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【大模型】 NVIDIA GPU 架构与性能解析:从V100到H100的进化之路

时间:2024-07-16 18:30:20浏览次数:17  
标签:Core 架构 AI V100 H100 NVIDIA GPU

NVIDIA GPU 架构与性能解析:从V100到H100的进化之路

在人工智能和高性能计算的前沿阵地,GPU(图形处理器)正扮演着越来越重要的角色。尤其是NVIDIA的GPU,凭借其强大的并行计算能力和针对AI优化的特性,成为了推动科研创新和商业应用的关键力量。本文将深入剖析NVIDIA GPU架构的演变,从V100到H100,探索这一历程中的技术创新和性能飞跃。

一、GPU架构概览

NVIDIA GPU架构的迭代,反映了深度学习和AI计算需求的不断增长。从Volta到Hopper,每一代架构都带来了显著的性能提升和功能增强。

Volta架构
发布于2017年的Volta架构,是NVIDIA的第六代GPU架构,它首次引入了Tensor Core,专门用于加速深度学习中的张量运算。

Turing架构
2018年推出的Turing架构,引入了实时光线追踪(RTX)和深度学习超采样(DLSS)等特性,提升了图形渲染的真实感和效率。

Ampere架构
Ampere架构于2020年问世,是NVIDIA第八代GPU架构,它在计算能力、能效和深度学习性能方面取得了重大突破,引入了第三代Tensor Core,显著提升了深度学习的计算效率。

Hopper架构
2022年发布的Hopper架构,代表了NVIDIA的第九代GPU架构,支持第四代Tensor Core,每个流多处理器(SM)的能力更强,进一步优化了计算能力、深度学习加速和图形功能。

二、GPU核心参数详解

NVIDIA GPU的核心参数主要包括CUDA Core、Tensor Core和RT Core,它们分别承担了通用计算、深度学习加速和光线追踪加速的任务。

  • CUDA Core:NVIDIA GPU上的计算核心单元,用于执行通用并行计算任务。
  • Tensor Core:专为深度学习设计的计算单元,能大幅加速张量运算,如矩阵乘法和卷积运算。
  • RT Core:加速光线追踪计算的硬件单元,主要用于游戏开发、电影制作和虚拟现实等实时渲染场景。
三、GPU型号对比

以V100、A100和H100为例,我们可以清晰地看到GPU性能的跃升。

V100
V100是基于Volta架构的高性能GPU,拥有5120个CUDA核心和16GB-32GB的HBM2显存,适用于深度学习和AI运算。

A100
A100采用了Ampere架构,配备了6912个CUDA核心和40GB高速HBM2显存,支持第二代NVLink,显著提升了大型模型的训练速度。

H100
H100基于Hopper架构,拥有16896个CUDA核心,支持FP8 Tensor Core,针对AI训练和推理速度的提升尤为显著。

四、NVIDIA GPU的互联技术

NVIDIA GPU之间的高速互联技术,如NVLink和NVSwitch,对于构建大规模GPU集群至关重要。第四代NVLink提供了900GB/s的双向带宽,支持多达256个GPU的集群,而第三代NVSwitch技术则进一步增强了多GPU系统的通信效率和数据处理能力。

五、案例分析

A100与H100的AI性能对比
在AI模型训练方面,H100相较于A100,FP8计算速度提升六倍,达到4 petaflops。在Transformer引擎的加持下,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。

H100的科学计算能力
H100在科学计算领域的表现同样抢眼,针对基因组学和蛋白质测序的Smith-Waterman算法,其处理速度提升7倍。

L40S的推理性能
L40S在推理性能上比前一代GPU提高了5倍,实时光线追踪(RT)性能提高了2倍,特别适用于生成式AI和大型语言模型训练。

六、结论

NVIDIA GPU架构的不断演进,不仅推动了AI和HPC领域的技术革新,也为科学研究、工程设计和娱乐产业带来了前所未有的机遇。从V100到H100,每一次架构的升级,都标志着GPU计算能力的一次飞跃,预示着更广阔的AI应用前景。


通过本文的解析,我们不难看出,NVIDIA GPU不仅是游戏和图形领域的明星,更是推动现代科技发展的重要力量。

标签:Core,架构,AI,V100,H100,NVIDIA,GPU
From: https://blog.csdn.net/yuzhangfeng/article/details/140473577

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