Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

H100 8卡机算力

Answer

H100 8 卡机算力相关信息如下：

  • 在 GPT-3（1750 亿参数）大模型基准测试中，GB200 的性能是 H100 的 7 倍，训练速度是 H100 的 4 倍。
  • 今年英伟达总的 H100 出货量将有 15 万张，Meta 将会投入超过 90 亿美元向英伟达采购超过 34000 张 H100 显卡，到 24 年底 Meta 的 GPU 算力将达到 60 万个 H100。
  • 与 H100 相比，对于大模型推理工作负载，GB200 超级芯片提供高达 30 倍的性能提升。一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，此前传言称，GPT-4 的参数规模达 1.8 万亿，相当于能训练近 15 个这样的模型。由 8 个系统组合在一起的就是 DGX GB200，总共有 288 个 Grace CPU、576 个 Blackwell GPU、240 TB 内存和 11.5 exaflop FP4 计算。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

老黄祭出新核弹B200！30倍H100单机可训15个GPT-4模型，AI迎新摩尔时代

在GPT-3（1750亿参数）大模型基准测试中，GB200的性能是H100的7倍，训练速度是H100的4倍。GB200由2个GPU、1个CPU、一个主板组成全新芯片其中一个关键改进是，采用了第二代Transformer引擎。对每个神经元使用4位（20 petaflops FP4）而不是8位，直接将算力、带宽和模型参数规模提高了一倍。与此同时，英伟达还推出了第五代NVLink网络技术。最新的NVLink迭代增强了数万亿参数AI模型的性能，提供了突破性的每GPU双向吞吐量，促进了无缝高速通信。这也就是第二个关键区别，只有当你连接大量这些GPU时才会出现：新一代NVLink交换机可以让576个GPU相互通信，双向带宽高达1.8TB/秒。这就要求英伟达打造一个全新的网络交换芯片，其中包含500亿个晶体管和一些自己的板载计算：拥有3.6 teraflops FP8处理能力。在此之前，由16个GPU组成的集群，有60%的时间用于相互通信，只有40%的时间用于实际计算。Blackwell GPU增加了对FP4和FP6的支持另外，Blackwell还配备了RAS引擎。

AIGC Weekly #56

Midjourney提示词：body,low angle::1 Macro,3d,glass floating flat organic forms,shapeless,close-up ribbed plastic object,depth of field,pastel,rainbow colored border,in the style of ethereal light effects,monochromatic white figures,minimalist,shimmering metallics,light tan grey olive background::2 --v 6.0 --style raw --s 50 --ar 16:9[💎查看更多风格和提示词](https://catjourney.life/)上周扎克伯格在他的threads和Ins上发布了一段视频，宣布Meta将会致力于实现AGI，为了实现这一目标公司正将其两大AI研究团队FAIR和GenAI进行合并，同时将投入超过90亿美元向英伟达采购员超过34000张H100显卡，到24年底Meta的GPU算力将达到60万个H100.今年英伟达总的H100出货量将有15万张，Meta一下就要拿走1/5真的狠。对于通用人工智能究竟是什么，以及何时能实现，连扎克伯格自己也没有明确的答案。尽管如此，他依然全力以赴地研究智能的各个方面，从逻辑推理到直觉判断。Meta正在开发名为Llama 3的大语言模型，目的是提升它在代码生成和逻辑推理方面的能力。重要的是扎克伯格正在推动一种开源的通用人工智能开发方式，这也是大家这么关注他的进展和Llama3的原因。

老黄祭出新核弹B200！30倍H100单机可训15个GPT-4模型，AI迎新摩尔时代

当然，有了Blackwell超级芯片，当然还会有Blackwell组成的DGX超算。这样，公司就会大量购入这些GPU，并将它们封装在更大的设计中。GB200 NVL72是将36个Grace CPU和72个Blackwell GPU集成到一个液冷机柜中，可实现总计720 petaflops的AI训练性能，或是1,440 petaflops（1.4 exaflops）的推理性能。它内部共有5000条独立电缆，长度近两英里。它的背面效果如下图所示。机柜中的每个机架包含两个GB200芯片，或两个NVLink交换机。一共有18个GB200芯片托盘，9个NVLink交换机托盘有。老黄现场表示，「一个GB200 NVL72机柜可以训练27万亿参数的模型」。此前传言称，GPT-4的参数规模达1.8万亿，相当于能训练近15个这样的模型。与H100相比，对于大模型推理工作负载，GB200超级芯片提供高达30倍的性能提升。那么，由8个系统组合在一起的就是DGX GB200。总共有288个Grace CPU、576个Blackwell GPU、240 TB内存和11.5 exaflop FP4计算。

Others are asking
a800 ，H100，a10，H800这4个显卡能力有啥差异
以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异： 在训练与推理方面： 对于大型模型的训练，许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难，且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型（LLM）的参数数量众多，通常需要分布到多个卡中，即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（例如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面： 大型 LLM 的参数数量太多，任何单卡都无法容纳，需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型，A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是，决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策，需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。
2024-10-16
h100显卡是什么
H100显卡是NVIDIA公司推出的一款高性能GPU（图形处理单元），专门用于数据中心和AI（人工智能）计算。它是NVIDIA Hopper架构下的一部分，旨在提供极高的计算能力和效率，以满足深度学习、科学计算和数据分析等领域的需求。以下是关于H100显卡的一些详细信息： 主要特点和规格 1. 架构： Hopper架构：H100基于NVIDIA的新一代Hopper架构，这种架构专为AI和高性能计算（HPC）优化。 2. 计算性能： 浮点运算能力：H100显卡提供了极高的浮点运算性能，支持FP64、FP32、TF32、BF16、FP16、INT8等多种数据类型的计算，适用于各种深度学习和科学计算任务。 Tensor Cores：配备了第四代Tensor Cores，显著提升了深度学习模型的训练和推理性能。 3. 显存： HBM3显存：H100配备了高带宽的HBM3显存，提供更快的数据传输速度和更大的内存带宽，适合处理大规模数据集和复杂模型。 4. NVLink： NVLink互连技术：H100支持NVIDIA的NVLink技术，允许多块GPU通过高速互连进行通信，提高多GPU系统的扩展性和效率。 5. 新特性： Transformer Engine：专为Transformer模型优化的新硬件单元，提高自然语言处理（NLP）任务的效率。 DPX Instructions：新引入的指令集，优化深度学习推理和训练过程中的数据处理。 典型应用 1. 深度学习： H100显卡被广泛用于训练和推理深度学习模型，尤其是大型语言模型（如GPT3）、图像识别、语音识别等任务。 2. 高性能计算（HPC）： 在科学计算、气候模拟、生物信息学等领域，H100的高计算能力和高速存储访问性能使其成为理想选择。 3. 数据分析： 大数据分析、实时数据处理等任务可以利用H100显卡的强大计算能力和并行处理能力，提高处理速度和效率。 4. 虚拟化和云计算： 数据中心和云服务提供商使用H100显卡为用户提供高性能计算服务和AI训练平台。 实际应用场景 企业AI研究：企业可以使用H100显卡构建和训练复杂的AI模型，提高模型的精度和训练速度。 学术研究：学术机构使用H100进行前沿科学研究，如模拟物理过程、基因组分析等。 云服务提供商：AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等云服务提供商可能会在其高性能计算实例中使用H100显卡，向用户提供强大的计算资源。 总结 NVIDIA H100显卡是目前市场上最先进的AI和高性能计算GPU之一。其强大的计算能力、先进的架构设计和丰富的特性使其成为AI研究和高性能计算领域的理想选择。无论是训练大型AI模型还是执行复杂的科学计算，H100显卡都能提供卓越的性能和效率。
2024-05-22
目前各大高校有哪些场景会实用算力
目前各大高校实用算力的场景可能包括以下方面： 1. 科研计算：如在物理学、化学、生物学等学科的研究中，进行复杂的模拟和数据分析。 2. 人工智能研究：包括模型训练、算法优化等。 3. 图形和图像处理：例如在设计、动画制作等专业中的应用。 4. 数据分析和处理：用于处理大规模的数据集，以支持学术研究和决策制定。 需要注意的是，具体的应用场景会因高校的学科设置、研究方向和教学需求而有所不同。
2025-02-19
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
Ai生图和生视频和电脑算力的关系
AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中，需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如，像 PIKA1.0 这样的模型，在文生图和文生视频方面表现出色，其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人，能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时，未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力，这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外，一些新的模型和技术不断涌现，如 o1 推理模型，其在给出最终结果前会反复推演和验证，以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能，能够生成 1 分钟长度的视频，并支持多种形式的转换，提升了多媒体创作的灵活性。 总之，电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。
2025-02-17
微调所需要的算力计算公式
微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下是一些相关的要点： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要购买算力，预充值 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，还需考虑计算成本和服务麻烦。 调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。例如，在某些情况中，可能需要配置以下内容： 模型：可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定分类指标。配置这些超参数可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。
2025-01-06
微调所需要的算力计算公式
微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下为您提供一些相关信息： 在“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”中提到，微调可能需要预充值 50 元购买算力。 “9.生成式 AI Studio 简介”课程中指出，微调大型语言模型（LLM）时，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作以及巨大的计算成本。 “微调（Finetuning）”部分提到，调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。需要配置的超参数包括： model：要微调的基本模型的名称，可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时会在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定指标。 需要注意的是，不同的模型和任务，其算力需求的计算方式可能会有所不同。
2025-01-06