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英偉達(dá)新核彈GPU:800億晶體管 20張即可承載全球流量

  他來(lái)了他來(lái)了,老黃帶著英偉達(dá)的最新一代GPU來(lái)了。

英偉達(dá)新核彈GPU:800億晶體管 20張即可承載全球流量

  之前大家猜的5nm錯(cuò)了,一手大驚喜,老黃直接上了臺(tái)積電4nm工藝。

  新卡取名H100,采用全新Hopper架構(gòu),直接集成了800億個(gè)晶體管,比上一代A100足足多了260億個(gè)。

英偉達(dá)新核彈GPU:800億晶體管 20張即可承載全球流量

  內(nèi)核數(shù)量則飆到了前所未有的16896個(gè),達(dá)到上一代A100卡的2.5倍。

  浮點(diǎn)計(jì)算和張量核心運(yùn)算能力也隨之翻了至少3倍,比如FP32就達(dá)到了達(dá)到60萬(wàn)億次/秒。

  特別注意的是,H100面向AI計(jì)算,針對(duì)Transformer搭載了優(yōu)化引擎,讓大模型訓(xùn)練速度直接 x 6。

  (可算知道5300億參數(shù)的威震天-圖靈背后的秘訣了。)

  作為一款性能爆炸的全新GPU,不出意外,H100將與前輩V100、A100一樣成為AI從業(yè)者心心念念的大寶貝。

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  不過(guò)不得不提,它的功耗也爆炸了,達(dá)到了史無(wú)前例的700W,重回核彈級(jí)別。

  關(guān)于自研的Grace CPU,這次大會(huì)也公布了更多細(xì)節(jié)。

  沒(méi)想到,老黃從庫(kù)克那里學(xué)來(lái)一手1+1=2,兩塊CPU“粘”在一起組成了CPU超級(jí)芯片——Grace CPU Superchip。

  Grace CPU采用最新Arm v9架構(gòu),兩塊總共擁有144個(gè)核心,擁有1TB/s的內(nèi)存帶寬,比蘋果最新M1 Ultra的800GB/s還高出一截。

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  基于全新CPU、GPU基礎(chǔ)硬件,這次發(fā)布會(huì)也帶來(lái)了下一代企業(yè)級(jí)AI基礎(chǔ)設(shè)施DXG H100、全球最快AI超算Eos。

  當(dāng)然,英偉達(dá)作為真正的元宇宙先驅(qū),也少不了Omniverse上的新進(jìn)展。

  下面具體來(lái)看看。

  首款Hopper架構(gòu)GPU,性能暴增

  作為上一代GPU架構(gòu)A100(安培架構(gòu))的繼承者,搭載了全新Hopper架構(gòu)的H100有多突飛猛進(jìn)?

英偉達(dá)新核彈GPU:800億晶體管 20張即可承載全球流量

  話不多說(shuō),先上參數(shù):

  老黃可謂下血本,先是直接采用了臺(tái)積電4nm工藝,晶體管一口氣集成了800億個(gè)。

  要知道,上一代A100還只是7nm架構(gòu),這次發(fā)布會(huì)出來(lái)前,外界不少聲音猜測(cè)老黃會(huì)用5nm制程,結(jié)果一發(fā)布就給大家來(lái)了個(gè)大驚喜。

  最恐怖的是CUDA核心直接飆升到了16896個(gè),直接達(dá)到了A100的近2.5倍。(要知道從V100到A100的時(shí)候,核心也不過(guò)增加那么一絲絲)

  這次可不能感慨老黃刀法精準(zhǔn)了。

  再看浮點(diǎn)運(yùn)算和INT8/FP16/TF32/FP64的張量運(yùn)算,性能基本全部提升3倍不止,相比來(lái)看,前兩代的架構(gòu)升級(jí)也顯得小打小鬧。

  這也使得H100的熱功耗(TDP)直接達(dá)到了前所未有的700w,英偉達(dá)“核彈工廠”名副其實(shí)(手動(dòng)狗頭)。

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  話又說(shuō)回來(lái),這次H100也是首款支持PCle 5.0和HBM3的GPU,數(shù)據(jù)處理速度進(jìn)一步飛升——內(nèi)存帶寬達(dá)到了3TB/s。

  這是什么概念?

  老黃在發(fā)布會(huì)上神秘一笑:只需要20個(gè)H100在手,全球互聯(lián)網(wǎng)流量我有。

  整體參數(shù)細(xì)節(jié)究竟如何,與前代A100和V100對(duì)比一下就知道了:

英偉達(dá)新核彈GPU:800億晶體管 20張即可承載全球流量

  △圖源@anandtech

  值得一提的是,Hopper架構(gòu)的新GPU和英偉達(dá)CPU Grace名字組在一起,就成了著名女性計(jì)算機(jī)科學(xué)家Grace Hopper的名字,這也被英偉達(dá)用于命名他們的超級(jí)芯片。

  Grace Hopper發(fā)明了世界上第一個(gè)編譯器和COBOL語(yǔ)言,有“計(jì)算機(jī)軟件工程第一夫人”之稱。

  訓(xùn)練3950億參數(shù)大模型僅1天

  當(dāng)然,Hopper的新特性遠(yuǎn)不止體現(xiàn)在參數(shù)上。

  這次,老黃特意在發(fā)布會(huì)上著重提到了Hopper首次配備的Transformer引擎。

  嗯,專為Transformer打造,讓這類模型在訓(xùn)練時(shí)保持精度不變、性能提升6倍,意味著訓(xùn)練時(shí)間從幾周縮短至幾天。

  怎么表現(xiàn)?

  現(xiàn)在,無(wú)論是訓(xùn)練1750億參數(shù)的GPT-3 (19小時(shí)),還是3950億參數(shù)的Transformer大模型(21小時(shí)),H100都能將訓(xùn)練時(shí)間從一周縮短到1天之內(nèi),速度提升高達(dá)9倍。

  推理性能也是大幅提升,像英偉達(dá)推出的5300億 Megatron模型,在H100上推理時(shí)的吞吐量比A100直接高出30倍,響應(yīng)延遲降低到1秒,可以說(shuō)是完美hold住了。

英偉達(dá)新核彈GPU:800億晶體管 20張即可承載全球流量

  不得不說(shuō),英偉達(dá)這波確實(shí)突入了Transformer陣營(yíng)。

  在此之前,英偉達(dá)一系列GPU優(yōu)化設(shè)計(jì)基本都是針對(duì)卷積架構(gòu)進(jìn)行的,接近要把“I love 卷積”這幾個(gè)字印在腦門上。

  要怪只怪Transformer最近實(shí)在太受歡迎。(手動(dòng)狗頭)

  當(dāng)然,H100的亮點(diǎn)不止如此,伴隨著它以及英偉達(dá)一系列芯片,隨后都會(huì)引入NVIDIA NVLink第四代互連技術(shù)。

  也就是說(shuō),芯片堆堆樂(lè)的效率更高了,I/O帶寬更是擴(kuò)展至900GB/s。

英偉達(dá)新核彈GPU:800億晶體管 20張即可承載全球流量

  這次,老黃還著重提到了GPU的安全性,包括實(shí)例之間具有隔離保護(hù)、新GPU具有機(jī)密計(jì)算功能等。

  當(dāng)然,數(shù)學(xué)計(jì)算能力也提升了。

  這次H100上新的DPX指令可以加速動(dòng)態(tài)規(guī)劃,在運(yùn)算路徑優(yōu)化和基因組學(xué)在內(nèi)的一系列動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法時(shí)速度提升了7倍。

  據(jù)老黃介紹,H100會(huì)在今年第三季度開(kāi)始供貨,網(wǎng)友調(diào)侃“估計(jì)也便宜不了”。

  目前,H100有兩個(gè)版本可選:

  一個(gè)就是功率高達(dá)700W的SXM,用于高性能服務(wù)器;另一個(gè)是適用于更主流的服務(wù)器PCIe,功耗也比上一代A100的300W多了50W。

  4608塊H100,打造全球最快AI超算

  H100都發(fā)布了,老黃自然不會(huì)放過(guò)任何一個(gè)搭建超級(jí)計(jì)算機(jī)的機(jī)會(huì)。

  基于H100推出的最新DGX H100計(jì)算系統(tǒng),與上一代“烤箱”一樣,同樣也是配備8塊GPU。

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  不同的是,DGX H100系統(tǒng)在FP8精度下達(dá)到了32 Petaflop的AI性能,比上一代DGX A100系統(tǒng)整整高了6倍。

  各GPU之間的連接速度也變得更快,900GB/s的速度接近上一代的1.5倍。

  最關(guān)鍵的是,這次英偉達(dá)還在DGX H100基礎(chǔ)上,搭建了一臺(tái)Eos超級(jí)計(jì)算機(jī),一舉成為AI超算界的性能TOP 1——

  光就18.4 Exaflops的AI計(jì)算性能,就比日本的“富岳”(Fugaku)超級(jí)計(jì)算機(jī)快了4倍。

  這臺(tái)超算配備了576個(gè)DGX H100系統(tǒng),直接用了4608塊H100。

  即使是傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算,算力也能達(dá)到275 Petaflops (富岳是442 Petaflops),躋身前5的超算是沒(méi)什么問(wèn)題。

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  “拼裝”CPU,跑分成了TOP1

  本次GTC大會(huì),老黃仍然“提了幾嘴”超級(jí)服務(wù)器芯片Grace。

  它在去年4月份的GTC大會(huì)就已經(jīng)有所亮相,和當(dāng)時(shí)一樣,老黃表示:有望2023年可以開(kāi)始供貨,反正今年是不可能碰上了。

  不過(guò),Grace的性能倒是值得一提,有了“驚人進(jìn)展”。

  它被用在兩個(gè)超級(jí)芯片中:

  一個(gè)是Grace Hopper超級(jí)芯片,單MCM,由一個(gè)Grace CPU和一個(gè)Hopper架構(gòu)的GPU組成。

  一個(gè)是Grace CPU超級(jí)芯片,由兩個(gè)Grace CPU組成,通過(guò)NVIDIA NVLink-C2C技術(shù)互連,包括144個(gè)Arm核心,并有著高達(dá)1TB/s的內(nèi)存帶寬——帶寬提升2倍的同時(shí),能耗“只要”500w。

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  很難不讓人聯(lián)想到蘋果剛發(fā)的M1 Ultra,看來(lái)片間互連技術(shù)的進(jìn)展,讓“拼裝”成了芯片行業(yè)一大趨勢(shì)。

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  Grace超級(jí)芯片在SPECrate?2017_int_base基準(zhǔn)測(cè)試中的模擬性能達(dá)到了740分,是當(dāng)前DGX A100 搭載的CPU的1.5倍(460分)。

  Grace超級(jí)芯片可以運(yùn)行在所有的NVIDIA計(jì)算平臺(tái),既可作為獨(dú)立的純CPU系統(tǒng),也可作為 GPU加速服務(wù)器,利用NVLink-C2C技術(shù)搭載一塊至八塊基于Hopper架構(gòu)的GPU。

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  (嗯,剛說(shuō)完,老黃的芯片堆堆樂(lè)就堆上了。)

  值得一提的是,英偉達(dá)對(duì)第三方定制芯片開(kāi)放了NVLink-C2C。

  它是一種超快速的芯片到芯片、裸片到裸片的互連技術(shù),將支持定制裸片與NVIDIA GPU、CPU、DPU、NIC 和SOC之間實(shí)現(xiàn)一致的互連。

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  或許,任天堂新掌機(jī)可以期待一波?

  連工業(yè)也要在元宇宙里搞

  當(dāng)然,除了上述內(nèi)容之外,這次英偉達(dá)也透露了不少與工業(yè)應(yīng)用相關(guān)的案例。

  而無(wú)論是自動(dòng)駕駛、還是包括虛擬工廠的數(shù)字孿生等場(chǎng)景,都與計(jì)算機(jī)渲染和仿真技術(shù)有著密不可分的關(guān)系。

  英偉達(dá)認(rèn)為,工業(yè)上同樣能通過(guò)在虛擬環(huán)境中模擬的方式,來(lái)增加AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量,換而言之就是“在元宇宙里搞大訓(xùn)練”。

  例如,讓AI智能駕駛在元宇宙里“練車”,利用仿真出來(lái)的數(shù)據(jù)搞出半真實(shí)環(huán)境,增加一些可能突發(fā)故障的環(huán)境模擬:

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  又例如,搞出等比例、與現(xiàn)實(shí)環(huán)境中材料等參數(shù)完全一樣的“數(shù)字工廠”,在建造前先提前開(kāi)工試運(yùn)行,以及時(shí)排查可能出現(xiàn)問(wèn)題的環(huán)境。

英偉達(dá)新核彈GPU:800億晶體管 20張即可承載全球流量

  除了數(shù)字孿生,數(shù)字資產(chǎn)的生產(chǎn)也是元宇宙早期建設(shè)階段需要著重考慮的部分。

  在這方面,英偉達(dá)推出了隨時(shí)隨地能在云端協(xié)作的Omniverse Cloud。

英偉達(dá)新核彈GPU:800億晶體管 20張即可承載全球流量

  最有意思的是,這次發(fā)布會(huì)上還演示了一套AI驅(qū)動(dòng)虛擬角色系統(tǒng)。

  現(xiàn)實(shí)中3天,虛擬角色在元宇宙里靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)苦練10年功夫。

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  等練成一身本領(lǐng),出來(lái)無(wú)論到游戲還是動(dòng)畫(huà)里都是個(gè)好“動(dòng)作演員”。

  用它生成動(dòng)畫(huà)無(wú)需再綁定骨骼、k幀,用自然語(yǔ)言下指令即可,就像導(dǎo)演和真人演員一樣溝通,大大縮短開(kāi)發(fā)流程。

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  要論元宇宙基建還得看老黃啊。

  Venturebeat對(duì)此評(píng)價(jià)稱,“這些案例給元宇宙賦予了真正的意義”。

  那么,你看好英偉達(dá)的omniverse前景嗎?

  更多詳情,可以戳完整演講地址(帶中字哦):https://www.nvidia.cn/gtc-global/keynote/?nvid=nv-int-bnr-223538&sfdcid=Internal_banners

  參考鏈接:

  [1]https://www.anandtech.com/show/17327/nvidia-hopper-gpu-architecture-and-h100-accelerator-announced

  [2]https://venturebeat.com/2022/03/22/nvidia-gtc-how-to-build-the-industrial-metaverse/

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