NVIDIA H100 Tensor Core

💡 معرفی محصول:

NVIDIA H100 Tensor Core GPU پرچم‌دار نسل جدید کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی با معماری پیشرفته Hopper است. این کارت قدرتمند برای تسریع محاسبات سنگین مانند آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، استنتاج سریع مدل‌های یادگیری عمیق، و محاسبات علمی با عملکرد بالا (HPC) طراحی شده است.

با بهره‌گیری از فناوری FP8 Precision و Transformer Engine، H100 تا چند برابر سریع‌تر از نسل‌های قبل مانند A100 عمل می‌کند. همچنین، پشتیبانی از Multi-Instance GPU (MIG) باعث می‌شود چند پردازش مستقل به‌طور همزمان روی یک کارت اجرا شوند.

NVIDIA H100 Tensor Core: شتاب‌دهی ایمن و پرقدرت برای بارهای کاری سازمانی و مقیاس اگزاسکیل

کارت گرافیک NVIDIA H100 Tensor Core یک انتخاب ایده‌آل برای پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و محاسبات با کارایی بالا (HPC) است. این کارت با معماری پیشرفته NVIDIA Hopper™ و هسته‌های Tensor نسل چهارم، تحولی در عملکرد، مقیاس‌پذیری و امنیت ایجاد کرده است.

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های H100، موتور Transformer با دقت FP8 است که می‌تواند سرعت آموزش مدل‌های GPT-3 (175 میلیارد پارامتر) را تا 4 برابر نسبت به نسل قبل افزایش دهد.

در بخش محاسبات با دقت مضاعف (FP64)، H100 با سه برابر کردن توان پردازشی هسته‌های Tensor، قدرت 60 ترافلاپس را برای برنامه‌های محاسباتی پیچیده فراهم می‌کند. علاوه بر این، دستورات برنامه‌نویسی پویا (DPX) باعث می‌شوند عملکرد در برخی پردازش‌های تخصصی تا 7 برابر سریع‌تر باشد.

ویژگی‌های امنیتی NVIDIA H100، شامل پشتیبانی از Multi-Instance GPU (MIG) نسل دوم، فناوری NVIDIA Confidential Computing و سیستم NVIDIA NVLink Switch، آن را به انتخابی مطمئن برای پردازش‌های کلان‌داده و یادگیری ماشینی در مرکز داده‌های سازمانی و ابررایانه‌های مقیاس اگزاسکیل تبدیل می‌کند.

شتاب‌دهی استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ با NVIDIA H100 Tensor Core

با افزایش پیچیدگی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند برای استنتاج سریع و مقیاس‌پذیری بالا بیش از پیش احساس می‌شود.

 یک نسخه PCIe از این کارت گرافیک است که با بهره‌گیری از پل NVLink و 188 گیگابایت حافظه HBM3، توانایی پردازش مدل‌های زبانی تا 70 میلیارد پارامتر مانند Llama 2 70B را با حداکثر بهره‌وری فراهم می‌کند.

سرورهایی که از کارت‌های گرافیک H100 NVL استفاده می‌کنند، می‌توانند عملکرد مدل Llama 2 70B را تا 5 برابر سریع‌تر از سیستم‌های مجهز به NVIDIA A100 افزایش دهند، در حالی که مصرف انرژی را در محیط‌های مرکز داده‌ای بهینه نگه می‌دارند.

این موضوع باعث می‌شود استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ در مقیاس سازمانی مقرون‌به‌صرفه و سریع‌تر از همیشه انجام شود.

NVIDIA AI Enterprise: راهکاری جامع برای توسعه و استقرار هوش مصنوعی در سازمان‌ها

NVIDIA H100 NVL همراه با اشتراک پنج‌ساله NVIDIA AI Enterprise ارائه می‌شود و توسعه پلتفرم‌های هوش مصنوعی سازمانی را تسهیل می‌کند. این مجموعه نرم‌افزاری، استقرار مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را در حوزه‌هایی مانند:

• بینایی کامپیوتری (Computer Vision)
• پردازش گفتار و مکالمات هوشمند (Speech AI)
• تولید محتوای مبتنی بر بازیابی اطلاعات (RAG – Retrieval Augmented Generation)
• تحلیل داده‌های عظیم (Big Data Analytics)

با سرعت بیشتری ممکن می‌سازد.

کارت گرافیک NVIDIA H100 یک تحول اساسی در دنیای پردازش هوش مصنوعی و HPC است که نه تنها مرکز داده‌ها را بهینه می‌کند، بلکه توسعه مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی مولد را به سطح جدیدی از کارایی و مقیاس‌پذیری می‌رساند.

📋 جدول مشخصات فنی NVIDIA H100 Tensor Core:

🚀 نقاط قوت اصلی:

• ✅ پشتیبانی از FP8 برای اجرای سریع‌تر و کارآمدتر مدل‌های هوش مصنوعی

• ✅ حافظه بسیار سریع HBM3 برای انتقال داده با کمترین تأخیر

• ✅ عملکرد 4 تا 6 برابر بهتر نسبت به A100 در برخی پردازش‌ها

• ✅ مناسب برای سرورهای DGX، سیستم‌های ابری، و سوپرکامپیوترها

• ✅ قابلیت تقسیم به چندین بخش مجزا برای اجرای همزمان چندین مدل (MIG)

🎯 کاربردهای NVIDIA H100:

• آموزش مدل‌های LLM مانند GPT-4، Claude، BERT، LLaMA

• inference در مقیاس بزرگ با سرعت بالا

• شبیه‌سازی‌های علمی و زیستی با دقت بالا

• پیاده‌سازی در دیتاسنترها و زیرساخت‌های AI Cloud

• پردازش تصویری و ویدیویی سنگین (AI Vision)

• کاربردهای پیشرفته مالی، داروسازی، هوافضا و تحقیقات علمی

🔁 مقایسه با نسل A100:

سوالات متداول (FAQ) درباره کارت گرافیک NVIDIA H100 Tensor Core

1. 1. کارت گرافیک NVIDIA H100 برای چه کاربردهایی مناسب است؟

      • کارت گرافیک NVIDIA H100 برای کاربردهای پیشرفته‌ای مثل هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، مدل‌های زبانی بزرگ، پردازش داده‌های بزرگ و محاسبات با کارایی بالا طراحی شده است.

   2. تفاوت مدل‌های H100 SXM و H100 NVL چیست؟

      • H100 SXM از فرم فاکتور SXM و توان پردازشی بالاتر برخوردار است و برای سرورهای NVIDIA HGX طراحی شده است. در حالی که H100 NVL از فرم فاکتور PCIe پشتیبانی می‌کند و امکان استفاده در طیف گسترده‌ای از سیستم‌ها را فراهم می‌کند.

   3. حافظه گرافیکی NVIDIA H100 چقدر است؟

      • مدل H100 SXM دارای 80 گیگابایت حافظه و مدل H100 NVL دارای 94 گیگابایت حافظه HBM3 است.

   4. کدام مدل برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مناسب‌تر است؟

      • مدل H100 NVL به دلیل داشتن 94GB حافظه گرافیکی و قابلیت اتصال با NVLink، برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ مانند Llama 2 70B بسیار بهینه است.

   5. آیا کارت گرافیک H100 از فناوری Multi-Instance GPU (MIG) پشتیبانی می‌کند؟

      • بله، هر دو مدل از حداکثر 7 نمونه MIG پشتیبانی می‌کنند که در مدل SXM هر نمونه 10GB و در مدل NVL هر نمونه 12GB حافظه اختصاصی دارد.

   6. توان مصرفی (TDP) کارت‌های گرافیک H100 چقدر است؟

                  مدل H100 SXM دارای توان مصرفی تا 700 وات (قابل تنظیم) و مدل H100 NVL دارای توان مصرفی بین 350 تا                 400 وات است.

1. 1. پهنای باند حافظه در NVIDIA H100 چقدر است؟

مدل H100 SXM دارای پهنای باند 3.35 ترابایت بر ثانیه و مدل H100 NVL دارای پهنای باند 3.9 ترابایت بر ثانیه است که عملکرد بسیار بالایی در پردازش داده‌ها ارائه می‌دهد.