英伟达宣布H100 Tensor Core GPU全面投产[CSIA]
 
 
英伟达宣布H100 Tensor Core GPU全面投产
更新时间:2022/9/21 16:25:28  
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NVIDIA于美国当地时间20日宣布NVIDIAH100TensorCoreGPU全面投产,NVIDIA全球技术合作伙伴计划于10月推出首批基于开创性NVIDIAHopper™架构的产品和服务。
  
  H100于2022年4月发布,由800亿个晶体管组成,并采用了众多开创性的技术,包括强大的全新Transformer引擎和NVIDIANVLink®互连技术,以加速最大规模的AI模型,如高级推荐系统和大型语言模型,并推动对话式AI和药物发现等领域的创新。。
  
  NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“Hopper是AI工厂的全新引擎。它能够处理和挖掘海量数据,训练具有数万亿参数的模型,这些模型将推动基于语言的AI、机器人、医疗和生命科学领域的进步。Hopper的Transformer引擎将性能提升了一个数量级,使大规模AI和HPC能够为企业和研究人员所用。”
  
  除了Hopper的架构和Transformer引擎之外,第二代多实例GPU、机密计算、第四代NVIDIANVLink和DPX指令等若干关键性创新也让H100GPU如虎添翼,实现了NVIDIA加速计算数据中心平台的又一次飞跃。
  
  用于主流服务器的H100现包含为期五年的NVIDIAAIEnterprise软件套件许可。这将优化AI工作流程的开发和部署,确保用户能够获得构建AI聊天机器人、推荐引擎、视觉AI等所需的AI框架和工具。
  
  Hopper的全球推广
  
  H100使企业能够削减AI的部署成本,相较于上一代,在提供相同AI性能的情况下,可将能效提高3.5倍,总体拥有成本减少至1/3,所使用的服务器节点数也减少至1/5。
  
  对于有意立即尝试这项新技术的客户,NVIDIA已宣布戴尔PowerEdge服务器上的H100现可在NVIDIALaunchPad上使用。NVIDIALaunchPad为企业提供免费的动手实操实验室,让企业能够接触到最新的硬件和NVIDIAAI软件。
  
  NVIDIADGX™H100系统现在也已开始接受客户预定。该系统包含8个H100GPU,FP8精度的峰值性能达到32PFlops。每个DGX系统都包含NVIDIABaseCommand™和NVIDIAAIEnterprise软件,可实现从单一节点到NVIDIADGXSuperPOD™的集群部署,为大型语言模型和其他大规模工作负载的高级AI开发工作提供支持。
  
  全球领先的计算机制造商所提供的搭载H100的系统预计将在未来几周内发货,到今年年底将有超过50款服务器型号面市,2023年上半年还将有数十款型号面市。已在构建系统的合作伙伴包括源讯(Atos)、思科、戴尔科技、富士通、技嘉科技、慧与、联想和超微。
  
  此外,数家全球领先的高等教育和研究机构的新一代超级计算机也将采用H100。其中包括巴塞罗那超级计算中心、洛斯阿拉莫斯国家实验室、瑞士国家超级计算中心(CSCS)、德州高级计算中心和筑波大学。
  
  H100走向云端
  
  AWS、谷歌云、MicrosoftAzure、OracleCloudInfrastructure将从明年开始率先在云端部署基于H100的实例。
  
  MicrosoftAzureAI基础设施总经理NidhiChappell表示:“我们期待着在MicrosoftAzure的最新H100GPU上实现下一代AI模型。借助Hopper架构的进步,加之我们在AzureAI超级计算方面的投资,我们将能够助力加速全球AI的发展。”
  
  OracleCloudInfrastructure产品管理副总裁KaranBatta表示:“我们通过为客户提供NVIDIA最新的H100GPU,帮助他们加速最为复杂的机器学习和HPC工作负载。另外,凭借NVIDIA的新一代H100GPU,我们能够为内部要求严苛的工作负载提供支持,并助力我们共同的客户在医疗、自动驾驶汽车、机器人和物联网领域取得突破。”
  
  NVIDIA的软件支持
  
  H100先进的Transformer引擎技术可助力企业快速开发精度更高的大型语言模型。随着这些模型的规模不断扩大,其复杂性也在不断提升,有些模型的训练时间甚至长达数月。
  
  为解决这一问题,一些全球领先的大型语言模型和深度学习框架正在H100上进行优化,包括NVIDIANeMoMegatron、MicrosoftDeepSpeed、GoogleJAX、PyTorch、TensorFlow和XLA。这些框架与Hopper架构相结合,能够显著提升AI性能,将大型语言模型的训练时间缩短到几天乃至几小时。
 
来源:NVIDIA        
 
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