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H100和A100在AI訓(xùn)練上的性能差距有多大？

發(fā)布日期:

2024-11-29 16:12:11

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http://www.bbswl.cn//help/2073.html

本文關(guān)鍵詞

H100 A100

根據(jù)搜索結(jié)果，NVIDIA H100和A100在AI訓(xùn)練上的性能差距是顯著的。以下是一些關(guān)鍵點：

  1. AI訓(xùn)練性能提升：NVIDIA官方聲稱，H100在AI訓(xùn)練上相比于A100可以提供高達9倍的速度提升。這一提升得益于H100的更高GPU內(nèi)存帶寬、升級版的NVLink帶寬（最高可達900 GB/s）以及H100的浮點運算性能超過A100的3倍以上。

  2. Tensor Cores性能：H100配備了第四代Tensor Cores，與A100相比，芯片間速度提升高達6倍，包括每個流式多處理器（SM）的速度提升（2倍的矩陣乘法累加計算率）、額外的SM數(shù)量以及更高的時鐘頻率。特別值得一提的是，H100的Tensor Cores支持8位浮點FP8輸入，在該精度下大幅提升速度。

  3. 內(nèi)存和帶寬：H100使用的HBM3內(nèi)存幾乎提供了A100的兩倍帶寬。H100 SXM5 GPU是世界上第一個使用HBM3內(nèi)存的GPU，提供超過3TB/s的內(nèi)存帶寬。

  4. 獨立基準測試結(jié)果：MosaicML進行的基準測試顯示，對于未針對H100優(yōu)化的較小模型，H100在AI訓(xùn)練上相對于A100實現(xiàn)了約2.2倍的速度提升。而對于針對H100優(yōu)化的較大模型，性能提升更為顯著，特別是30B模型，速度提升達到了3.3倍。

  5. 其他基準測試：Lambda Labs在訓(xùn)練一個類似GPT3的大型語言模型（具有175B參數(shù)）時，使用FlashAttention2進行基準測試，H100的性能比A100高出約2.1倍。

綜上所述，H100在AI訓(xùn)練性能上相比于A100有顯著的提升，特別是在處理大型模型和優(yōu)化后的模型時，性能提升更為明顯。這些性能提升使得H100成為處理最苛刻AI應(yīng)用和數(shù)據(jù)密集型任務(wù)的理想選擇。

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圖片81

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