사적 시스템 성능을 향상시킵니다.

참조 출처

호퍼(마이크로아키텍처)

고 대역폭 메모리

엔비디아

자주 묻는 질문

Q: NVIDIA H200 GPU에 대해 어떻게 설명하시나요?

답변: NVIDIA의 최신 GPU 버전은 NVIDIA H200 GPU입니다. 이는 AI 작업을 가속화하고 생성 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 효율성을 향상시키도록 설계되었습니다. 이에 비해 이전 모델인 NVIDIA H100 GPU보다 더 많은 기능을 갖추고 있습니다.

Q: NVIDIA H200과 H100의 차이점은 무엇입니까?

답변: 더 나은 텐서 코어 GPU, 증가된 메모리 대역폭, 대규모 언어 모델에 대한 향상된 지원은 이전 NVIDIA H200에 비해 NVIDIA H100에서 이루어진 수많은 중요한 개선 사항 중 하나입니다. 또한 H1.4을 사용했을 때보다 속도가 100배 빨라지는 등 뛰어난 성능을 보여준다.

Q: NVIDIA H200이 HBM3E를 탑재한 최초의 GPU라고 말하는 이유는 무엇입니까?

A: 이 신제품을 다른 제품과 차별화하는 주요 사양은 NVIDIA의 최신 릴리스에는 'HBM141E'라고도 알려진 최대 3GB의 빠른 '고대역폭 메모리'가 포함되어 있다는 말로 요약될 수 있습니다. 이는 인공 지능 작업 프로세스의 속도를 획기적으로 향상시키는 동시에 전반적인 시스템 효율성을 향상시킵니다!

Q: Nvidia h200을 사용할 수 있는 분야는 무엇입니까?

A: 생성 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC), 대규모 언어 모델, 과학 계산과 같은 애플리케이션에 적합하며, 모두 텐서 코어 GPU Nvidia h100보다 우위에 있습니다. 이러한 고급 기능을 사용하면 클라우드 제공업체와 데이터 센터 모두에서 널리 채택할 수 있습니다.

질문: Nvidia h200 Tensor Core GPU가 제공하는 이점에 대해 말씀해 주세요.

A: Nvidia 호퍼 아키텍처를 기반으로 구축된 200세대 텐서 코어를 사용하면 AI 모델이 이전이나 이후에 사용된 다른 어떤 장치보다 Nvidia h100 Tensor Core GPU에서 더 빠르게 실행될 수 있습니다. 이는 속도와 함께 더 나은 에너지 활용도를 제공하므로 특히 복잡한 부하를 처리하는 동안 Nvidia hXNUMX Tensor Core GPU와 함께 통합할 때 더 무거운 작업에 이상적입니다.