NVIDIA H100 Tensor Core GPU

NVIDIA H100 Tensor Core GPU 是一款为数据中心设计的高性能 GPU，它在各种工作负载中提供出色的性能、可扩展性和安全性。H100 使用 NVIDIA NVLink Switch 系统，可以连接多达 256 个 H100 来加速百亿亿级 (Exascale) 工作负载。此外，H100 还可以通过专用的 Transformer 引擎来处理万亿参数语言模型。

主要特性

  1. 高性能 AI 训练：H100 配备第四代 Tensor Core 和 Transformer 引擎（FP8 精度），与上一代产品相比，可为多专家 (MoE) 模型提供高 9 倍的训练速度。

  2. 实时深度学习推理：H100 进一步扩展了 NVIDIA 在推理领域的市场领先地位，其多项先进技术可将推理速度提高 30 倍，并提供超低的延迟。

  3. 百亿亿次级高性能计算：H100 使双精度 Tensor Core 的每秒浮点运算 (FLOPS) 提升 3 倍，为 HPC 提供 60 teraFLOPS 的 FP64 浮点运算。

  4. 加速数据分析：搭载 H100 的加速服务器可以提供相应的计算能力，并利用 NVLink 和 NVSwitch 每个 GPU 3 TB/s 的显存带宽和可扩展性，凭借高性能应对数据分析以及通过扩展支持庞大的数据集。

  5. 提高资源利用率：H100 中的第二代多实例 GPU (MIG) 技术通过安全地将每个 GPU 分为 7 个独立实例，更大限度地提高每个 GPU 的利用率。

  6. 内置机密计算：NVIDIA 机密计算是 NVIDIA Hopper™ 架构的内置安全功能，该功能使 H100 成为 NVIDIA 率先推出的具有机密计算功能的加速器。

  7. GPU 和 SmartNIC 的融合：NVIDIA H100 CNX 将 H100 的力量与 NVIDIA ConnectX®-7 smart network interface card (SmartNIC) 的先进网络能力结合在一起，形成一个独特的平台。

  8. 为大规模 AI 和高性能计算提供出色的性能：Hopper Tensor Core GPU 将为 NVIDIA Grace Hopper CPU+GPU 架构提供支持，该架构专为 TB 级加速计算而构建，可为大型 AI 和 HPC 提供 10 倍的性能。

专用的 Transformer 引擎

Transformer 引擎是 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 的一个重要组成部分，它专门用于处理大规模语言模型，如万亿参数的模型。这种引擎的出现，使得处理这种大规模模型的能力得到了显著的提升。

Transformer 引擎的作用

Transformer 引擎的主要作用是处理大型语言模型。这些模型通常具有大量的参数，例如万亿级别的参数。处理这种大规模模型需要大量的计算资源，而 Transformer 引擎正是为了满足这种需求而设计的。

在 NVIDIA H100 GPU 中，Transformer 引擎使用 FP8 精度来进行计算，这种精度比传统的 FP16 精度更高，可以提供更高的计算性能。这使得 H100 GPU 能够在处理大规模语言模型时，提供比上一代产品高出 9 倍的训练速度。

Transformer 引擎的优势

Transformer 引擎的一个主要优势是它可以大大提高处理大规模语言模型的效率。通过使用高精度的 FP8 计算，Transformer 引擎可以在处理这种模型时，提供比传统方法更高的性能。

此外，Transformer 引擎还可以与其他 NVIDIA H100 GPU 的组件协同工作，例如 NVLink 和 NVSwitch，这些组件可以提供高达 3 TB/s 的显存带宽，以及强大的可扩展性。这使得 H100 GPU 不仅可以处理大规模的语言模型，还可以处理其他大规模的工作负载。

总结

总的来说，Transformer 引擎是 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 的一个重要组成部分，它为处理大规模语言模型提供了强大的支持。通过使用高精度的 FP8 计算，以及与其他 GPU 组件的协同工作，Transformer 引擎可以大大提高处理这种模型的效率和性能。

与 A100 性能对比

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总结

NVIDIA H100 Tensor Core GPU 是一款强大的数据中心 GPU，它提供了一系列先进的功能，包

括高性能 AI 训练、实时深度学习推理、百亿亿次级高性能计算、加速数据分析、提高资源利用率、内置机密计算、GPU 和 SmartNIC 的融合以及为大规模 AI 和高性能计算提供出色的性能。这些特性使得 H100 成为处理各种工作负载，特别是 AI 和 HPC 工作负载的理想选择。

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本文作者：Maeiee

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