H100 GPU如何加速大语言模型与AI开发

引言

H100是某机构最新的GPU，专为AI打造，拥有800亿个晶体管——是上一代A100的六倍。这使得它处理海量数据的速度远超市场上任何其他GPU。AI或任何深度学习应用都需要强大的处理能力来有效训练和运行。H100拥有强大的计算能力，使其成为深度学习任务的理想选择。该GPU旨在训练用于文本生成、语言翻译的大型语言模型（LLMs），开发自动驾驶汽车、医疗诊断系统以及其他AI驱动的应用。

H100基于Hopper架构构建，以著名计算机科学家、美国海军少将Grace Hopper命名。它在Turing和Ampere架构的基础上，引入了新的流式多处理器和更快的内存子系统。

💡某平台现已支持单芯片（NVIDIA H100x1）和八芯片（NVIDIA H100x8）的NVIDIA H100，目前位于NYC2数据中心。

诸如H100这样的强大GPU是训练深度学习模型的关键硬件。这些强大的GPU旨在轻松处理海量数据并计算复杂操作，这对于训练任何AI模型都至关重要。

为什么深度学习需要GPU？

GPU提供的高并行处理能力对于处理神经网络的复杂计算至关重要。GPU设计用于同时执行不同的计算，从而加速任何大语言模型的训练和推理。此外，GPU能更高效地处理大型数据集和复杂模型，从而推动先进AI应用的开发。

多种深度学习算法需要强大的GPU才能高效运行。其中包括：

• 卷积神经网络（CNNs）： 用于图像和视频识别，CNN依赖广泛的并行处理来处理大型数据集和复杂计算。
• 循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）： 用于时间序列和自然语言处理等序列数据，需要强大的计算能力来管理其复杂的架构。
• 生成对抗网络（GANs）： GANs由两个相互竞争的神经网络组成，需要大量的处理能力来生成高质量的合成数据。
• Transformer网络： 用于自然语言处理任务，如BERT和GPT模型，由于其大规模架构和海量数据集，训练时需要大量的计算资源。
• 自动编码器： 用于降维和异常检测等任务，自动编码器需要强大的GPU来高效处理高维数据。
• 梯度下降： 这种基本的优化算法用于最小化神经网络中的损失函数。GPU显著加速了训练期间更新权重和偏差所涉及的大规模计算。

这些算法极大地受益于GPU提供的并行处理能力和速度。

什么是H100 GPU？

NVIDIA H100 Tensor Core GPU，是下一代性能最高的GPU，专为AI和深度学习领域的高级计算任务而设计。

最新的架构包括第四代Tensor核心和专用的Transformer引擎，这显著提高了AI和ML计算的效率。这种专用硬件加速了基于Transformer模型的训练和推理，这对于大语言模型和其他先进的AI应用至关重要。

H100 GPU架构与特性

H100 GPU芯片支持多种精度类型，包括FP8、FP16、FP32和FP64，影响计算的准确性和速度。它引入了专用的Transformer引擎来加速训练和推理。

H100快速、可扩展且安全，可以通过NVLink Switch System与其他H100 GPU连接，使它们能够作为一个统一集群来处理百亿亿次级工作负载（至少需要1 exaflop的计算能力）。它还支持PCIe Gen5，并具有内置数据加密功能以保障安全。

H100可以将大语言模型的训练和推理速度比上一代加速高达30倍，从而促进对话AI、推荐系统和视觉AI等新AI应用的开发。

如果您查看H100提供的数据表，下面列出的不同栏目展示了该GPU的性能和技术规格。

H100 数据表

变革模型训练

第四代Tensor核心和具有FP8精度的Transformer引擎使H100在训练GPT-3（175B）模型时，速度比前几代快4倍。它结合了先进的技术，如提供900 GB/s GPU到GPU通信的第四代NVLink；加速跨节点GPU通信的NDR Quantum-2 InfiniBand网络；PCIe Gen5；以及某机构 Magnum IO™软件。这些特性确保了从小型设置到大型设置的高效扩展。

H100 PCIe Gen 5 GPU

H100 PCIe Gen 5配置拥有与H100 SXM5 GPU相同的功能，但功耗仅为350瓦。它可以使用NVLink桥连接最多两个GPU，提供接近PCIe Gen 5五倍的带宽。此设置非常适合标准机架，并且非常适合使用1或2个GPU的应用，例如AI推理和一些高性能计算任务。值得注意的是，单个H100 PCIe GPU提供H100 SXM5 65%的性能，而功耗仅为50%。

显著特性

配备多项先进特性的NVIDIA H100 NVL GPU，为大语言模型的性能和可扩展性进行了优化。以下详细说明：

Grace Hopper超级芯片（图片源）

• 第四代Tensor核心： 与A100相比，H100的芯片到芯片通信速度最快可提升6倍。这种加速得益于多种因素，包括处理单元（流式多处理器或SMs）的增加、更高的时钟速度以及改进的架构。此外，使用新的FP8数据类型，H100 Tensor核心的计算速率达到了A100上一代16位浮点选项的四倍。
• 基于PCIe的NVIDIA H100 NVL与NVLink桥： 此设置使用PCIe在GPU和其他组件之间进行快速通信，并利用NVLink桥技术连接多个GPU，提高了数据传输速度和效率。
• Transformer引擎： H100内部的一个专用硬件单元，旨在加速基于Transformer模型的训练和推理，这类模型通常用于大语言模型。这个新的Transformer引擎结合了软件和定制的Hopper TensorCore技术，专门设计用于加速Transformer模型的训练和推理。
• 188GB HBM3内存： H100 NVL中使用的高带宽内存（HBM3）提供了大容量、快速的内存，对于处理LLMs处理的海量数据至关重要。
• 最佳性能和轻松扩展： 这些技术的结合允许高性能和直接的可扩展性，使得在不同数据中心扩展计算能力更加容易。
• 将LLMs带入主流： 这些能力使得在各种环境中（而不仅仅是专业的高资源环境）更广泛、更高效地部署大语言模型成为可能。
• 性能提升： 配备H100 NVL GPU的服务器可以将Llama 2 70B等LLMs的性能比上一代NVIDIA A100系统提高多达5倍。
• 功耗受限环境下的低延迟： 尽管性能显著提升，但H100 NVL仍保持低延迟，这对于实时应用至关重要，即使在功耗受限的环境中也是如此。

H100 NVL GPU的这些先进特性增强了大语言模型的性能和可扩展性，使其更易于主流使用且更高效。

支持NVLink的H100（图片源）

H100 GPU高度通用，兼容广泛的AI框架和库，如TensorFlow、PyTorch、CUDA、cuDNN、JAX等。这种无缝集成简化了采用过程并保护了投资，使其成为AI研究人员、开发人员和数据科学家的必备工具。

某平台如何脱颖而出？

某平台现已支持拥有80 GB GPU内存的NVIDIA H100x1和拥有640 GB GPU内存的NVIDIA H100x8，并可作为按需计算使用。以下是某平台针对NVIDIA H100 GPU提供服务的几个要点：

性能提升：

• NVIDIA H100 GPU在AI和机器学习领域带来巨大的性能改进。与上一代NVIDIA A100 GPU相比，它们在训练AI模型时最快可提升9倍，在进行预测（推理）时最快可提升30倍。
• Transformer引擎和第四代Tensor核心： H100 GPU中的这些先进技术实现了这些惊人的加速，特别是对于大语言模型和合成媒体模型。

某平台的产品：

• 实例选项： 某平台提供H100 GPU作为按需实例（可随时使用）和预留实例（承诺在一段时间内使用，通常成本更低）。
• 成本： H100实例起价为每小时每GPU 2.24美元。某平台提供灵活的计费选项，包括按秒计费和无限带宽，有助于管理和降低成本。

“在某平台的NVIDIA H100 GPU上，使用数百万视频输入训练我们的下一代文本到视频模型仅用了3天，这使我们能够比以往更快地获得新版本的模型。我们也感谢某平台的稳定性和出色的客户支持，这使我们的业务能够保持在AI曲线的前沿。”——Moonvalley AI创始人，Naeem Ahmed

可扩展性：

• 多节点部署： 您可以部署多达8个H100 GPU一起工作，得益于其3.2TBps的NVIDIA NVLink互连，它们可以作为一个统一系统。这种设置非常适合处理非常庞大和复杂的模型。

某平台NVIDIA H100入门页面（图片源）

易于使用：

• 快速设置： 您可以在几秒钟内开始使用H100 GPU实例。某平台的“一站式ML解决方案”包含所需的一切：GPU、Ubuntu Linux镜像、私有网络、SSD存储、公共IP和快照，为机器学习提供了一个完整且随时可用的环境。

可靠性和支持：

• 24/7监控： 某平台的平台持续监控以确保可靠性。如果出现任何问题，他们的客户支持随时可以提供帮助，尤其是在高流量时段。

某平台全新的H100 GPU产品为AI/ML任务提供了强大、可扩展且经济高效的解决方案，使得训练大型模型和执行复杂计算变得更加容易和快速。

“作为NVIDIA云服务提供商合作伙伴计划的精英成员，某平台启动对全新NVIDIA H100 GPU的支持后，在其平台上构建和扩展AI应用程序的开发人员现在将通过世界上功能最强大的AI GPU获得前所未有的性能。”——某机构加速计算总监，Dave Salvator

结论

NVIDIA H100是高性能计算领域的一项巨大进步，并在AI领域树立了新的标杆。凭借其尖端架构，包括新的Transformer引擎和对各种精度类型的支持，H100必将推动AI研究和应用领域的重大创新。展望未来，H100的能力将可能加速日益复杂的模型和技术的开发，塑造人工智能和高性能计算的未来。随着各组织采用这些强大的GPU，他们将解锁新的可能性，并突破AI和数据科学领域可实现的极限。