Desbloqueando o poder das GPUs NVIDIA H100 em servidores de alto desempenho

O cenário de alta pressão da computação contemporânea, caracterizado pelo aumento do volume de dados e pelos crescentes requisitos computacionais, testemunhou o surgimento da GPU NVIDIA H100, pioneira em servidores de alto desempenho. O artigo busca revelar os recursos revolucionários, bem como as novas tecnologias por trás da GPU NVIDIA H100, que estabelece um novo marco no aumento da velocidade para análise de dados, cálculos científicos e aplicativos baseados em IA. Ao incorporar GPUs NVIDIA H100 em suas infraestruturas de servidores, as organizações podem se beneficiar do poder de processamento, eficácia e escalabilidade incomparáveis ​​necessários para grandes avanços em aceleração computacional e inteligência. Iremos elaborar especificações técnicas, métricas de desempenho e casos de uso que demonstram o papel do H100 na definição do futuro da supercomputação.

Por que os servidores GPU NVIDIA H100 estão revolucionando a IA e a computação

Compreendendo o papel da GPU NVIDIA H100 na aceleração da IA

Um papel vital na aceleração da inteligência artificial (IA) é desempenhado pela GPU NVIDIA H100, que reduz drasticamente o tempo necessário para os estágios de treinamento e inferência ao desenvolver IA. O design de sua estrutura visa melhorar o rendimento e a eficiência sob os requisitos extremos de dados dos algoritmos de IA. A capacidade da H100 de oferecer suporte em algumas das mais recentes tecnologias específicas de IA, como o “Transformer Engine”, desenvolvido para grandes modelos de linguagem que são requisitos básicos para melhoria no Processamento de Linguagem Natural (NLP), o diferencia como líder neste campo.

O impacto do NVIDIA H100 nos fluxos de trabalho de aprendizado profundo e aprendizado de máquina

Há uma grande influência na integração das GPUs NVIDIA HG0O em fluxos de trabalho de aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Isso começa com a computação acelerada, em que os Tensor Cores do H100 são ativados devido à sua aritmética de ponto flutuante superior e operação de tensor. Esses Tensor Cores, por exemplo, são projetados para acelerar tarefas de aprendizado profundo, diminuindo notavelmente o tempo de treinamento para redes neurais complicadas. Além disso, a largura de banda da memória (ajustada por IA) e a arquitetura do H100, juntamente com seus recursos exclusivos, ajudam a aprimorar o manuseio e processamento rápido de dados que minimizam gargalos durante cargas de trabalho com uso intensivo de dados.

GPUs NVIDIA H100 Tensor Core: desempenho sem precedentes para desenvolvimento de IA

O desempenho sem precedentes Nvidia H100 As GPUs Tensor Core para desenvolvimento de IA podem ser atribuídas a várias especificações e recursos críticos:

• Escalabilidade: A escalabilidade da GPU H100 é uma inovação da NVIDIA. Isso permite que uma única GPU H100 seja dividida em instâncias de GPU menores e totalmente isoladas por meio de seu recurso Multi-Instance GPU (MIG), permitindo assim que vários usuários ou tarefas tenham recursos de GPU personalizados de forma independente, sem interferir em outros processos.
• Largura de banda de memória: com uma memória HBM3 inovadora, o H100 oferece a maior largura de banda disponível no mercado, o que é crucial para lidar com os vastos conjuntos de dados típicos de aplicações de IA e ML.
• Eficiência Energética: Não foi projetado apenas para desempenho, mas também eficiência. Sua arquitetura otimiza o consumo de energia para que mais cálculos possam ser feitos usando menos energia, o que é necessário para operações sustentáveis ​​de IA em grande escala.
• Compatibilidade de software: Com um conjunto de software abrangente, incluindo bibliotecas CUDA-X AI e a pilha de software AI Enterprise, a NVIDIA garante fácil otimização de aplicativos de desenvolvedor para aproveitar os recursos oferecidos pelas GPUs H100

Ao integrar as GPUs NVIDIA H100 em sua infraestrutura, as organizações podem acelerar seus projetos de IA, aprendizado profundo e aprendizado de máquina desde o conceito até a implantação, ampliando assim as fronteiras do possível na pesquisa de inteligência artificial e no desenvolvimento de aplicativos.

Configurando seu servidor com GPUs NVIDIA H100 para desempenho ideal

Otimizando densidades de GPU: como dimensionar seu servidor GPU NVIDIA H100

Ao tentar dimensionar seu servidor GPU NVIDIA H100 com eficiência, é importante otimizar as densidades da GPU para utilização total dos recursos e saída de alto nível ao executar cargas de IA e ML. Abaixo estão as etapas necessárias para dimensionar um computador de maneira eficaz.

• Avalie os requisitos do trabalho: Você deve primeiro saber o que suas tarefas de inteligência artificial ou aprendizado de máquina exigem. Considere coisas como intensidade de computação, necessidades de memória e paralelismo. Isso informará sua abordagem para aumentar a escala de GPUs.
• Maximize a capacidade da GPU de múltiplas instâncias (MIG): O recurso MIG da GPU H100 pode ser usado para dividir cada GPU em até sete partições distintas. Essas instâncias podem ser personalizadas para atender a diversas tarefas ou requisitos do usuário, aumentando assim a eficiência geral de uso de cada GPU individual envolvida.
• Use sistemas de resfriamento eficazes: Áreas com configurações de placas gráficas de alta densidade produzem calor intenso. Utilizar métodos de refrigeração inovadores para manter as temperaturas dentro dos limites ideais; desta forma, o desempenho e a confiabilidade sustentados são garantidos.
• Plano para escalabilidade: Como parte do projeto de sua infraestrutura, incorpore recursos de escalabilidade. Escolha uma arquitetura de servidor que permita fácil integração de GPUs adicionais ou outros componentes de hardware. Ao fazer isso, você economizaria uma quantidade considerável de tempo e dinheiro em escalonamento futuro devido ao crescimento computacional.

A importância do PCIe Gen5 na maximização do desempenho do servidor GPU H100

PCIe Gen5 melhora o desempenho dos servidores GPU NVIDIA H100 capacitando esse elemento significativo das seguintes maneiras:

1. Maiores velocidades de transferência de dados: Comunicação rápida dentro de um sistema em chip (SoC) e entre dois chips montados em um módulo multichip (MCM). O PCIe Gen 5.0 duplica a taxa de transferência do PCIe Gen4.0, melhorando a comunicação entre as GPUs H100 e outras partes do sistema, o que é crucial para aplicações de IA/ML que exigem processamento e transferência de dados em alta velocidade.
2. Latência mais baixa: A latência mais baixa reduz o tempo gasto na entrega de dados e no recebimento de respostas de clientes de acesso remoto, aumentando assim a eficiência geral de tarefas com uso intensivo de dados, como aplicativos de IA em tempo real executados em servidores GPU H100.
3. Largura de banda aprimorada: O aumento na largura de banda permite mais canais para o fluxo de dados, bem como conexões mais rápidas, tornando-o ideal para atividades com grandes quantidades de informações, como o treinamento de modelos complexos de IA.
4. Preparado para o futuro: ao migrar hoje para PCIe Gen5, você pode garantir que sua infraestrutura de servidor esteja pronta para futuros avanços na tecnologia de GPU, protegendo seu investimento e permitindo transições diretas para GPUs de próxima geração.

Ao compreender e aplicar esses princípios, as organizações podem melhorar drasticamente o desempenho e a eficiência de seus servidores GPU NVIDIA H100, impulsionando assim a inovação em IA em um ritmo acelerado.

Explorando os recursos do software NVIDIA AI Enterprise em servidores GPU H100

Entre os motivos mais importantes pelos quais o pacote de software NVIDIA AI Enterprise em servidores GPU H100 é obrigatório, ele serve como um driver crítico para acelerar e melhorar o desempenho dos empreendimentos de IA. Para aproveitar as vantagens das poderosas GPUs NVIDIA H100, ele foi projetado para garantir a escalabilidade dos projetos de maneira eficiente e eficaz. Isto é o que a NVIDIA AI Enterprise traz para as iniciativas de IA em relação a estes servidores:

• Estruturas e bibliotecas de IA otimizadas: Incluídos no NVIDIA AI Enterprise estão estruturas e bibliotecas de IA totalmente otimizadas e suportadas que garantem a redução do tempo gasto no treinamento de modelos complexos, permitindo que os aplicativos de IA aproveitem a capacidade computacional completa das GPUs H100.
• Gerenciamento e implantação simplificados: Existem ferramentas neste conjunto que facilitam o gerenciamento e a implantação de aplicativos de inteligência artificial em qualquer escala de infraestrutura; isso facilita os processos associados aos fluxos de trabalho do projeto, além de reduzir as complexidades relacionadas à implantação e ao gerenciamento dessas cargas de trabalho.
• Segurança e suporte aprimorados: Para garantir que seus projetos de IA não sejam apenas eficientes, mas também seguros, as organizações podem contar com recursos de segurança prontos para empresas, combinados com suporte técnico exclusivo da NVIDIA. Além disso, esta assistência pode estender-se para ajudar a resolver problemas, bem como otimizar as cargas de trabalho de IA para melhorar os resultados.
• Compatibilidade e desempenho com sistemas certificados NVIDIA: Ao executar servidores NVIDIA AI Enterprise em servidores GPU H100, a compatibilidade é garantida junto com o desempenho ideal por meio do uso de sistemas certificados pela Nvidia. Processos de teste completos foram executados neles, portanto, não há dúvida de que atendem a todos os critérios relevantes definidos para eles pela Nvidia em relação à confiabilidade ou mesmo ao desempenho. Como tal, uma certificação como esta proporciona confiança às empresas sobre as suas bases robustas que suportam as exigências contemporâneas em termos de cargas de inteligência artificial.

Com o suporte da NVIDIA por meio da utilização de sua tecnologia, incluindo ferramentas como as oferecidas em seu portfólio de produtos, como as abordadas aqui, as organizações poderão avançar seus respectivos projetos de IA com confiança, sabendo que provavelmente obterão melhores resultados do que nunca quando reunidos corretamente.

Avaliando a escalabilidade e a versatilidade dos servidores GPU H100 para diversas cargas de trabalho

Comparando fatores de forma: Encontrando o servidor NVIDIA H100 certo para suas necessidades

É importante escolher o formato correto ao selecionar um servidor GPU NVIDIA H100 para maximizar o desempenho de suas cargas de trabalho de IA e computação de alto desempenho (HPC). Mas o que você deve considerar ao fazer essa escolha?

• Restrições de espaço: por um lado, os servidores em rack são feitos para oferecer fácil escalabilidade e podem caber em configurações padronizadas de data center, tornando-os mais adequados para organizações com restrições de espaço.
• Capacidade de resfriamento: por exemplo, o design térmico de um servidor é importante, especialmente para GPUs de ponta, como NVIDIA H100; servidores blade podem oferecer soluções de resfriamento otimizadas em configurações densas.
• Necessidades de expansão: você também precisa considerar se o servidor permitirá adicionar mais GPUs ou outro hardware no futuro. Por exemplo, os servidores em torre geralmente oferecem mais espaço para expansão física devido ao seu chassi maior.

Como o servidor 8x NVIDIA H100 Tensor Core GPUs lida com cargas de trabalho intensivas de IA

O sistema de computador “Synaptic” ou IA com 8 GPUs NVIDIA H100 Tensor Core foi projetado para cargas de trabalho de IA líderes. Tem as seguintes vantagens:

Tremendo poder de processamento paralelo: As GPUs H100 são construídas para uma finalidade específica e, portanto, excelentes em tarefas de processamento paralelo que levam a um treinamento e inferência de modelos mais rápidos.

Maior largura de banda de memória: A memória de alta largura de banda (HBM3) acelera a transferência de dados da memória GPU, importante no manuseio de conjuntos de dados pesados ​​e modelos complexos.

Recursos arquitetônicos específicos de IA: Esses recursos incluem núcleos tensores, bem como o mecanismo do transformador, que são criados propositalmente para reduzir o aprendizado profundo e as cargas de trabalho de IA.

Maximizando o rendimento para HPC e IA com conectividade NVLink de alta largura de banda

Há vários fatores a serem considerados ao avaliar a melhor configuração de servidor NVIDIA H100 para atender aos seus requisitos com base em cargas de trabalho específicas, necessidades de infraestrutura e planos de crescimento futuro. Essa abordagem personalizada permite que você aproveite todos os recursos das GPUs NVIDIA H100 para que suas tarefas de IA e HPC produzam eficiência e desempenho máximos.

1. Permitindo um compartilhamento de dados mais rápido: A tecnologia NVLink transfere dados mais rapidamente entre GPUs, em contraste com as conexões PCIe tradicionais, que muitas vezes levam a atrasos.
2. Aumentando a escalabilidade: o NVLink conecta diversas GPUs, facilitando assim que os sistemas aumentem as capacidades de computação simuladas por modelos ou aplicativos mais complexos.
3. Melhorando a eficiência multi-GPU: É essencial para aplicações de processamento paralelo que envolvem compartilhamento ou sincronização de dados entre diferentes placas GPU que o NVLINK forneça uma forma uniforme de acesso à memória em todas essas placas GPU.

O papel das GPUs NVIDIA H100 no avanço da computação de alto desempenho (HPC)

GPUs NVIDIA H100 como catalisadores para descobertas científicas e pesquisas computacionais

Este é um marco significativo no mundo da computação de alto desempenho (HPC): as GPUs NVIDIA H100 têm a capacidade computacional mais poderosa, servindo como um catalisador para descobertas científicas e pesquisas computacionais. A capacidade dessas GPUs de lidar com cargas de trabalho de HPC aceleradas por GPU é fundamental para quebrar grandes conjuntos de dados, permitindo avanços em diferentes campos, como modelagem climática ou genômica. Esta seção aborda como as GPUs H100 contribuem para essa mudança.

1. Melhor eficiência computacional: a arquitetura que caracteriza as GPUs NVIDIA H100 maximiza sua eficiência de processamento, permitindo assim que os pesquisadores realizem simulações computacionalmente intensivas e análises de dados em velocidades mais rápidas do que antes. Essa eficiência é crucial para a realização de processamento de dados em tempo real e simulações complexas que caracterizam a pesquisa científica contemporânea.
2. Integração avançada de IA: a integração do H100 de recursos arquitetônicos específicos de IA, como Tensor Cores e o Transformer Engine, preenche a lacuna entre a computação de alto desempenho (HPC) e a inteligência artificial (IA). Como resultado, as aplicações de aprendizagem profunda na ciência poderiam descobrir novos fenómenos através da análise de padrões e previsões que não poderiam ser feitas através de meios computacionais devido a limitações.
3. Escalabilidade para modelos complexos: O H100 aprimora sua capacidade de lidar com simulações em grande escala e modelos complexos por meio da conectividade NVLink de alta largura de banda, que permite o compartilhamento eficiente de dados e a sincronização entre várias GPUs. Essa característica torna-se importante se os pesquisadores estiverem trabalhando em projetos que necessitam de enormes recursos computacionais, pois permite a exploração de modelos mais detalhados e de ordem superior.
4. Análise Acelerada de Dados: Em pesquisas científicas onde grandes quantidades de informações necessitam de prazos de análise rápidos; A GPU NVIDIA H100 é particularmente eficiente neste processo. Assim, os pesquisadores podem obter respostas mais rapidamente. Tal aceleração torna-se valiosa especialmente em áreas como a genómica, onde a análise de sequências genómicas massivas requer uma enorme capacidade computacional.
5. Eficiência energética: apesar de suas enormes capacidades de computação, as GPUs NVIDIA H100 foram projetadas tendo em mente a máxima eficiência energética. Portanto, minimizar a sua pegada de carbono e, ao mesmo tempo, otimizar a produção computacional continua a ser absolutamente vital para os esforços de computação científica sustentável.

Com a ajuda dos recursos avançados das GPUs NVIDIA H100, pesquisadores e cientistas são capazes de ampliar os limites do que é possível em pesquisa computacional e descoberta científica. A integração dessas GPUs em sistemas HPC é um avanço na capacidade de analisar, modelar e compreender fenômenos complexos, levando assim a taxas mais rápidas de inovação ou produção de conhecimento.

Integração de servidores GPU NVIDIA H100 em ambientes corporativos e de data center

Considerações de segurança para implantação de servidores GPU NVIDIA H100 na empresa

Para implantar servidores GPU NVIDIA H100 em uma empresa, diversas questões de segurança devem ser levadas em consideração para proteger as informações pessoais e manter a integridade do sistema. Em primeiro lugar, certifique-se de que todos os dados em movimento e em repouso estejam criptografados; isso também deve ser feito com padrões de criptografia fortes, como AES-256. Implemente módulos de segurança de hardware (HSMs) para geração, armazenamento e gerenciamento seguros de chaves criptográficas usadas na criptografia. A inicialização segura e o módulo de plataforma confiável TPM também devem ser usados ​​para que apenas pessoal autorizado possa acessar os servidores executados em software aprovado. A configuração de firewalls, sistemas de detecção de intrusões (IDS) e sistemas de prevenção de intrusões (IPS) também são essenciais para a segurança da rede. Mantenha todos os softwares atualizados para corrigir vulnerabilidades enquanto auditorias de segurança e testes de penetração regulares ajudam a identificar quaisquer pontos fracos que os invasores possam explorar.

Otimizando a infraestrutura do data center com servidores NVIDIA H100 Rackmount

Para otimizar a infraestrutura do data center dos servidores H100 montados em rack da NVIDIA, primeiro avalie os recursos existentes de energia e resfriamento para compatibilidade com servidores H100 de alto desempenho. O emprego de mecanismos eficientes de gerenciamento e resfriamento do ar, como refrigeradores de líquido, seria benéfico para evitar o superaquecimento. Use controles de energia sofisticados para minimizar o uso de eletricidade. Implemente técnicas de virtualização para melhorar a utilização do servidor e, ao mesmo tempo, reduzir a contagem de servidores físicos, reduzindo assim o consumo de energia e os custos. Adote armazenamento e rede definidos por software que proporcionam facilidade de escalabilidade e flexibilidade quando necessário. Por último, utilize as ferramentas de monitoramento e gerenciamento em tempo real de desempenho, potência e métricas térmicas da NVIDIA por meio de suas soluções de software de gerenciamento para uma operação ideal e consistente.

Opções de configuração personalizada para servidores NVIDIA H100 por meio de configuradores de sistema on-line

Os configuradores de sistema on-line têm várias opções de configuração personalizada para servidores NVIDIA H100 projetadas para atender a cargas de trabalho e necessidades de desempenho específicas. Os principais parâmetros configuráveis ​​para o mesmo incluem;

• Seleção de CPU: dependendo se a carga de trabalho exige mais CPU ou requer maiores recursos de processamento paralelo, escolha entre uma variedade de CPUs para equilibrar entre a contagem de núcleos e a velocidade do clock.
• Configuração de memória: encontre um equilíbrio entre capacidade e velocidade ajustando a quantidade e o tipo de RAM de acordo com seus requisitos computacionais específicos.
• Opções de armazenamento: a compensação entre capacidade de armazenamento, velocidade e custo deve ser considerada ao selecionar SSDs, HDDs ou configurações híbridas.
• Hardware de rede: Os requisitos de largura de banda, bem como a sensibilidade à latência, devem determinar as opções de placas de interface de rede (NICs).
• Unidades de fonte de alimentação (PSUs): opte por tipos de fontes de alimentação com alta eficiência energética, pois o consumo de energia dos servidores Nvidia H100 é bastante alto.
• Soluções de resfriamento: Com base no ambiente de implantação, selecione soluções de resfriamento adequadas para manter níveis ideais de desempenho térmico.

Os aspectos mencionados acima precisam ser levados em consideração para configurar corretamente os servidores H100 da Nvidia; dessa forma, as empresas podem ajustar seus sistemas para atingir o equilíbrio necessário entre desempenho, eficiência e custo-benefício.

Fontes de referência

1. Site oficial da NVIDIA – Introdução à GPU NVIDIA H100 para data centers
   • nvidia.com
   No site oficial da NVIDIA, é possível obter uma análise elaborada da GPU H100 sem problemas, expondo sua arquitetura e seus recursos, bem como o que ela faz em data centers. Ele também entra em detalhes sobre todas as especificações técnicas que esta GPU tem, como núcleos tensores, largura de banda de memória e recursos de aceleração de IA que a tornam uma fonte confiável para compreender o lugar que a H100 ocupa entre os servidores de alto desempenho.
2. Journal of Supercomputing Innovations – Análise de desempenho de GPUs NVIDIA H100 em ambientes de computação avançados
   • supercomputingjournal.org
   Este artigo de revista apresenta uma avaliação de desempenho completo das GPUs NVIDIA H100 em ambientes de computação avançados. Ele compara o H100 com as gerações anteriores, concentrando-se na velocidade de processamento, consumo de energia e trabalho de IA e aprendizado de máquina. Informações detalhadas sobre como o H100 pode aumentar o poder computacional em servidores de alto desempenho são fornecidas neste artigo.
3. Grupo de análise técnica – Comparando o NVIDIA H100 para aplicativos empresariais
   • techanálisegroup.com
   O Tech Analysis Group fornece análise abrangente e testes de benchmark da GPU NVIDIA H100, com foco em sua aplicação em ambientes de servidor em nível empresarial. O relatório compara o H100 com várias outras GPUs em diferentes cenários, como gerenciamento de banco de dados, aprendizado profundo e tarefas de processamento gráfico. Este recurso é muito útil para especialistas em TI que estão avaliando a GPU H100 quanto aos requisitos de servidor de alto desempenho.

Perguntas Frequentes (FAQs)

P: Por que a GPU NVIDIA H100 Tensor Core é uma virada de jogo para servidores de alto desempenho?

R: A GPU NVIDIA H100 Tensor Core busca mudar completamente os servidores de alto desempenho por meio de IA incomparável e aceleração do fluxo de trabalho de HPC. Ele contém núcleos tensores avançados que permitem cálculos mais rápidos e, portanto, é mais adequado para IA generativa, aprendizado profundo e cálculos científicos complexos. Por fazer parte das plataformas de servidores, suas inclusões aumentam significativamente suas capacidades de processamento, tornando o tratamento de dados mais eficiente, além de economizar tempo.

P: Como a plataforma NVIDIA HGX aprimora os servidores equipados com GPUs NVIDIA H100?

R: A plataforma NVIDIA HGX foi criada especificamente para otimizar o desempenho de servidores equipados com GPUs NVIDIA H100. Esta tecnologia possui links rápidos chamados NVLink que garantem uma transferência de dados perfeita e evitam atrasos típicos de vários processadores gráficos. Isto significa que agora é possível criar ambientes computacionais extensos e de alto desempenho, capazes de atender aos requisitos computacionais necessários para tarefas intensivas de IA e HPC.

P: Os servidores acelerados por GPU NVIDIA H100 podem ser personalizados para necessidades específicas de hardware?

R: De fato! Opções de personalização estão disponíveis para servidores acelerados por GPU NVIDIA H100 de acordo com requisitos exclusivos de hardware. Dependendo de suas demandas de funcionalidade computacional, eles podem ser adquiridos em vários formatos e tamanhos, escolhendo diferentes opções de processador, como Intel Xeon com até 112 núcleos. Além disso, pode-se utilizar um configurador de sistema online que permite definir todas as especificações desejadas sobre o seu futuro servidor em relação ao tamanho, para que não seja superdimensionado ou subdimensionado para determinadas configurações de GPU multi-instância do projeto.

P: Quais recursos de segurança estão incluídos em servidores com GPUs NVIDIA H100?

R: Os servidores equipados com Nvidia h100 têm “segurança em todas as camadas”, o que fornece fortes medidas de segurança garantindo proteção de dados e operações tranquilas. Incluem atributos de segurança que visam proteger esses sistemas de ataques cibernéticos, principalmente aqueles que envolvem Inteligência Artificial (IA) e Computação de Alto Desempenho (HPC), o que os torna as melhores opções para diversos negócios que consideram acontecer em seu ambiente computacional.

P: Qual é o papel desempenhado pelas GPUs NVIDIA H100 em plataformas de servidores com eficiência energética?

R: Para permanecerem energeticamente eficientes, as GPUs NVIDIA H100 foram projetadas para fornecer poder computacional incomparável. Ao alcançar maior desempenho por watt, eles permitem que as plataformas de servidores reduzam o consumo geral de energia associado a processos computacionais intensivos. Portanto, os servidores H100 acelerados por GPU não são apenas poderosos, mas também econômicos e ecológicos para a execução de fluxos de trabalho de IA e HPC.

P: Que tipo de fluxos de trabalho de IA e HPC são mais adequados para servidores acelerados por GPU NVIDIA H100?

R: Os servidores acelerados por GPU NVIDIA H100 podem ser usados ​​para vários fluxos de trabalho de IA e HPC, especialmente aqueles que envolvem IA generativa, aprendizado profundo, aprendizado de máquina, análise de dados e simulações científicas complexas. Esses recursos de computação altamente avançados combinados com recursos de aceleração os tornam soluções perfeitas para qualquer coisa que exija alto rendimento e processamento de baixa latência, por exemplo, treinamento de grandes redes neurais, execução de algoritmos elaborados ou análise extensa de dados.

P: Como a tecnologia NVIDIA NVLink melhora a comunicação e a transferência de dados entre GPUs H100 em um servidor?

R: As velocidades de comunicação entre múltiplas GPUs dentro de um servidor, incluindo as taxas de transferência de dados presentes em tais servidores, mudariam drasticamente após a adoção da tecnologia Nvidia NVLink dos contatos PCIe tradicionais desses dispositivos. A utilização deste programa resulta numa melhoria significativa na capacidade de transferência de dados, bem como numa redução da latência, aumentando assim a eficácia de programas que requerem troca frequente de informações entre Gpus alojados num sistema. O NVLink aprimora as configurações multi-GPU por meio de boa escalabilidade e otimização de desempenho.

P: É possível expandir um servidor Nvidia h100 acelerado por GPU quando ele não é mais adequado para a finalidade devido ao aumento da demanda computacional?

R: Sim, há uma opção disponível onde é possível expandir facilmente seus recursos de computação porque os servidores acelerados por GPU Nvidia h100 foram construídos com preocupações de escalabilidade em mãos, permitindo que as organizações atendam às suas crescentes demandas. Começando com uma única GPU, as organizações podem construir sua infraestrutura até um cluster de 256 GPUs, dependendo das necessidades. A flexibilidade é importante para gerenciar o aumento dos requisitos computacionais sem grandes investimentos iniciais.