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              領(lǐng)先幾光年!NVIDIA CPU+GPU超級芯片終于量產(chǎn)

              2023-05-30 來源:快科技
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              關(guān)鍵詞: GPU NVIDIA 人工智能

              2022年3月,NVIDIA發(fā)布了首款數(shù)據(jù)中心CPU Grace、新一代高性能計算GPU Hopper,同時利用它們打造了兩顆“超級芯片”(Super Chip),一是Grace CPU二合一,二是Grace CPU+Hopper GPU二合一,看起來都極為酷炫。


              現(xiàn)在,足足14個月過去了,NVIDIA終于宣布,GH200 Grace Hopper超級芯片已經(jīng)全面投產(chǎn),將為復(fù)雜AI、HPC工作負(fù)載提供澎湃的動力。



              再加上Grace CPU、Hopper GPU、Ada Lovelace GPU、BlueField DPU等全套系統(tǒng)方案,NVIDIA現(xiàn)在已經(jīng)有400多種配置,可滿足市場對生成式AI的激增需求。


              歐洲和美國的超大規(guī)模云服務(wù)商、超算中心,將會成為接入GH200系統(tǒng)的首批客戶。


              同時,黃仁勛還公布了Grace Hopper的更多細(xì)節(jié),尤其是它的CPU、GPU之間使用NVLink-C2C互連技術(shù),總帶寬高達(dá)900GB/s,相比傳統(tǒng)的PCIe 5.0通道超出足足7倍,能夠滿足要求最苛刻的生成式AI和HPC應(yīng)用,功耗也降低了超過80%。


              Grace Hopper是一塊CPU+GPU合體的超級芯片,CPU是NVIDIA自研的72核處理器,Neoverse V2內(nèi)核,擁有480GB LPDDR5內(nèi)存,512GB/s帶寬。


              GPU部分是H100,F(xiàn)P64性能34TFLOPS,但更強(qiáng)的是INT8性能,AI運(yùn)算能力達(dá)到了3958TFLOPS,帶96GB HBM3內(nèi)存。



              同時,NVIDIA發(fā)布了針對AI推出的大內(nèi)存DGX GH200超算系統(tǒng),配備了256個Grace Hopper芯片,總計1.8萬CPU核心,144TB內(nèi)存,相比之前漲了500倍。


              AI運(yùn)算對內(nèi)存容量的要求更高,所以DGX GH200通過最新的NVLink、NVLink Switch等技術(shù)連接了256塊Grace Hooper超級芯片,實現(xiàn)了極為夸張的性能及內(nèi)存。


              GH200總計有256塊Grace Hooper芯片,因此總計18432個CPU核心,144TB HBM3內(nèi)存,AI性能達(dá)到了1 exaFLOPS,也就是100億億次。


              這是什么概念?當(dāng)前最強(qiáng)的TOP500超算也就是百億億次性能,只不過這個性能是HPC計算的,NVIDIA的是百億億次AI性能。



              為了讓256個超級芯片互聯(lián),GH200還使用了256塊單口400Gb/s InfiniBand互聯(lián)芯片,256個雙口200Gb/s InfiniBand芯片,還有96組L1 NVLink、36組L2 NVLink開關(guān)等等,設(shè)計非常復(fù)雜。


              NVIDIA表示,谷歌、Meta及微軟是首批獲得DGX H200系統(tǒng)的公司,后續(xù)他們還會開放給更多客戶,運(yùn)行客戶定制。


              不過DGX H200還不是最強(qiáng)的,NVIDIA今年晚些時候會推出名為NVIDIA Helios的AI超算系統(tǒng),由4組GH200組成,總計1024個Grace Hooper超級芯片,576TB HBM內(nèi)存。



              黃仁勛還向傳統(tǒng)的CPU服務(wù)器集群發(fā)起“挑戰(zhàn)”,認(rèn)為在人工智能和加速計算這一未來方向上,GPU服務(wù)器有著更為強(qiáng)大的優(yōu)勢。


              根據(jù)黃仁勛在演講上展示的范例,訓(xùn)練一個LLM大語言模型,將需要960個CPU組成的服務(wù)器集群,這將耗費大約1000萬美元(約合人民幣7070萬元),并消耗11千兆瓦時的電力。



              相比之下,同樣以1000萬美元的成本去組建GPU服務(wù)器集群,將以僅3.2千兆瓦時的電力消耗,訓(xùn)練44個LLM大模型。



              如果同樣消耗11千兆瓦時的電量,那么GPU服務(wù)器集群能夠?qū)崿F(xiàn)150倍的加速,訓(xùn)練150個LLM大模型,且占地面積更小。


              而當(dāng)用戶僅僅想訓(xùn)練一個LLM大模型時,則只需要一個40萬美元左右,消耗0.13千兆瓦時電力的GPU服務(wù)器即可。


              換言之,相比CPU服務(wù)器,GPU服務(wù)器能夠以4%的成本和1.2%的電力消耗來訓(xùn)練一個LLM,這將帶來巨大的成本節(jié)省。



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