Apresentando o NVIDIA HGX H100: Acelerando a computação de alto desempenho e IA

Os avanços nas indústrias foram impulsionados pela computação de alto desempenho (HPC) e pela inteligência artificial (IA). A inovação dependerá da sua capacidade de processar uma grande quantidade de dados e realizar cálculos complexos de forma eficiente. É aqui que a NVIDIA HGX H100 chega, uma solução inovadora que atenderá às necessidades crescentes de cargas de trabalho de HPC e IA. Este artigo fornece uma análise detalhada do NVIDIA HGX H100, que destaca suas especificações técnicas e principais recursos, bem como como esta tecnologia impactará a pesquisa científica, análise de dados, aprendizado de máquina, etc. NVIDIA HGX H100 trará uma revolução na computação de alto desempenho e aplicações de inteligência artificial.

Como o NVIDIA HGX H100 acelera IA e HPC?

O que é NVIDIA HGX H100?

Criada para aumentar a produtividade de aplicações HPC e IA, a NVIDIA HGX H100 é uma plataforma de computação eficiente e de alto desempenho. Ele vem com a inovadora arquitetura NVIDIA Hopper que apresenta núcleos tensores de última geração e tecnologias de GPU como mecanismo para aumentar a eficiência em operações numéricas. A plataforma é usada para executar análises de dados complexas e simulações massivas, bem como treinar modelos de aprendizagem profunda, tornando-a adequada para indústrias que buscam computadores potentes. O HGX H100 consegue isso por meio de largura de banda de memória avançada, interconexões e recursos de escalabilidade, estabelecendo assim uma nova referência para sistemas de computação acelerados.

Principais recursos do NVIDIA HGX H100 para IA

1. Arquitetura NVIDIA Hopper: O HGX H100 incorpora a mais nova arquitetura NVIDIA Hopper, projetada especificamente para reforçar cargas de trabalho de IA e HPC. Um dos destaques desta arquitetura são seus novos núcleos tensores que alcançam desempenho de treinamento até seis vezes maior do que nas versões anteriores.
2. Núcleos tensores avançados: A plataforma inclui núcleos tensores de quarta geração, que dobram o desempenho para treinamento de IA e aplicações de inferência, conforme a Nvidia nos apresenta o HGX. Os núcleos suportam diferentes precisões, incluindo FP64, TF32, FP16 e INT8, tornando-o muito versátil para todos os tipos de cálculos.
3. Largura de banda de alta memória: O HGX H100 vem com memória de alta largura de banda (HBM2e), que fornece mais de 1.5 TB/s de largura de banda de memória. Com esse recurso, simulações em grande escala podem ser executadas, bem como grandes conjuntos de dados processados, sem dificuldades.
4. Interconexões aprimoradas: O HGX H100 apresenta comunicação multi-GPU ultrarrápida habilitada pela tecnologia NVIDIA NVLink. Essa largura de banda de interconexão é crucial para dimensionar suavemente cargas de trabalho intensivas em várias GPUs, já que o NVLink 4.0 oferece até 600 GB/s.
5. Escalabilidade: A plataforma é altamente escalável e suporta configurações de vários nós. Portanto, é uma boa escolha para implantação modular em data centers onde os requisitos computacionais podem aumentar.
6. Eficiência energética: O HGX H100, desenvolvido com um modelo de consumo de energia otimizado, garante alto desempenho por watt, tornando-o uma escolha ambiental e economicamente sensata para cálculos pesados.

Ao integrar esses recursos técnicos, o NVIDIA HGX H100 melhorará significativamente o desempenho e a eficiência em aplicações de IA e HPC, estabelecendo assim novos recordes em computação acelerada.

Benefícios para cargas de trabalho de computação de alto desempenho (HPC)

Notavelmente, seu design avançado de hardware e otimização de software fazem com que o NVIDIA HGX H100 ofereça recompensas impressionantes para cargas de trabalho de HPC. Eles aceleram significativamente o treinamento de IA e as tarefas de inferência para reduzir o tempo de computação e melhorar a produtividade integrando núcleos tensores de quarta geração. Criticamente, isso suporta a execução rápida de grandes conjuntos de dados com memória de alta largura de banda (HBM2e) que são necessários em simulações complexas e aplicações com uso intensivo de dados. Além disso, essas interconexões permitem que o NVLink 4.0, projetado pela NVIDIA, aprimore a comunicação multi-GPU, facilitando assim o dimensionamento eficiente em vários nós. Consequentemente, há um aumento geral no desempenho da computação, na eficiência energética e na capacidade de lidar com cargas computacionais maiores, levando a um ponto final mais elevado para as infraestruturas de HPC quando esses recursos são combinados.

Quais são as especificações da plataforma NVIDIA HGX H100?

Visão geral do hardware do NVIDIA HGX H100

A plataforma NVIDIA HGX H100, um conjunto de hardware robusto projetado para aplicações de computação de alto desempenho (HPC) e inteligência artificial (IA), está equipada com vários recursos. Ele emprega a mais nova arquitetura NVIDIA Hopper com núcleos tensores de quarta geração que aumentam o desempenho da computação de IA. A plataforma vem com memória de alta largura de banda (HBM2e), o que facilita o processamento rápido de dados e o manuseio de grandes quantidades de dados. Além disso, o HGX H100 incorpora NVIDIA NVLink 4.0 para facilitar o dimensionamento eficiente entre clusters por meio de comunicação multi-GPU aprimorada. Como tal, através desta fusão de componentes de hardware avançados, o HGX H100 garante desempenho excepcional, eficiência energética e escalabilidade para lidar com problemas computacionais complicados.

Detalhes sobre configurações de 8 GPU e 4 GPU

Configuração de 8 GPUs

A configuração de 100 GPUs da plataforma NVIDIA HGX H8 foi projetada para aproveitar ao máximo o poder computacional e a escalabilidade para computação de alto desempenho e tarefas de IA. Isso inclui oito GPUs NVIDIA H100 interligadas pelo NVLink 4.0, que permite comunicação em alta velocidade e minimiza a latência entre as GPUs. Alguns parâmetros técnicos importantes da configuração de 8 GPU são:

• Memória total da GPU: 640 GB (80 GB por GPU com HBM2e).
• Desempenho do núcleo do tensor: Até 1280 TFLOPS (FP16).
• Largura de banda NVLink: 900 GB/s por GPU (bidirecional) usando velocidade NVLink mais rápida.
• Consumo de energia: Aproximadamente 4kW.

Essas tarefas incluem simulações em larga escala e treinamento de aprendizagem profunda, entre outras, que exigem muita capacidade de processamento paralelo.

Configuração de 4 GPUs

Quando comparado com as outras configurações, esta é equilibrada em termos de computação, pois ainda oferece uma quantidade considerável de poder computacional, mas em dimensões menores do que o que foi fornecido na configuração de 8 GPUs. A configuração consiste em quatro GPUs NVIDIA H100 também conectadas por meio do NVLink 4.0 para comunicação eficiente. Alguns parâmetros técnicos importantes para a configuração são:

• Memória total da GPU: 320 GB (80 GB por GPU com HBM2e).
• Desempenho do núcleo do tensor: Até 640 TFLOPS (FP16).
• Largura de banda NVLink: 900 GB/s por GPU (bidirecional).
• Consumo de energia: Aproximadamente 2kW.

Ele pode ser usado para tarefas de computação de médio porte, inferência de modelos de IA ou simulação em pequena escala, oferecendo assim um conjunto de ferramentas econômico e poderoso, adequado para diversas aplicações no campo de HPC.

Integração com GPU NVIDIA H100 Tensor Core

A incorporação da GPU NVIDIA H100 Tensor Core em infraestruturas de computação de alto desempenho (HPC) e IA requer a consideração de vários fatores para maximizar o desempenho e a eficiência. Com uma largura de banda muito grande, mas com baixa latência, a interconexão NVLink 4.0 garante uma interação suave entre várias GPUs. Isso possibilita que boas taxas de transferência de dados sejam obtidas neste caso e isso é importante para cargas de trabalho computacionais que dependem de grandes conjuntos de dados e precisam de operações em tempo real. O uso de estruturas de software avançadas, como NVIDIA CUDA, cuDNN e TensorRT, também melhora sua capacidade por meio da otimização de redes neurais e operações de aprendizado profundo. Além disso, o modo de computação de precisão mista suportado pelo H100 permite o equilíbrio entre precisão e desempenho, tornando-o ideal para vários trabalhos de HPC, investigação científica ou módulos de IA orientados para negócios. Dado que o enorme consumo de energia e a geração de calor estão associados a essas GPUs H100, o controle mecânico de temperatura, bem como o fornecimento de energia, devem ser considerados cuidadosamente para garantir a operação estável de configurações multi-GPU.

Como o NVIDIA HGX H100 se compara às gerações anteriores?

Comparação com HGX A100

A plataforma NVIDIA HGX H100 representa uma evolução significativa em relação ao HGX A100 de várias maneiras. Uma maneira é incorporar as GPUs NVIDIA H100 Tensor Core, que proporcionam melhor desempenho por meio da próxima geração de núcleos tensores e suporte aprimorado para computação de precisão mista. Além disso, ao contrário do NVLink 3.0 empregado no HGX A100, que tinha menor largura de banda e maior latência, ele possui melhor comunicação multi-GPU, bem como taxas de transferência de dados devido à atualização do NVLink 4.0 no HGX H100. Além disso, ele vem com melhorias no design térmico e na eficiência energética que atendem melhor ao aumento da carga computacional e do consumo de energia das GPUs H100 do que seu precursor. Juntos, esses avanços posicionam o HGX H100 como uma solução ainda mais poderosa e capaz para cargas de trabalho de computação de alto desempenho (HPC) ou inteligência artificial (IA) que são mais exigentes do que nunca.

Melhorias de desempenho em IA e HPC

O HGX H100 da NVIDIA apresenta melhorias notáveis ​​de desempenho em cargas de trabalho de IA e HPC em comparação com o HGX A100. As principais melhorias e seus respectivos parâmetros técnicos são mostrados abaixo:

Núcleos tensores aprimorados:

Os núcleos tensores de próxima geração dentro das GPUs H100 Tensor Core permitem um aumento de velocidade de 6X no treinamento de IA e capacidades de inferência de IA três vezes melhores em comparação com o A100.

Maior memória GPU:

Memória de alta largura de banda (HBM3) com capacidade de 80 GB é instalada em cada GPU do H100, o que possibilita processar conjuntos de dados e modelos maiores diretamente na memória, ao contrário dos 100 GB de memória HBM40 do A2.

Interconexão NVLink 4.0:

Isso significa que a interconexão NVLink introduzida no HGX H100 produz uma largura de banda melhorada em 50%, ou seja, suporta uma taxa de GPU para GPU de até 900 GB/s em comparação com o NVLink 100 do HGX A3.0, que suporta apenas cerca de 600 GB/s.

Eficiência energética aprimorada:

Deve-se notar que a eficiência energética também foi melhorada no caso destas novas GPUs, uma vez que fornecem TFLOPS por watt até duas vezes melhores para operações de IA, pelo menos vinte TFLOPS por watt em comparação com a geração anterior.

FLOPS aumentados:

Por um lado, isso implica que seu desempenho máximo atinge sessenta teraflops (TFLOPS) quando se considera a precisão dupla (FP64); por outro lado, pode atingir mil TFLOPS durante tarefas de precisão mista (FP16) em comparação com os números do A100 – 19.5 TFLOPS (FP64) e 312 TFLOPS (FP16).

Escalabilidade multi-GPU expandida:

Além disso, houve grandes melhorias nos recursos de comunicação, bem como nos sistemas de gerenciamento térmico na plataforma HGX H100, tornando o escalonamento mais eficiente em várias GPUs, suportando assim cargas de trabalho maiores e mais complexas de HPC e IA com maior robustez.

Esses desenvolvimentos demonstram como a plataforma NVIDIA HGX H100 da NVIDIA permaneceu pioneira no campo de IA e HPC, fornecendo assim aos investigadores e cientistas ferramentas para resolver os problemas computacionais mais desafiadores disponíveis.

Consumo de energia e eficiência

As GPUs NVIDIA H100 fazem avanços consideráveis ​​no consumo de energia e na eficiência. Empregando uma nova arquitetura e design aprimorado, as GPUs H100 conseguem fornecer até 20 TFLOPS por watt, o que significa que são duas vezes mais eficientes que a GPU A100 da geração anterior. Esta conquista deve-se principalmente à utilização de um processo de fabrico que utiliza 4 nm e técnicas melhoradas de gestão térmica que facilitam uma melhor extracção de calor e redução do desperdício de energia, tornando-os, portanto, mais eficazes do que os seus antecessores. Portanto, pode-se dizer que o H100 alcança rendimento computacional superior, além de ser mais sustentável e barato para data centers de grande escala, sendo perfeito para um cluster H100.

Qual é o papel do NVIDIA HGX H100 nos data centers?

Integração e escalabilidade de rede

NVIDIA HGX H100 desempenha um papel importante em data centers, permitindo integração suave de rede em grande escala. Ele é equipado com tecnologias de rede avançadas, como NVIDIA NVLink e NVSwitch, que utilizam conexões de alta largura de banda e baixa latência entre GPUs disponíveis em clusters de GPU. Isso permite a movimentação rápida de dados e a intercomunicação eficaz de GPU para GPU, que são essenciais para dimensionar cargas de trabalho de IA e HPC. Além disso, sua compatibilidade como uma das plataformas de rede de data center com os principais padrões atuais garante sua capacidade de integração às configurações existentes, tornando-o um ambiente computacional flexível e escalável, capaz de lidar com tarefas altamente exigentes.

Otimizando cargas de trabalho com a Accelerated Server Platform para IA

A plataforma NVIDIA HGX H100 melhora significativamente o desempenho das cargas de trabalho de IA por meio de sua arquitetura de servidor avançada e acelerada. Isto é conseguido através de vários componentes e tecnologias principais:

Núcleos tensores: As GPUs H100 possuem Tensor Cores de quarta geração que aumentam a eficiência e o desempenho do processamento de IA, suportando diferentes precisões como FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8 e INT4. Esses núcleos aumentam o rendimento computacional e a flexibilidade no treinamento e inferência de modelos de IA.

NVLink e NVSwitch: A utilização do NVIDIA NVLink com NVSwitch permite uma melhor comunicação entre GPUs. Isso permite até 900 GB/s de largura de banda bidirecional por GPU, o que garante uma troca rápida de dados com latência mínima, otimizando assim as cargas de trabalho multi-GPU.

Tecnologia GPU Multi-Instâncias (MIG): De acordo com o Blog Técnico da NVIDIA, o H100 possui tecnologia MIG que permite que uma GPU seja dividida em várias instâncias. Cada instância pode trabalhar de forma independente em diferentes tarefas, maximizando assim o uso de recursos e, ao mesmo tempo, fornecendo desempenho dedicado para cargas de trabalho paralelas de IA.

Motor transformador: Um mecanismo especializado presente nas GPUs H100 ajuda a otimizar modelos de IA baseados em transformadores usados ​​em processamento de linguagem natural (PNL), entre outras aplicações de IA; isso oferece treinamento e velocidade de inferência quatro vezes mais rápidos para modelos de transformadores.

Parâmetros técnicos:

• Eficiência energética: Até 20 TFLOPS por watt.
• Processo de manufatura: 4nm.
• Capacidade organizacional: Até 900 GB/s bidirecional via NVLink.
• Suporte de precisão: FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8, INT4.

Juntas, essas melhorias melhoram a capacidade da plataforma H100 de lidar e dimensionar cargas de trabalho de IA em grande escala com mais eficiência, tornando-a uma parte indispensável dos data centers modernos que buscam alto desempenho e eficiência operacional.

Aprimorando as capacidades de aprendizagem profunda

A plataforma NVIDIA H100 aumenta muito o potencial do aprendizado profundo ao unir técnicas adaptativas com o hardware mais efetivamente configurado. Inicialmente, o alto rendimento computacional é obtido com núcleos de IA poderosos como Hopper Tensor Cores para maior desempenho em operações de ponto flutuante sintético (NT8) e outras computações inteiras necessárias para cálculos de rede neural inteira de precisão múltipla (INT4). É importante permitir o dimensionamento eficaz de cargas de trabalho de várias GPUs por meio de menor latência e maior comunicação entre GPUs, integrando NVLink e NVSwitch, que fornecem uma largura de banda bidirecional de até 900 GB/s por GPU. Em segundo lugar, a tecnologia Multi-Instance GPU (MIG), que permite que várias instâncias sejam criadas usando uma GPU H100, torna possível maximizar a utilização de recursos, bem como oferecer desempenho dedicado a tarefas de IA simultâneas.

Um Transformer Engine especializado também vem com o H100; esse mecanismo otimiza o desempenho dos modelos baseados em transformadores – componentes-chave no processamento de linguagem natural (PNL) e em vários aplicativos de IA. Além disso, os incrementos de velocidade de treinamento e inferência são até quatro vezes maiores que os dos modelos anteriores. Além disso, o processo de fabricação de 4 nm os torna ainda mais eficientes na economia de energia, proporcionando até 20 TFLOPS/watt de eficiência energética. Por exemplo, FP64, FP32 e TF32 que suportam aritmética de precisão total são ideais para computação de uso geral em uma ampla gama de aplicações, incluindo AI/ML/DL, enquanto INT8 e INT4 suportam modos de precisão reduzida adequados para treinamento de aprendizagem profunda onde a necessidade de memória desempenha um papel crucial na determinação do tempo de execução.

Como o NVIDIA HGX H100 pode beneficiar sua empresa?

Casos de uso reais da NVIDIA HGX H100

Devido às suas capacidades computacionais avançadas e eficiência, a plataforma NVIDIA HGX H100 pode beneficiar imensamente uma ampla gama de setores. Isto permite um diagnóstico rápido e planos de tratamento personalizados, pois facilita a análise e o processamento rápidos de dados de imagens médicas em grande escala no setor da saúde. Para as instituições financeiras, por outro lado, a tecnologia melhora os sistemas de detecção de fraudes em tempo real e, ao mesmo tempo, acelera a negociação algorítmica devido à baixa latência no tratamento de conjuntos massivos de dados. Na fabricação automotiva, isso ajuda na criação de modelos complexos de IA para carros autônomos, aumentando assim a segurança e a eficiência operacional. Da mesma forma, o H100 é bom para o comércio eletrônico porque eleva as experiências do cliente por meio de mecanismos de recomendação aprimorados e maiores vendas por meio do uso de análises de consumo. Assim, qualquer organização orientada por IA que procure inovação e vantagem competitiva considerará o H100 uma ferramenta valiosa devido ao seu desempenho superior e flexibilidade em diversas aplicações.

Impacto nas indústrias de IA e HPC

O HGX H100 da NVIDIA é um divisor de águas nos setores de IA e computação de alto desempenho (HPC) devido ao poder computacional e à eficiência incomparáveis. Isto permite que tais setores realizem cálculos complexos e em grande escala que promovam avanços em diversas áreas críticas.

Parâmetros técnicos:

• Processo de fabricação 4nm: Melhora a densidade do transistor e a eficiência energética.
• Suporte para precisão: Isto envolve FP64, FP32, TF32, BFLOAT16, INT8 e INT4, que permitem uma ampla variedade de cálculos.
• TFLOPS por Watt: Ele oferece até 20 TFLOPS por watt, o que melhora a otimização do consumo de energia e o desempenho.

Aprendizado profundo aprimorado:

• Capacidades computacionais intensivas e suporte de precisão permitem o treinamento e a inferência de redes neurais complexas que estão estimulando o avanço na pesquisa e aplicação de IA.

Escalabilidade em HPC:

• A integração da plataforma H100 significa alcançar escalabilidade em implantações de HPC que ajudam em simulações, análises de dados e pesquisas científicas que exigem recursos computacionais substanciais.

Eficiência operacional:

• Devido às suas métricas de alto desempenho, o HGX H100 oferece menor latência e maior rendimento, tornando-o excelente para ambientes onde o processamento e análise de dados em tempo real são importantes.

Ampla aplicação na indústria:

• Saúde: Acelera o processamento de dados médicos por meio de técnicas aceleradas de diagnóstico médico.
• Financeiro: Melhora a análise em tempo real, incluindo detecção de fraudes.
• Automotivo: Suporta desenvolvimento sofisticado de IA para direção autônoma.
• Comércio eletrônico: Aumenta a análise do cliente, como a melhoria dos sistemas de recomendação.

A NVIDIA HGX H100 não apenas aumenta o desempenho dos sistemas de IA e HPC, mas também permite novos desenvolvimentos que levam a uma vantagem competitiva em vários setores.

Tendências Futuras e Aplicações Potenciais

As tendências futuras da IA ​​e da HPC vão transformar diversas indústrias através da integração de novas tecnologias. As áreas que são muito significativas incluem:

Computação de borda:

• Muitas aplicações passarão de modelos de nuvem centralizados para computação de ponta, reduzindo a latência e permitindo o processamento instantâneo em áreas como carros autônomos e dispositivos IoT.

Integração de computação quântica:

• A computação quântica está em constante desenvolvimento e será combinada com os sistemas HPC tradicionais para resolver problemas complexos de forma eficiente, especialmente em criptografia, ciência de materiais e simulações em grande escala.

Personalização baseada em IA:

• Vários setores, como o comércio eletrónico ou os cuidados de saúde, proporcionariam prontamente experiências hiperpersonalizadas pela sua capacidade de analisar enormes quantidades de dados, melhorando assim a satisfação do cliente e os resultados do tratamento.

Desenvolvimento Sustentável de IA:

• O foco será cada vez mais na criação de soluções de IA e HPC energeticamente eficientes, alinhando assim o avanço tecnológico com os objetivos globais de sustentabilidade.

Segurança cibernética aprimorada:

• Com a segurança dos dados no seu auge, o progresso na inteligência artificial (IA) deverá melhorar a proteção contra ameaças cibernéticas através da utilização de análises preditivas juntamente com sistemas automatizados de deteção de ameaças.

Esses padrões emergentes enfatizam como a plataforma NVIDIA HGX H100 tem potencial para manter sua posição de liderança quando se trata de inovação, impulsionando assim avanços substanciais em diferentes domínios.

Fontes de referência

Nvidia DGX

Unidade de processamento gráfico

Nvidia

Perguntas Frequentes (FAQs)

P: O que é NVIDIA HGX H100?

R: Esta é uma introdução ao HGX H100, uma potência de IA e HPC que integra oito GPUs Tensor Core do modelo H100, que são projetadas para acelerar tarefas computacionais complexas e cargas de trabalho de IA.

P: Como a plataforma HGX H100 de 4 GPU beneficia a computação de alto desempenho?

R: A plataforma HGX H100 de 4 GPUs aprimora a computação de alto desempenho ao oferecer paralelismo aprimorado e processamento rápido de dados por meio de arquitetura avançada e nova aceleração de hardware para operações coletivas.

P: Quais recursos de conectividade estão incluídos no NVIDIA HGX H100?

R: As oito GPUs tensor core do HGX H100 são totalmente conectadas usando switches NVLink, que fornecem interconexões de alta velocidade e latência reduzida, melhorando o desempenho geral.

P: Como o HGX H100 lida com tarefas de IA em comparação com modelos anteriores, como o NVIDIA HGX A100?

R: Por exemplo, ele se superou em termos de melhor poder de processamento em comparação com seus antecessores, como NVIDIA HGX A100, portas NVLink aprimoradas e suporte adicional para operações em rede com multicast e reduções em rede NVIDIA SHARP, tornando-o mais adequado para uso em aplicativos de IA ou plataformas de computação de alto desempenho (HPC).

P: Qual é o papel do NVIDIA SHARP no HGX H100?

R: Também é crucial incluir alguns recursos que podem ajudar a descarregar tarefas de comunicação coletiva de GPUs para redes, como as reduções na rede NVIDIA SHARP, que podem reduzir a carga nas GPUs, aumentando assim a eficiência em todo o sistema ao reduzir a carga de computação em dispositivos individuais.

P: Você pode explicar a configuração do H100 SXM5 no HGX H100?

R: As GPUs de última geração otimizadas para baixa latência e rendimento possuem um design que garante a maior eficiência energética e térmica possível ao enfrentar cargas computacionais pesadas encontradas em tarefas computacionais exigentes, como é o caso da configuração H100 SXM5 da plataforma HGX H100.

P: Como o NVIDIA HGX H100 se compara a um servidor GPU tradicional?

R: O NVIDIA HGX H100 oferece desempenho, escalabilidade e flexibilidade significativamente maiores em comparação a um servidor GPU tradicional devido à sua conectividade avançada de switch NVLink, GPUs H100 e reduções na rede com a implementação NVIDIA SHARP.

P: Quais são as principais vantagens de usar o NVIDIA HGX H100 para aplicações de IA?

R: Em termos de aplicações de IA, os principais benefícios oferecidos pelo NVIDIA HGX H100 incluem acelerações durante o treinamento e inferência de modelos, manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados, melhor paralelismo por meio de oito GPUs Tensor Core e conectividade NVLink aprimorada.

P: Como o HGX H100 apoia a missão da NVIDIA de acelerar a IA e a computação de alto desempenho?

R: Essa infraestrutura de última geração oferece suporte à pesquisa acelerada de IA, bem como à computação de alto desempenho por meio do fornecimento de GPUs poderosas e recursos de rede avançados, entre outras coisas, como otimizações de software que permitem que pesquisadores e desenvolvedores façam cálculos complicados. em seus computadores mais rápido do que nunca.

P: Qual o papel da geração da tecnologia NVLink no HGX H100?

R: A tecnologia Generation NVLink desempenha uma função importante nesse sentido, pois consiste em interconexões de alta largura de banda e baixa latência que conectam essas GPUS, possibilitando uma comunicação mais rápida entre elas e, assim, melhorando sua eficiência geral no processamento de cargas de trabalho de IA/ML.