NVIDIA сегодня анонсировала свою новую видеокарту для AI-датацентров GH100
Что по спекам?
Полная реализация GH100 имеет следующие характеристики:
• 4-нм технология!
• 8 GPCs, 72 TPCs (9 TPCs/GPC), 2 SMs/TPC, 144 SMs per full GPU
• 128 FP32 CUDA Cores per SM, 18432 FP32 CUDA Cores per full GPU
• 4 Fourth-Generation Tensor Cores per SM, 576 per full GPU
• 6 HBM3 or HBM2e stacks, 12 512-bit Memory Controllers
• 60MB L2 Cache
• Fourth-Generation NVLink and PCIe Gen 5
NVIDIA также заявляет, что ее вычислительные ядра включают в себя «Transformer Engine», который можно использовать для ускорения Трансформеров «до 6 раз» по сравнению с предыдущей арзитектурой Ampere. Сам «Transformer Engine», по-видимому, это подкрученные тензорные блоки (tensor units), которые работают на 8-битах, когда более высокая точность не требуется.
Компания утверждает, что чип H100 в три раза быстрее чем процессор A100 предыдущего поколения в вычислениях на FP64, FP32 и на FP16, при этом он в шесть (!) раз быстрее в 8-битных вычислениях.
Что по спекам?
Полная реализация GH100 имеет следующие характеристики:
• 4-нм технология!
• 8 GPCs, 72 TPCs (9 TPCs/GPC), 2 SMs/TPC, 144 SMs per full GPU
• 128 FP32 CUDA Cores per SM, 18432 FP32 CUDA Cores per full GPU
• 4 Fourth-Generation Tensor Cores per SM, 576 per full GPU
• 6 HBM3 or HBM2e stacks, 12 512-bit Memory Controllers
• 60MB L2 Cache
• Fourth-Generation NVLink and PCIe Gen 5
NVIDIA также заявляет, что ее вычислительные ядра включают в себя «Transformer Engine», который можно использовать для ускорения Трансформеров «до 6 раз» по сравнению с предыдущей арзитектурой Ampere. Сам «Transformer Engine», по-видимому, это подкрученные тензорные блоки (tensor units), которые работают на 8-битах, когда более высокая точность не требуется.
Компания утверждает, что чип H100 в три раза быстрее чем процессор A100 предыдущего поколения в вычислениях на FP64, FP32 и на FP16, при этом он в шесть (!) раз быстрее в 8-битных вычислениях.
🤯40🔥12👍9❤2🤔2👎1
tgoop.com/ai_newz/1033
Create:
Last Update:
Last Update:
NVIDIA сегодня анонсировала свою новую видеокарту для AI-датацентров GH100
Что по спекам?
Полная реализация GH100 имеет следующие характеристики:
• 4-нм технология!
• 8 GPCs, 72 TPCs (9 TPCs/GPC), 2 SMs/TPC, 144 SMs per full GPU
• 128 FP32 CUDA Cores per SM, 18432 FP32 CUDA Cores per full GPU
• 4 Fourth-Generation Tensor Cores per SM, 576 per full GPU
• 6 HBM3 or HBM2e stacks, 12 512-bit Memory Controllers
• 60MB L2 Cache
• Fourth-Generation NVLink and PCIe Gen 5
NVIDIA также заявляет, что ее вычислительные ядра включают в себя «Transformer Engine», который можно использовать для ускорения Трансформеров «до 6 раз» по сравнению с предыдущей арзитектурой Ampere. Сам «Transformer Engine», по-видимому, это подкрученные тензорные блоки (tensor units), которые работают на 8-битах, когда более высокая точность не требуется.
Компания утверждает, что чип H100 в три раза быстрее чем процессор A100 предыдущего поколения в вычислениях на FP64, FP32 и на FP16, при этом он в шесть (!) раз быстрее в 8-битных вычислениях.
Что по спекам?
Полная реализация GH100 имеет следующие характеристики:
• 4-нм технология!
• 8 GPCs, 72 TPCs (9 TPCs/GPC), 2 SMs/TPC, 144 SMs per full GPU
• 128 FP32 CUDA Cores per SM, 18432 FP32 CUDA Cores per full GPU
• 4 Fourth-Generation Tensor Cores per SM, 576 per full GPU
• 6 HBM3 or HBM2e stacks, 12 512-bit Memory Controllers
• 60MB L2 Cache
• Fourth-Generation NVLink and PCIe Gen 5
NVIDIA также заявляет, что ее вычислительные ядра включают в себя «Transformer Engine», который можно использовать для ускорения Трансформеров «до 6 раз» по сравнению с предыдущей арзитектурой Ampere. Сам «Transformer Engine», по-видимому, это подкрученные тензорные блоки (tensor units), которые работают на 8-битах, когда более высокая точность не требуется.
Компания утверждает, что чип H100 в три раза быстрее чем процессор A100 предыдущего поколения в вычислениях на FP64, FP32 и на FP16, при этом он в шесть (!) раз быстрее в 8-битных вычислениях.
BY эйай ньюз
Share with your friend now:
tgoop.com/ai_newz/1033