网站排名代做,电子商务网站建设与管理的书,地方文明网站建设措施,全景网站如何建设现在有市场消息表示#xff0c;NVIDIA正计划减少A800 GPU的产量#xff0c;以促进其更高端的H800 GPU 的销售。很显然NVIDIA是希望从H800 GPU上获得更多销售量#xff0c;从中国市场获得更多利益。而且最近一段时间有传闻美国要彻底封杀AI芯片的出口#xff0c;让国内甚至连… 现在有市场消息表示NVIDIA正计划减少A800 GPU的产量以促进其更高端的H800 GPU 的销售。很显然NVIDIA是希望从H800 GPU上获得更多销售量从中国市场获得更多利益。而且最近一段时间有传闻美国要彻底封杀AI芯片的出口让国内甚至连A100和H800都无法买到所以受到这个传闻的影响国内厂商这段时间疯狂采购NVIDIA的GPU而现在NVIDIA减产A800同时将产能重心转向H800很显然是看准了国内厂商的需求想借此大赚。
之前NVIDIA并没有在国内大量推销H800主要是让国内公司根据自己需求选购所以国内公司都更愿意购买A800毕竟H800售价 25万。不过现在美国彻底封杀AI芯片出口的传闻散播出来NVIDIA又大大降低了A800的产能这使得中国厂商不得不转而购买H800 GPU。
H800采用全新的Hopper架构拥有最高可达 18432 个FP32单精度CUDA核心和 9216 个FP64双精度CUDA核心以及576个第四代张量核心。运算能力方面FP64性能 34 TFlops(34万亿次/秒)FP64 Tensor Core性能 67 TFlopsTF32性能 989 TFlopsFP16 Tensor Core性能 1979 TFlopsINT8性能 3958 TOPS。
看到上面的参数你是否和我一样存有疑惑CPU为什么只看核心数、主频或者缓存大小而GPU有这么多参数下面我们就来解读一下GPU这些参数。 文章目录 Hopper架构核心数GPU算力是如何计算的呢张量核心Tensor Core GPU这么牛我们还需要CPU吗 Hopper架构核心数 Hopper架构基本结构 流式多处理器SM 一个H800芯片有8组GPC(图形处理器集群)每个又由9个TPC(纹理处理器集群)组成GPC之间通过L2缓存共享中间数据GPC计算的中间数据通过NVLink与其他GPU连接/交换。每个TPC由两个SM流式多处理器组成。每组SM有128个FP32 CUDA核心总计18432个。每组SM有64个FP64 CUDA核心总计9216个。
i9 CPU也只有24核心那GPU的运算速度快也是无可厚非的。
GPU算力是如何计算的呢
GPU的性能取决于内存带宽、内存访问模式、并联方式、组网带宽、算法并行性等多个因素所以GPU算力的计算可以分为理论浮点运算峰值计算能力和实际应用性能。
不同精度核心是固定的就可以确定在某个精度下的算力了那我们就可以算出H800的FP64双精度算力已知Hopper架构GPU主频 1.89 GHzGPU每核心单个周期浮点计算系数是2从上面我们又知道Hopper架构拥有9216个FP64 CUDA核心。 每一个 SM 的两个 warp线程束调度单元和两个指令分发单元允许同时启动和执行两个 warp。Fermi 双 warp 调度机制可以同时启动两个 warp 。 H800的FP64双精度理论峰值算力 9216 x 1.89 x 2 34836.48 GFlops 34 TFlops。
由于Hopper架构不同版本的卡核心数略有不同比如PCIe 5.0版本SM虽然还是128组但是CUDA核心只有14952个所以算力也有所不同。
i9 处理器有 24 核心基础频率为 3.3 GHz36 线程AVX2 每时钟周期的单精度运算次数 32 每时钟周期的双精度运算次数 16。
i9的FP64双精度理论峰值算力 24 x 3.3 x 16 1267.2 GFlops 1.2 TFlops。
单个处理器的运算速度超过 1TFLOP和H800的 34 TFlops相比差距还是非常大的。
浮点数的规格不同算力载体不同算力差异是非常巨大的。这里我们要引入另一个概念通用计算、智算和超算
通用计算算力FP32单精度算力AI智算算力FP16半精度算力超算算力FP64双精度算力
《【智算中心】国产GPU横向对比》 中我们也讲到当前国产GPU还无法达到英伟达通用GPU的能力只能侧重于某一个方向比如昇腾910只支持FP16及一下精度海光DCU却侧重于FP64超算领域。
张量核心Tensor Core Tensor Core 可实现混合精度计算并能根据精度的降低动态调整算力在保持准确性的同时提高吞吐量。
TF32 TensorFlow-32 英伟达提出的代替FP32的单精度浮点格式 早在NVIDIA A100/Ampere安培架构 GPU 中的就引入了新数据类型TF32 使用与半精度 (FP16) 数学相同的 10 位尾数表明对于 AI 工作负载的精度要求有足够的余量。并且TF32采用与FP32相同的8位指数因此可以支持相同的数值范围。使TF32 在性能、范围和精度上实现了平衡 。
这样的组合使TF32 成为了代替FP32 进行单精度数学计算的绝佳替代品尤其是用于大量的乘积累加计算其是深度学习和许多HPC 应用的核心。
借助于NVIDIA 函示库用户无需修改代码即可使其应用程式充分发挥TF32 的各种优势。TF32 Tensor Core 根据FP32 的输入进行计算并生成FP32 格式的结果。
为获得最佳性能A100 还具有经过增强的16 位数学功能。它以两倍于TF32 的速度支持FP16 和Bfloat16BF16。利用自动混合精度。
GPU这么牛我们还需要CPU吗
CPU和GPU大不相同是由于其设计目标的不同它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构示意图 CPU由算术逻辑单元ALU、控制器Control 和寄存器Cache及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线DRAM构成。CPU内核必须处理计算机所做的每一个操作计算、内存获取、IO、中断因此它有一个庞大的复杂指令集。要实现指令集您需要更多的逻辑因此与 GPU 相比更多的晶体管每个核心的成本更高。
GPU的特点是有很多的ALU和更少的缓存内存、更简单的指令和更低的每时钟时钟速率但它们经过优化可以作为一个组进行更多计算。指令集越简单缓存越少每个内核的成本就越低。
所以CPU擅长逻辑控制串行的运算。而GPU擅长做简单的、重复的大规模并发计算应用场景不同短期内也不存在替代之说。
