NVIDIA HGX H100 소개: 고성능 컴퓨팅 및 AI 가속화

2024년 6월 21일

제이슨 리브스

산업의 발전은 고성능 컴퓨팅(HPC)과 인공지능(AI)에 의해 주도되었습니다. 혁신은 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 계산을 효율적으로 수행하는 능력에 달려 있습니다. 이곳은 엔비디아 HGX H100 HPC 및 AI 워크로드의 증가하는 요구 사항을 충족할 혁신적인 솔루션이 출시됩니다. 이 기사에서는 기술 사양과 주요 기능을 강조하는 NVIDIA HGX H100에 대한 자세한 리뷰를 제공할 뿐만 아니라 이 기술이 과학 연구, 데이터 분석, 기계 학습 등에 어떤 영향을 미칠지 설명합니다. 이 소개를 통해 독자는 어떤 영향을 미칠지 이해할 수 있습니다. NVIDIA HGX H100은 고성능 컴퓨팅 및 인공 지능 애플리케이션에 혁명을 가져올 것입니다.

차례

NVIDIA HGX H100은 어떻게 AI와 HPC를 가속화합니까?

엔비디아 HGX H100은 무엇인가요?

HPC 및 AI 애플리케이션의 생산성을 높이기 위해 제작된 NVIDIA HGX H100은 효율적인 고성능 컴퓨팅 플랫폼입니다. 수치 연산의 효율성을 높이기 위한 메커니즘으로 최첨단 텐서 코어와 GPU 기술을 갖춘 획기적인 NVIDIA Hopper 아키텍처가 함께 제공됩니다. 이 플랫폼은 복잡한 데이터 분석과 대규모 시뮬레이션을 실행하고 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 사용되므로 강력한 컴퓨터를 찾는 산업에 적합합니다. HGX H100은 고급 메모리 대역폭, 상호 연결 및 확장성 기능을 통해 이를 달성하여 가속 컴퓨팅 시스템에 대한 새로운 벤치마크를 설정합니다.

AI용 NVIDIA HGX H100의 주요 기능

NVIDIA 호퍼 아키텍처: HGX H100은 AI 및 HPC 워크로드를 강화하기 위해 특별히 설계된 최신 NVIDIA Hopper 아키텍처를 통합합니다. 이 아키텍처의 주요 특징 중 하나는 이전 버전보다 최대 XNUMX배 향상된 훈련 성능을 달성하는 새로운 텐서 코어입니다.
고급 Tensor 코어: 이 플랫폼에는 Nvidia가 HGX를 소개함에 따라 AI 교육 및 추론 애플리케이션의 성능을 두 배로 늘리는 64세대 텐서 코어가 포함되어 있습니다. 코어는 FP32, TF16, FP8 및 INTXNUMX을 포함한 다양한 정밀도를 지원하므로 모든 종류의 계산에 매우 다양하게 사용할 수 있습니다.
높은 메모리 대역폭: HGX H100에는 2TB/s 이상의 메모리 대역폭을 제공하는 고대역폭 메모리(HBM1.5e)가 함께 제공됩니다. 이 기능을 사용하면 대규모 시뮬레이션을 실행하고 빅데이터 세트를 어려움 없이 처리할 수 있습니다.
향상된 상호 연결: HGX H100은 NVIDIA NVLink 기술로 가능한 초고속 멀티 GPU 통신을 특징으로 합니다. 이 상호 연결 대역폭은 NVLink 4.0이 최대 600GB/s를 제공하기 때문에 여러 GPU에서 집중적인 워크로드를 원활하게 확장하는 데 필수적입니다.
확장성: 이 플랫폼은 확장성이 뛰어나고 다중 노드 구성을 지원합니다. 따라서 컴퓨팅 요구 사항이 증가할 수 있는 데이터 센터의 모듈식 배포에 적합한 선택입니다.
에너지 효율: 최적화된 에너지 소비 모델로 개발된 HGX H100은 와트당 높은 성능을 보장하므로 과도한 계산을 위한 환경적, 경제적 현명한 선택입니다.

이러한 기술적 기능을 통합함으로써 NVIDIA HGX H100은 AI 및 HPC 애플리케이션의 성능과 효율성을 크게 향상시켜 가속 컴퓨팅 분야에서 새로운 기록을 세울 것입니다.

고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드의 이점

특히 고급 하드웨어 설계와 소프트웨어 최적화를 통해 NVIDIA HGX H100은 HPC 워크로드에 대해 인상적인 보상을 제공합니다. 2세대 텐서 코어를 통합하여 AI 훈련 및 추론 작업을 크게 가속화하여 컴퓨팅 시간을 줄이고 생산성을 향상시킵니다. 중요한 점은 복잡한 시뮬레이션과 데이터 집약적인 애플리케이션에 필요한 고대역폭 메모리(HBM4.0e)를 사용하여 대규모 데이터 세트의 신속한 실행을 지원한다는 것입니다. 또한 이러한 상호 연결을 통해 NVIDIA가 설계한 NVLink XNUMX이 다중 GPU 통신을 향상시켜 여러 노드에 걸쳐 효율적인 확장을 촉진합니다. 결과적으로 컴퓨팅 성능, 에너지 효율성 및 더 큰 계산 로드를 처리하는 능력이 전반적으로 향상되어 이러한 기능이 결합되면 HPC 인프라의 엔드포인트가 더 높아집니다.

NVIDIA HGX H100 플랫폼의 사양은 무엇입니까?

NVIDIA HGX H100의 하드웨어 개요

고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공 지능(AI) 애플리케이션용으로 설계된 강력한 하드웨어 제품군인 NVIDIA HGX H100 플랫폼에는 여러 기능이 탑재되어 있습니다. AI 계산 성능을 향상시키는 2세대 텐서 코어를 갖춘 최신 NVIDIA Hopper 아키텍처를 사용합니다. 이 플랫폼에는 빠른 데이터 처리와 대용량 데이터 처리를 용이하게 하는 고대역폭 메모리(HBM100e)가 함께 제공됩니다. 또한 HGX H4.0은 NVIDIA NVLink 100을 통합하여 향상된 다중 GPU 통신을 통해 클러스터 전반에 걸쳐 효율적인 확장을 촉진합니다. 따라서 HGX HXNUMX은 고급 하드웨어 구성 요소의 통합을 통해 복잡한 계산 문제를 처리하기 위한 탁월한 성능, 에너지 효율성 및 확장성을 보장합니다.

8-GPU 및 4-GPU 구성에 대한 세부 정보

8-GPU 구성

NVIDIA HGX H100 플랫폼의 8-GPU 구성은 고성능 컴퓨팅 및 AI 작업을 위한 컴퓨팅 성능과 확장성을 최대한 활용하기 위한 것입니다. 여기에는 NVLink 100으로 연결된 4.0개의 NVIDIA H8 GPU가 포함되어 있어 고속 통신이 가능하고 GPU 간의 대기 시간이 최소화됩니다. XNUMX-GPU 구성의 일부 주요 기술 매개변수는 다음과 같습니다.

총 GPU 메모리: 640GB(HBM80e를 사용하는 GPU당 2GB).
텐서 핵심 성능: 최대 1280TFLOPS(FP16).
NVLink 대역폭: 더 빠른 NVLink 속도를 사용하여 GPU당 900GB/s(양방향).
소비 전력 : 약 4kW.

이러한 작업에는 많은 병렬 처리 능력이 필요한 대규모 시뮬레이션, 딥 러닝 훈련 등이 포함됩니다.

4-GPU 구성

다른 구성과 비교했을 때, 이 구성은 여전히 상당한 양의 계산 능력을 제공하지만 8-GPU 설정에서 제공된 것보다 더 낮은 차원이기 때문에 계산 측면에서 균형을 이룹니다. 이 설정은 효율적인 통신을 위해 NVLink 100을 통해 연결된 4.0개의 NVIDIA HXNUMX GPU로 구성됩니다. 구성의 몇 가지 주요 기술 매개변수는 다음과 같습니다.

총 GPU 메모리: 320GB(HBM80e를 사용하는 GPU당 2GB).
텐서 핵심 성능: 최대 640TFLOPS(FP16).
NVLink 대역폭: GPU당 900GB/s(양방향).
소비 전력 : 약 2kW.

중간 규모의 컴퓨팅 작업, AI 모델 추론 또는 소규모 시뮬레이션에 사용할 수 있어 HPC 분야의 다양한 응용 분야에 적합한 경제적이면서도 강력한 툴 세트를 제공합니다.

NVIDIA H100 Tensor Core GPU와의 통합

고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 인프라에 NVIDIA H100 Tensor Core GPU를 통합하려면 성능과 효율성을 극대화하기 위해 여러 요소를 고려해야 합니다. 대역폭은 매우 크지만 대기 시간은 짧은 NVLink 4.0 상호 연결은 여러 GPU 간의 원활한 상호 작용을 보장합니다. 이를 통해 이 인스턴스에서 우수한 데이터 전송 속도를 실현할 수 있으며 이는 대규모 데이터 세트에 의존하고 실시간 작업이 필요한 계산 작업 부하에 중요합니다. NVIDIA CUDA, cuDNN 및 TensorRT와 같은 고급 소프트웨어 프레임워크를 사용하면 신경망 최적화 및 딥 러닝 작업을 통해 기능도 향상됩니다. 또한 H100이 지원하는 혼합 정밀도 컴퓨팅 모드는 정확도와 성능의 균형을 가능하게 하므로 다양한 HPC 작업, 과학 조사 또는 비즈니스 지향 AI 모듈에 이상적입니다. 이러한 H100 GPU는 막대한 전력 소비와 발열이 관련되어 있다는 점을 감안할 때 다중 GPU 설정의 안정적인 작동을 보장하려면 기계적 온도 제어 및 전력 공급을 신중하게 고려해야 합니다.

NVIDIA HGX H100은 이전 세대와 어떻게 비교됩니까?

HGX A100과의 비교

NVIDIA HGX H100 플랫폼은 다양한 방식으로 HGX A100의 중요한 발전을 나타냅니다. 한 가지 방법은 NVIDIA H100 Tensor Core GPU를 통합하는 것입니다. 이는 차세대 텐서 코어를 통해 더 나은 성능을 제공하고 혼합 정밀도 컴퓨팅에 대한 지원을 향상시킵니다. 또한 HGX A3.0에 탑재된 NVLink 100이 대역폭은 낮고 대기 시간은 길었지만, HGX H4.0에서는 NVLink 100 업그레이드로 인해 다중 GPU 통신은 물론 데이터 전송 속도도 향상되었습니다. 또한 H100 GPU는 이전 버전보다 증가된 계산 부하 및 전력 소비를 더 잘 충족할 수 있도록 열 설계 및 전력 효율성이 향상되었습니다. 이러한 발전을 종합하면 HGX H100은 그 어느 때보다 까다로운 고성능 컴퓨팅(HPC) 또는 인공 지능(AI) 워크로드를 위한 더욱 강력하고 유능한 솔루션으로 자리매김하게 됩니다.

AI 및 HPC의 성능 개선

NVIDIA의 HGX H100은 HGX A100에 비해 AI 및 HPC 워크로드에서 눈에 띄게 성능이 향상되었습니다. 주요 개선 사항과 해당 기술 매개변수는 다음과 같습니다.

향상된 Tensor 코어:

H100 Tensor Core GPU 내부의 차세대 텐서 코어는 A6에 비해 AI 훈련 속도를 100배 향상시키고 AI 추론 용량을 XNUMX배 이상 향상시킵니다.

GPU 메모리 증가:

H3의 각 GPU에는 80GB 용량의 고대역폭 메모리(HBM100)가 탑재돼 A100의 40GB HBM2 메모리와 달리 대용량 데이터세트와 모델을 메모리에서 직접 처리하는 것이 가능하다.

NVLink 4.0 상호 연결:

이는 HGX H100에 도입된 NVLink 상호 연결이 50% 향상된 대역폭을 제공한다는 것을 의미합니다. 즉, 약 900GB/s만 지원하는 HGX A100의 NVLink 3.0에 비해 최대 600GB/s의 GPU 간 속도를 지원합니다.

향상된 전력 효율성:

이러한 새로운 GPU의 경우 AI 작업에 대해 와트당 최대 2배 더 나은 TFLOPS(이전 세대에 비해 와트당 최소 20TFLOPS)를 제공하므로 전력 효율성도 향상되었습니다.

FLOPS 증가:

한편 이는 배정밀도(FP64)를 고려할 때 최대 성능이 16테라플롭스(TFLOPS)에 도달한다는 것을 의미합니다. 반면에 A100의 수치인 19.5TFLOPS(FP64) 및 312TFLOPS(FP16)와 비교하여 혼합 정밀도(FPXNUMX) 작업 중에 XNUMXTFLOPS를 달성할 수 있습니다.

확장된 다중 GPU 확장성:

또한 HGX H100 플랫폼의 통신 기능과 열 관리 시스템이 크게 개선되어 여러 GPU에 걸쳐 확장이 보다 효율적으로 이루어지고 견고성이 향상되어 더 크고 복잡한 HPC 및 AI 워크로드를 지원할 수 있습니다.

이러한 개발은 NVIDIA의 NVIDIA HGX H100 플랫폼이 어떻게 AI 및 HPC 분야의 선도자로 남아 연구자와 과학자에게 가장 까다로운 컴퓨팅 문제를 해결할 수 있는 도구를 제공하는지 보여줍니다.

전력 소비 및 효율성

NVIDIA H100 GPU는 전력 소비와 효율성 면에서 상당한 발전을 이루었습니다. 새로운 아키텍처와 향상된 디자인을 채택한 H100 GPU는 와트당 최대 20TFLOPS를 제공합니다. 이는 이전 세대의 A100 GPU보다 효율성이 두 배 높다는 의미입니다. 이러한 성과는 주로 4nm를 사용하는 제조 공정과 더 나은 열 추출 및 전력 낭비 감소를 촉진하는 향상된 열 관리 기술을 사용하여 이전 제품보다 더 효과적이기 때문입니다. 따라서 H100은 뛰어난 계산 처리량을 달성할 뿐만 아니라 대규모 데이터 센터에 대해 보다 지속 가능하고 저렴하므로 H100 클러스터에 적합하다고 말할 수 있습니다.

NVIDIA HGX H100은 데이터 센터에서 어떤 역할을 합니까?

네트워크 통합 및 확장성

NVIDIA HGX H100은 최대 규모의 원활한 네트워크 통합을 지원함으로써 데이터 센터에서 중요한 역할을 합니다. GPU 클러스터에서 사용할 수 있는 GPU 간 고대역폭, 낮은 대기 시간 연결을 활용하는 NVIDIA NVLink 및 NVSwitch와 같은 고급 네트워킹 기술이 탑재되어 있습니다. 이를 통해 AI 및 HPC 워크로드를 확장하는 데 핵심인 빠른 데이터 이동과 효과적인 GPU 간 상호 통신이 가능합니다. 또한 주요 현재 표준을 갖춘 데이터 센터 네트워크 플랫폼 중 하나로서의 호환성은 기존 설정에 통합될 수 있는 기능을 보장하므로 매우 까다로운 작업을 처리할 수 있는 유연하고 확장 가능한 컴퓨팅 환경을 제공합니다.

AI용 가속 서버 플랫폼으로 워크로드 최적화

NVIDIA HGX H100 플랫폼은 고급 가속 서버 아키텍처를 통해 AI 워크로드의 성능을 크게 향상시킵니다. 이는 다음과 같은 몇 가지 주요 구성요소와 기술을 통해 달성됩니다.

텐서 코어: H100 GPU에는 AI 처리 효율성과 성능을 향상시켜 FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8 및 INT4와 같은 다양한 정밀도를 지원하는 XNUMX세대 Tensor 코어가 있습니다. 이러한 코어는 AI 모델의 훈련 및 추론에서 계산 처리량과 유연성을 향상시킵니다.

NVLink 및 NVSwitch: NVSwitch와 함께 NVIDIA NVLink를 활용하면 GPU 간 통신이 향상됩니다. 이를 통해 GPU당 최대 900GB/s의 양방향 대역폭이 가능해 대기 시간을 최소화하면서 빠른 데이터 교환을 보장하여 다중 GPU 워크로드를 최적화합니다.

멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기술: NVIDIA 기술 블로그에 따르면 H100에는 하나의 GPU를 여러 인스턴스로 분할할 수 있는 MIG 기술이 탑재되어 있습니다. 모든 인스턴스는 서로 다른 작업에서 독립적으로 작동할 수 있으므로 리소스 사용량을 극대화하는 동시에 병렬 AI 워크로드에 전용 성능을 제공합니다.

변압기 엔진: H100 GPU에 있는 특수 엔진은 다른 AI 애플리케이션 중에서 자연어 처리(NLP)에 사용되는 변환기 기반 AI 모델을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이는 변환기 모델에 대한 훈련 및 추론 속도를 XNUMX배 더 빠르게 제공합니다.

기술적 인 매개 변수 :

전력 효율 : 와트당 최대 20TFLOPS.
제조 공정 : 4나노.
대역폭 : NVLink를 통해 양방향으로 최대 900GB/s.
정밀 지원: FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8, INT4.

이러한 개선 사항을 통해 H100 플랫폼은 대규모 AI 워크로드를 보다 효율적으로 처리하고 확장할 수 있는 능력을 향상시켜 고성능과 운영 효율성을 추구하는 현대 데이터 센터에 없어서는 안될 부분이 되었습니다.

딥러닝 역량 강화

NVIDIA H100 플랫폼은 적응형 기술과 가장 효과적으로 구성된 하드웨어를 통합하여 딥 러닝의 잠재력을 크게 향상시킵니다. 처음에는 Hopper Tensor Cores와 같은 강력한 AI 코어를 사용하여 합성 부동 소수점 연산(NT8) 및 다중 정밀도 정수 신경망 계산(INT4)에 필요한 기타 정수 계산에서 성능이 향상되었습니다. GPU당 최대 900GB/s의 양방향 대역폭을 제공하는 NVLink 및 NVSwitch를 통합하여 대기 시간을 줄이고 GPU 간 통신을 높여 다중 GPU 워크로드를 효과적으로 확장하는 것이 중요합니다. 두 번째로, 하나의 H100 GPU를 사용하여 여러 인스턴스를 만들 수 있는 MIG(Multi-Instance GPU) 기술을 사용하면 리소스 활용도를 극대화하고 동시 AI 작업에 전용 성능을 제공할 수 있습니다.

특수 변압기 엔진도 H100과 함께 제공됩니다. 이 엔진은 자연어 처리(NLP) 및 다양한 AI 애플리케이션의 핵심 구성 요소인 변환기 기반 모델의 성능을 최적화합니다. 또한 훈련 및 추론 속도 증가는 이전 모델보다 최대 4배 더 빠릅니다. 또한 20nm 제조 공정을 통해 전력 절약 효율성이 더욱 향상되어 최대 64TFLOPS/와트의 전력 효율성을 제공합니다. 예를 들어, 완전 정밀도 연산을 지원하는 FP32, FP32 및 TF8는 AI/ML/DL을 포함한 광범위한 애플리케이션의 범용 컴퓨팅에 이상적인 반면, INT4 및 INTXNUMX는 메모리 요구 사항이 있는 딥 러닝 훈련에 적합한 감소된 정밀도 모드를 지원합니다. 실행 시간을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.

NVIDIA HGX H100이 귀하의 비즈니스에 어떤 이점을 줄 수 있습니까?

NVIDIA HGX H100의 실제 사용 사례

고급 컴퓨팅 기능과 효율성으로 인해 NVIDIA HGX H100 플랫폼은 다양한 산업 분야에서 엄청난 이점을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 헬스케어 분야의 대규모 의료 영상 데이터를 신속하게 분석하고 처리할 수 있어 빠른 진단과 개인별 맞춤 치료 계획이 가능해집니다. 반면, 금융 기관의 경우 이 기술은 실시간 사기 탐지 시스템을 개선하는 동시에 대규모 데이터 세트를 처리할 때 대기 시간이 짧아 알고리즘 거래를 가속화합니다. 자동차 제조에서 이는 자율주행차를 위한 복잡한 AI 모델을 생성하는 데 도움이 되어 안전성과 운영 효율성을 향상시킵니다. 마찬가지로, H100은 향상된 추천 엔진과 소비자 분석을 통한 매출 증대를 통해 고객 경험을 향상시키기 때문에 전자상거래에 적합합니다. 따라서 혁신과 경쟁 우위를 추구하는 모든 AI 기반 조직은 다양한 애플리케이션에서 우수한 성능과 유연성으로 인해 H100을 가치 있는 도구로 간주할 것입니다.

AI 및 HPC 산업에 미치는 영향

NVIDIA의 HGX H100은 비교할 수 없는 컴퓨팅 성능과 효율성으로 인해 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 산업 모두에서 게임 체인저입니다. 이를 통해 해당 부문은 다양한 중요 영역의 발전을 촉진하는 복잡하고 대규모 계산을 수행할 수 있습니다.

기술적 인 매개 변수 :

제조 공정 4nm: 트랜지스터 밀도와 에너지 효율성을 향상시킵니다.
정밀도 지원: 여기에는 다양한 계산을 가능하게 하는 FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8 및 INT4가 수반됩니다.
와트당 TFLOPS: 와트당 최대 20 TFLOPS를 제공하여 에너지 소비 최적화 및 성능을 향상시킵니다.

향상된 딥러닝:

집중적인 계산 기능과 정밀한 지원을 통해 AI 연구 및 응용 분야의 발전을 촉진하는 복잡한 신경망의 훈련과 추론이 가능합니다.

HPC의 확장성:

H100 플랫폼의 통합은 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요한 시뮬레이션, 데이터 분석 및 과학 연구에 도움이 되는 HPC 배포에서 확장성을 달성한다는 것을 의미합니다.

운영 효율성:

고성능 메트릭으로 인해 HGX H100은 더 낮은 대기 시간과 더 높은 처리량을 제공하므로 실시간 데이터 처리 및 분석이 중요한 환경에 탁월합니다.

광범위한 산업 적용:

건강 관리: 가속화된 의료 진단 기술을 통해 의료 데이터 처리 속도를 높입니다.
금융 : 사기 탐지를 포함한 실시간 분석을 개선합니다.
자동차 : 자율주행을 위한 정교한 AI 개발을 지원합니다.
전자 상거래 : 추천 시스템 개선 등 고객 분석을 강화합니다.

NVIDIA HGX H100은 AI 및 HPC 시스템의 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 여러 부문에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는 새로운 개발을 가능하게 합니다.

미래 동향 및 잠재적 응용 분야

AI와 HPC 미래 트렌드는 새로운 기술의 통합을 통해 여러 산업을 변화시킬 것입니다. 매우 중요한 영역은 다음과 같습니다.

엣지 컴퓨팅:

많은 애플리케이션이 중앙 집중식 클라우드 모델에서 에지 컴퓨팅으로 이동하여 대기 시간을 줄이고 자율 자동차 및 IoT 장치와 같은 분야에서 즉각적인 처리를 가능하게 합니다.

양자 컴퓨팅 통합:

양자 컴퓨팅은 지속적으로 발전하고 있으며 특히 암호화, 재료 과학 및 대규모 시뮬레이션에서 복잡한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 기존 HPC 시스템과 결합될 것입니다.

AI 기반 개인화:

전자상거래, 헬스케어 등 다양한 분야에서 엄청난 양의 데이터를 분석해 초개인화된 경험을 쉽게 제공하고 이를 통해 고객 만족도와 치료 결과를 향상시킬 수 있습니다.

지속 가능한 AI 개발:

점점 더 에너지 효율적인 AI 및 HPC 솔루션을 만드는 데 중점을 두어 기술 발전을 글로벌 지속 가능성 목표에 맞춰 조정할 것입니다.

향상된 사이버 보안:

데이터 보안이 최고조에 달하는 가운데 인공 지능(AI)의 발전으로 자동화된 위협 탐지 시스템과 예측 분석을 결합하여 사이버 위협에 대한 보호 기능이 향상됩니다.

이러한 새로운 패턴은 NVIDIA HGX H100 플랫폼이 혁신과 관련하여 선두 위치를 유지하여 다양한 영역에서 상당한 진전을 이룰 수 있는 잠재력을 어떻게 가지고 있는지 강조합니다.

참조 출처

엔비디아 DGX

그래픽 처리 장치

엔비디아

자주 묻는 질문

질문: NVIDIA HGX H100이란 무엇입니까?

A: 복잡한 계산 작업과 AI 워크로드의 속도를 높이도록 설계된 H100 모델의 Tensor Core GPU 100개를 통합한 강력한 AI 및 HPC 제품인 HGX HXNUMX에 대한 소개입니다.

Q: HGX H100 4-GPU 플랫폼은 고성능 컴퓨팅에 어떤 이점을 제공합니까?

A: HGX H100 4-GPU 플랫폼은 고급 아키텍처와 집단 작업을 위한 새로운 하드웨어 가속을 통해 향상된 병렬 처리와 빠른 데이터 처리를 제공함으로써 고성능 컴퓨팅을 개선했습니다.

Q: NVIDIA HGX H100에는 어떤 연결 기능이 포함되어 있나요?

A: HGX H100의 XNUMX개 텐서 코어 GPU는 고속 상호 연결과 대기 시간 감소를 제공하는 NVLink 스위치를 사용하여 완전히 연결되어 전반적인 성능을 향상시킵니다.

Q: NVIDIA HGX A100과 같은 이전 모델과 비교하여 HGX H100은 AI 작업을 어떻게 처리합니까?

A: 예를 들어, NVIDIA HGX A100, 향상된 NVLink 포트, 멀티캐스트 및 NVIDIA SHARP 네트워크 내 축소를 통한 네트워크 내 작업에 대한 추가 지원 등 이전 제품에 비해 더 나은 처리 능력 측면에서 월등히 뛰어났습니다. AI 애플리케이션이나 HPC(고성능 컴퓨팅) 플랫폼에서 사용하기에 더 적합합니다.

Q: HGX H100에서 NVIDIA SHARP의 역할은 무엇입니까?

A: 또한, GPU에서 네트워크로 집단적 커뮤니케이션 작업을 오프로드하는 데 도움이 되는 몇 가지 기능을 포함하는 것도 중요합니다. 예를 들어 NVIDIA SHARP In-Network Reductions는 GPU의 부하를 줄이고 개별 장치의 연산 부담을 줄임으로써 전체 시스템의 효율성을 높일 수 있습니다.