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H100和A100在AI訓(xùn)練上有何不同？
發(fā)布日期:
2024-12-03 14:57:27
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本文關(guān)鍵詞
NVIDIA H100和A100在AI訓(xùn)練上的主要不同點如下：
架構(gòu)和制造工藝：H100基于最新的Hopper架構(gòu)，采用4納米制造工藝，而A100基于Ampere架構(gòu)，采用7納米工藝。H100的先進工藝使得它在相同尺寸內(nèi)集成更多的晶體管，帶來更高的性能和更低的功耗。
CUDA核心和Tensor Core：H100擁有更多的CUDA核心（18432個）和Tensor核心（576個），支持FP8精度，這意味著H100在低精度下的性能表現(xiàn)更佳。
顯存配置與帶寬：A100配備HBM2e顯存，帶寬為2TB/s，而H100則采用HBM3顯存，帶寬達到3TB/s或更高。H100在處理大數(shù)據(jù)集時可以提供更快的數(shù)據(jù)訪問速度。
計算性能：H100在單精度浮點運算性能（FP32）達到60 TFLOPS，是A100的3倍多。雙精度浮點運算性能（FP64）也顯著提升，H100達到30 TFLOPS，相比之下，A100為9.7 TFLOPS。
AI訓(xùn)練性能：H100的增強型Tensor核心和更高的顯存帶寬，使其在大規(guī)模AI模型的訓(xùn)練中表現(xiàn)更好，訓(xùn)練時間顯著減少。
性能提升：NVIDIA聲稱H100可以“與上一代A100相比，在大型語言模型上提供高達9倍的AI訓(xùn)練速度”。
NVLink技術(shù)：H100中的第四代NVIDIA NVLink比上一代NVLink的帶寬增加了50%，多GPU IO的總帶寬為900 GB/s，運行帶寬是PCIe Gen 5的7倍。
特定應(yīng)用性能：在運行FlashAttention-2訓(xùn)練時，NVIDIA H100 80GB SXM5比NVIDIA A100 80GB SXM4快兩倍。
綜上所述，H100在AI訓(xùn)練方面相比A100有著顯著的性能提升，特別是在大規(guī)模模型訓(xùn)練、低精度計算以及多GPU互聯(lián)方面。
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