公司商城网站开发费做什么科目,如何网页优化,现在asp做网站,沈阳不孕不育医院前三名近期#xff0c;不论是国外的 ChatGPT#xff0c;还是国内诸多的大模型#xff0c;让 AIGC 的市场一片爆火。而在 AIGC 的种种智能表现背后#xff0c;均来自于堪称天文数字的算力支持。以 ChatGPT 为例#xff0c;据微软高管透露#xff0c;为 ChatGPT 提供算力支持的 A…近期不论是国外的 ChatGPT还是国内诸多的大模型让 AIGC 的市场一片爆火。而在 AIGC 的种种智能表现背后均来自于堪称天文数字的算力支持。以 ChatGPT 为例据微软高管透露为 ChatGPT 提供算力支持的 AI 超级计算机是微软在 2019 年投资 10 亿美元建造一台大型顶尖超级计算机配备了数万个 NVIDIA A100 GPU还配备了 60 多个数据中心总共部署了几十万个 NVIDIA GPU 辅助。
相信大家对 GPU 已经不陌生了它的主要作用是帮助运行训练和部署人工智能算法所涉及的无数计算。而现在市面上繁多的 GPU 型号令人眼花缭乱我们今天就来看看常见的 V100、A100、A800、H100、H800 这几款 GPU 有什么区别呢
GPU的核心架构及参数
在了解 V100、A100、H100 这几款 GPU 的区别之前我们先来简单了解下 NVIDIA GPU 的核心参数这样能够更好地帮助我们了解这些 GPU 的差别和各自的优势。 CUDA CoreCUDA Core 是 NVIDIA GPU上的计算核心单元用于执行通用的并行计算任务是最常看到的核心类型。NVIDIA 通常用最小的运算单元表示自己的运算能力CUDA Core 指的是一个执行基础运算的处理元件我们所说的 CUDA Core 数量通常对应的是 FP32 计算单元的数量。 Tensor CoreTensor Core 是 NVIDIA Volta 架构及其后续架构如Ampere架构中引入的一种特殊计算单元。它们专门用于深度学习任务中的张量计算如矩阵乘法和卷积运算。Tensor Core 核心特别大通常与深度学习框架如 TensorFlow 和 PyTorch相结合使用它可以把整个矩阵都载入寄存器中批量运算实现十几倍的效率提升。 RT CoreRT Core 是 NVIDIA 的专用硬件单元主要用于加速光线追踪计算。正常数据中心级的 GPU 核心是没有 RT Core 的主要是消费级显卡才为光线追踪运算添加了 RTCores。RT Core 主要用于游戏开发、电影制作和虚拟现实等需要实时渲染的领域。
在了解了 GPU 的这些核心参数之后我们再来看看 NVIDIA GPU 架构的演进。 从上图中就可以看出V100 是前一代的“卡皇”而 H100 则是新一代的“卡皇”。我们先简单了解下这些架构 Volta 架构Volta 架构是 NVIDIA GPU 的第六代架构发布于 2017 年。Volta 架构专注于深度学习和人工智能应用并引入了 Tensor Core。 Turing 架构Turing 架构是 NVIDIA GPU 的第七代架构发布于 2018 年。Turing 架构引入了实时光线追踪RTX和深度学习超采样DLSS等重要功能。 Ampere 架构Ampere 架构是 NVIDIA GPU 的第八代架构2020 年发布。Ampere 架构在计算能力、能效和深度学习性能方面都有重大提升。Ampere 架构的 GPU 采用了多个流多处理器SM和更大的总线宽度提供了更多的 CUDA Core 和更高的频率。它还引入了第三代 Tensor Core提供更强大的深度学习计算性能。Ampere 架构的 GPU 还具有更高的内存容量和带宽适用于大规模的数据处理和机器学习任务。 Hopper 架构Hopper 架构是 NVIDIA GPU 的第九代架构2022 年发布。相较于 AmpereHopper 架构支持第四代 Tensor Core且采用新型流式处理器每个 SM 能力更强。Hopper 架构在计算能力、深度学习加速和图形功能方面带来新的创新和改进。
V100 vs A100 vs H100
在了解了 GPU 的核心参数和架构后我们接下来的对比理解起来就简单多了。 V100 vs A100
V100 是 NVIDIA 公司推出的高性能计算和人工智能加速器属于 Volta 架构它采用 12nm FinFET 工艺拥有 5120 个 CUDA 核心和 16GB-32GB 的 HBM2 显存配备第一代 Tensor Cores技术支持 AI 运算。
A100 采用全新的 Ampere 架构。它拥有高达 6912 个 CUDA 核心和 40GB 的高速 HBM2 显存。A100 还支持第二代NVLink技术实现快速的 GPU 到 GPU 通信提升大型模型的训练速度。A100 增加了功能强大的新第三代 Tensor Core同时增加了对 DL 和 HPC 数据类型的全面支持以及新的稀疏功能可将吞吐量进一步翻倍。
A100 中的 TF32 Tensor Core 运算提供了一种在 DL 框架和 HPC 中加速 FP32 输入/输出数据的简单路径其运行速度比 V100 FP32 FMA 运算快 10 倍或者在稀疏性的情况下快 20 倍。对于 FP 16/FP 32 混合精度 DLA100 的性能是 V100 的2.5倍稀疏性的情况下提高到 5 倍。
在跑 AI 模型时如果用 PyTorch 框架相比上一代 V100 芯片A100 在 BERT 模型的训练上性能提升 6 倍BERT 推断时性能提升 7 倍。 △ BERT 训练和推理上V100 与 A100 的性能对比
A100 vs H100
NVIDIA H100 采用 NVIDIA Hopper GPU 架构使 NVIDIA 数据中心平台的加速计算性能再次实现了重大飞跃。H100 采用专为 NVIDIA 定制的 TSMC 4N 工艺制造拥有 800 亿个 晶体管并包含多项架构改进。 H100 是 NVIDIA 的第 9 代数据中心 GPU旨在为大规模 AI 和 HPC 实现相比于上一代 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 数量级的性能飞跃。H100 延续了 A100 的主要设计重点可提升 AI 和 HPC 工作负载的强大扩展能力并显著提升架构效率。
新的 SM 架构
H100 SM 基于 NVIDIA A100 Tensor Core GPU SM 架构而构建。由于引入了 FP8与 A100 相比H100 SM 将每 SM 浮点计算能力峰值提升了 4 倍并且对于之前所有的 Tensor Core 和 FP32 / FP64 数据类型将各个时钟频率下的原始 SM 计算能力增加了一倍。
与上一代 A100 相比采用 Hopper 的 FP8 Tensor Core 的新 Transformer 引擎使大型语言模型的 AI 训练速度提升 9 倍AI 推理速度提升 30 倍。针对用于基因组学和蛋白质测序的 Smith-Waterman 算法Hopper 的新 DPX 指令可将其处理速度提升 7 倍。 第四代 Tensor Core 架构
Hopper 新的第四代 Tensor Core、Tensor 内存加速器以及许多其他新 SM 和 H100 架构的总体改进在许多其他情况下可令 HPC 和 AI 性能获得最高 3 倍的提升。 △ H100 FP16 的吞吐量是 A100 FP16 的 3 倍
与 A100 相比H100 中新的第四代 Tensor Core 架构可使每时钟每个 SM 的原始密集计算和稀疏矩阵运算吞吐量提升一倍考虑到 H100 比 A100 拥有更高的 GPU 加速频率其甚至会达到更高的吞吐量。其支持 FP8、FP16、BF16、TF32、FP64 和 INT8 MMA 数据类型。新的 Tensor Core 还能够实现更高效的数据管理最高可节省 30% 的操作数传输功耗。
Hopper FP8 数据格式
H100 GPU 增加了 FP8 Tensor Core可加速 AI 训练和推理。FP8 Tensor Core 支持 FP32 和 FP16 累加器以及两种新的 FP8 输入类型E4M3具有 4 个指数位、3 个尾数位和 1 个符号位和E5M2具有 5 个指数位、2 个尾数位和 1 个符号位。E4M3 支持动态范围更小、精度更高的计算而 E5M2 可提供更宽广的动态范围和更低的精度。与 FP16 或 BF16 相比FP8 可将所需要的数据存储空间减半并将吞吐量提升一倍。
新的 Transformer 引擎可结合使用 FP8 和 FP16 精度减少内存使用并提高性能同时仍能保持大型语言模型和其他模型的准确性。 △ H100 FP8 的吞吐量是 A100 FP16 的 6 倍
综合 H100 中所有新的计算技术进步的因素H100 的计算性能比 A100 提高了约 6 倍。首先是 H100 配备 132 个 SM比 A100 的 108 个 SM 增加了 22%。由于采用新的第四代 Tensor Core每个 H100 SM 的速度都提升了 2 倍。在每个 Tensor Core 中新的 FP8 格式和相应的 Transformer 引擎又将性能提升了 2 倍。最后H100 中更高的时钟频率将性能再提升了约 1.3 倍。通过这些改进总体而言H100 的峰值计算吞吐量大约为 A100 的 6 倍。 A800和H800
说好 V100、A100、A800、H100、H800 这些 GPU 来做对比的怎么没见 A800 和 H800 呢从型号上看莫非它们的性能是 A100、H800 的好几倍
事实不然。虽然从数字上来看800 比 100 数字要大其实是为了合规对 A100 和 H100 的某些参数做了调整。A800 相对比 A100 而言仅限制了 GPU 之间的互联带宽从 A100 的 600GB/s 降至 400GB/s算力参数无变化。而 H800 则对算力和互联带宽都进行了调整。 A800 虽然在互联带宽上有所降低但和 A100 在双精方面算力一致在高性能科学计算领域没有影响。
