在今年的S23大會上，NVIDIA 突然宣布推出了 NVIDIA HGX H200，為全球領(lǐng)先的 AI 計算平臺帶來強(qiáng)大動力。據(jù)介紹，該平臺基于 NVIDIA Hopper 架構(gòu)，配備 NVIDIA H200 Tensor Core GPU 和高級內(nèi)存，可處理生成 AI 和高性能計算工作負(fù)載的海量數(shù)據(jù)。

英偉達(dá)指出，NVIDIA H200 是首款提供 HBM3e 的 GPU，作為一種更快、更大的內(nèi)存，HBM3e可加速生成式 AI 和大型語言模型，同時能推進(jìn) HPC 工作負(fù)載的科學(xué)計算。借助 HBM3e，NVIDIA H200 能以每秒 4.8 TB 的速度提供 141GB 內(nèi)存，與前前一代的NVIDIA A100 相比，容量幾乎翻倍，帶寬增加 2.4 倍。

HGX H200 由 NVIDIA NVLink 和 NVSwitch 高速互連提供支持，可為各種應(yīng)用工作負(fù)載提供最高性能，包括針對超過 1750 億個參數(shù)的最大模型的 LLM 訓(xùn)練和推理。英偉達(dá)表示，在不斷發(fā)展的人工智能領(lǐng)域，企業(yè)依靠LLM來滿足各種推理需求。當(dāng)為大量用戶群大規(guī)模部署時，人工智能推理加速器必須以最低的 TCO 提供最高的吞吐量。

在處理 Llama2 （一個 700 億參數(shù)的 LLM）等 LLM 時，H200 的推理速度比 H100 GPU 提高了 2 倍。

英偉達(dá)進(jìn)一步指出，內(nèi)存帶寬對于 HPC 應(yīng)用程序至關(guān)重要，因為它可以實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)傳輸，減少復(fù)雜的處理瓶頸。對于模擬、科學(xué)研究和人工智能等內(nèi)存密集型 HPC 應(yīng)用，H200 更高的內(nèi)存帶寬可確保高效地訪問和操作數(shù)據(jù)，與 CPU 相比，獲得結(jié)果的時間最多可加快 110 倍。

隨著 H200 的推出，能源效率和 TCO 達(dá)到了新的水平。這項尖端技術(shù)提供了無與倫比的性能，且功率配置與 H100 相同。人工智能工廠和超級計算系統(tǒng)不僅速度更快，而且更環(huán)保，提供了推動人工智能和科學(xué)界向前發(fā)展的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢。

NVIDIA H200 將應(yīng)用于具有四路和八路配置的 NVIDIA HGX H200 服務(wù)器主板，這些主板與 HGX H100 系統(tǒng)的硬件和軟件兼容。它還可用于8 月份發(fā)布的采用 HBM3e 的 NVIDIA GH200 Grace Hopper superichip。

據(jù)介紹，八路 HGX H200 提供超過 32 petaflops 的 FP8 深度學(xué)習(xí)計算和 1.1TB 聚合高帶寬內(nèi)存，可在生成式 AI 和 HPC 應(yīng)用中實現(xiàn)最高性能。

英偉達(dá)表示，H200 可以部署在各種類型的數(shù)據(jù)中心中，包括本地、云、混合云和邊緣。NVIDIA 的全球生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴服務(wù)器制造商（包括華擎 Rack、華碩、戴爾科技、Eviden、技嘉、惠普企業(yè)、英格拉科技、聯(lián)想、QCT、Supermicro、緯創(chuàng)資通和緯穎科技）可以使用 H200 更新其現(xiàn)有系統(tǒng)。

而除了CoreWeave、Lambda和 Vultr 之外，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、谷歌云、微軟 Azure 和甲骨文云基礎(chǔ)設(shè)施將從明年開始成為首批部署基于 H200 實例的云服務(wù)提供商。

HBM3e，H200的升級重點

隨著速度更快、容量更大的 HBM3E 內(nèi)存將于 2024 年初上線，NVIDIA 一直在準(zhǔn)備其當(dāng)前一代服務(wù)器 GPU 產(chǎn)品以使用新內(nèi)存。早在 8 月份，我們就看到 NVIDIA 計劃發(fā)布配備 HBM3E 的 Grace Hopper GH200 超級芯片版本。這次NVIDIA 宣布的H200，其實就是配備 HBM3E 內(nèi)存的獨立 H100 加速器的更新版本。

據(jù)SK海力士介紹，HBM3E不僅滿足了用于AI的存儲器必備的速度規(guī)格，也在發(fā)熱控制和客戶使用便利性等所有方面都達(dá)到了全球最高水平。在速度方面，其最高每秒可以處理1.15TB（太字節(jié)）的數(shù)據(jù)。其相當(dāng)于在1秒內(nèi)可處理230部全高清（Full-HD，F(xiàn)HD）級電影（5千兆字節(jié)，5GB）。值得一提的是，美光在七月還宣布推出超過 1.2TBps HBM3 gen 2 產(chǎn)品，這表明 SK 海力士還有很多追隨的工作要做。

與 Grace Hopper 的同類產(chǎn)品一樣，H200 的目的是通過推出具有更快和更高容量內(nèi)存芯片版本，作為 Hx00 產(chǎn)品線的中期升級。利用美光和其他公司即將推出的HBM3E 內(nèi)存，NVIDIA 將能夠提供在內(nèi)存帶寬受限的工作負(fù)載中具有更好的實際性能的加速器，而且還能夠提供能夠處理更大工作負(fù)載的部件。這對于生成式AI 領(lǐng)域尤其有幫助——迄今為止，該領(lǐng)域幾乎推動了對 H100 加速器的所有需求——因為最大的大型語言模型可以最大程度地支持 80GB H100。

與此同時，由于 HBM3E 內(nèi)存要到明年才能發(fā)貨，NVIDIA 一直在利用這個間隙發(fā)布 HBM3E 更新部件。繼今年夏天發(fā)布 GH200 后，NVIDIA 宣布采用 HBM3E 的 Hx00 加速器獨立版本只是時間問題，現(xiàn)在H200終于到來。

從今天披露的規(guī)格來看，H200 基本上看起來就像是 GH200 的 Hopper 一半，作為自己的加速器。當(dāng)然，這里最大的區(qū)別是將 HBM3 替換為 HBM3E，這使得 NVIDIA 能夠提高內(nèi)存帶寬和容量，并且 NVIDIA 啟用了第 6 個HBM內(nèi)存堆棧，該堆棧在原始 H100 中被禁用。這將使 H200 的內(nèi)存帶寬從 80GB 提升至 141GB，內(nèi)存帶寬從 3.35TB/秒提升至 NVIDIA 初步預(yù)期的 4.8TB/秒。

根據(jù)總帶寬和內(nèi)存總線寬度向后推算，這表明 H200 的內(nèi)存將以大約 6.5Gbps/引腳運行，與原始 H100 的 5.3Gbps/引腳 HBM3 內(nèi)存相比，頻率增加了大約 25%。這實際上遠(yuǎn)低于 HBM3E 額定的內(nèi)存頻率（美光希望達(dá)到 9.2Gbps/pin），但由于它正在針對現(xiàn)有 GPU 設(shè)計進(jìn)行改造，因此看到 NVIDIA 當(dāng)前的內(nèi)存控制器沒有相同的內(nèi)存頻率范圍也就不足為奇了。

H200還將保留GH200不同尋常的141GB內(nèi)存容量。HBM3E 內(nèi)存本身的物理容量為 144GB（以六個 24GB 堆棧的形式出現(xiàn)），但 NVIDIA 出于產(chǎn)量原因保留了部分容量。因此，客戶無法訪問板載的所有 144GB，但與 H100 相比，他們可以訪問所有六個堆棧，并具有容量和內(nèi)存帶寬優(yōu)勢。

正如我們之前所說，運送具有全部 6 個工作堆棧的部件基本上需要完美的芯片，因為 H100 的規(guī)格非常慷慨地允許 NVIDIA 運送具有非功能堆棧的部件。因此，與同類 H100 加速器（已經(jīng)供不應(yīng)求）相比，這可能是體積較小、良率更低的部件。

除此之外，到目前為止，NVIDIA 尚未透露任何信息表明 H200 將比其前身具有更好的原始計算吞吐量。雖然內(nèi)存變化應(yīng)該會提高實際性能，但 NVIDIA 為 HGX H200 集群引用的 32 PFLOPS FP8 性能與當(dāng)今市場上的 HGX H100 集群相同。

不過據(jù)anadtech分析，H200 迄今為止僅適用于 SXM5 插槽，并且在矢量和矩陣數(shù)學(xué)方面具有與 Hopper H100 加速器完全相同的峰值性能統(tǒng)計數(shù)據(jù)。區(qū)別在于，H100 具有 80 GB 和 96 GB 的 HBM3 內(nèi)存，在初始設(shè)備中分別提供 3.35 TB/秒和 3.9 TB/秒的帶寬，而 H200 具有 141 GB 更快的 HBM3e 內(nèi)存，帶寬為 4.8總帶寬 TB/秒。

與 Hopper 基準(zhǔn)相比，內(nèi)存容量增加了 1.76 倍，內(nèi)存帶寬比 Hopper 基準(zhǔn)增加了 1.43 倍——所有這些都在相同的 700 瓦功率范圍內(nèi)。作為對比，AMD 的Antares MI300X 將提供 5.2 TB/秒的帶寬和 192 GB 的 HBM3 容量，并且很可能提供更高的峰值浮點功率，但也可能只是更有效的浮點功率。

最后，與配備 HBM3E 的 GH200 系統(tǒng)一樣，NVIDIA 預(yù)計 H200 加速器將于 2024 年第二季度推出。

HGX H200和Quad GH200 ，同時發(fā)布

除了 H200 加速器之外，NVIDIA 還發(fā)布了 HGX H200 平臺，這是使用較新加速器的 8 路 HGX H100 的更新版本。HGX 載板是 NVIDIA H100/H200 系列的真正支柱，包含 8 個 SXM 外形加速器，這些加速器以預(yù)先安排的全連接拓?fù)溥B接。HGX 板的獨立性質(zhì)使其能夠插入合適的主機(jī)系統(tǒng)，從而允許 OEM 定制其高端服務(wù)器的非 GPU 部分。

鑒于 HGX 與 NVIDIA 的服務(wù)器加速器齊頭并進(jìn)，HGX 200 的發(fā)布很大程度上只是一種形式。盡管如此，NVIDIA 仍確保在 SC23 上宣布這一消息，并確保 HGX 200 主板與 H100 主板交叉兼容。因此，服務(wù)器制造商可以在當(dāng)前的設(shè)計中使用 HGX H200，從而實現(xiàn)相對無縫的過渡。

隨著 NVIDIA 現(xiàn)在批量發(fā)售 Grace 和 Hopper（以及 Grace Hopper）芯片，該公司還宣布推出一些使用這些芯片的其他產(chǎn)品。其中最新的是 4 路 Grace Hopper GH200 板，NVIDIA 簡稱為 Quad GH200。

名副其實，Quad GH200 將四個 GH200 加速器放置在一塊板上，然后可以安裝在更大的系統(tǒng)中。各個 GH200 以 8 芯片、4 路 NVLink 拓?fù)湎嗷ミB接，其想法是使用這些板作為更大系統(tǒng)的構(gòu)建塊。

實際上，Quad GH200 是與 HGX 平臺相對應(yīng)的 Grace Hopper。與僅 GPU 的 HGX 板不同，Grace CPU 的加入在技術(shù)上使每個板獨立且自支撐，但將它們連接到主機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施的需求保持不變。

Quad GH200 節(jié)點將提供 288 個 Arm CPU 內(nèi)核和總計 2.3TB 的高速內(nèi)存。值得注意的是，NVIDIA 在這里沒有提到使用 GH200 的 HBM3E 版本（至少最初沒有），因此這些數(shù)字似乎是原始的 HBM3 版本。這意味著我們希望每個 Grace CPU 配備 480GB LPDDR5X，每個 Hopper GPU 配備 96GB HBM3。或者總共1920GB LPDDR5X和384GB HBM3內(nèi)存。

一臺超級計算機(jī)：23762個GH200，18.2 兆瓦

在發(fā)布H200的同時，NVIIDA 還宣布與 Jupiter 合作贏得了一項新的超級計算機(jī)設(shè)計。根據(jù) EuroHPC 聯(lián)合組織的訂購，Jupiter 將成為由 23,762 個 GH200 節(jié)點構(gòu)建的新型超級計算機(jī)。一旦上線，Jupiter 將成為迄今為止宣布的最大的基于 Hopper 的超級計算機(jī)，并且是第一臺明確（且公開）針對標(biāo)準(zhǔn) HPC 工作負(fù)載以及已經(jīng)出現(xiàn)的低精度張量驅(qū)動的 AI 工作負(fù)載的超級計算機(jī)。定義迄今為止宣布的基于 Hopper 的超級計算機(jī)。

Jupiter 與 Eviden 和 ParTec 簽約，徹底展示了NVIDIA 技術(shù)。基于 NVIDIA 今天發(fā)布的 Quad GH200 節(jié)點，Grace CPU 和 Hopper GPU 成為超級計算機(jī)的核心。各個節(jié)點均由 Quantum-2 InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)支持，毫無疑問基于 NVIDIA 的 ConnectX 適配器。

該公司沒有透露具體的核心數(shù)量或內(nèi)存容量數(shù)據(jù)，但由于我們知道單個 Quad GH200 主板提供的功能，因此數(shù)學(xué)計算很簡單。在高端（假設(shè)沒有出于良率原因進(jìn)行回收/合并），這將是 23,762 個 Grace CPU、23,762 個 Hopper H100 級 GPU、大約 10.9 PB 的 LPDDR5X 和另外 2.2PB 的 HBM3 內(nèi)存。

該系統(tǒng)預(yù)計為人工智能用途提供 93 EFLOPS 的低精度性能，或為傳統(tǒng) HPC 工作負(fù)載提供超過 1 EFLOPS 的高精度 (FP64) 性能。后一個數(shù)字尤其值得注意，因為這將使 Jupiter 成為第一個用于 HPC 工作負(fù)載的基于 NVIDIA 的百億億次系統(tǒng)。

也就是說，應(yīng)謹(jǐn)慎對待 NVIDIA 的 HPC 性能聲明，因為 NVIDIA 仍在計算張量性能 - 1 EFLOPS 是 23,762 個 H100 只能通過 FP64 張量運算提供的東西。理論 HPC 超級計算機(jī)吞吐量的傳統(tǒng)指標(biāo)是矢量性能而不是矩陣性能，因此該數(shù)字與其他系統(tǒng)不完全可比。不過，由于 HPC 工作負(fù)載也部分地大量使用了矩陣數(shù)學(xué)，因此這也不是一個完全無關(guān)的說法。否則，對于任何尋求強(qiáng)制性 Frontier 比較的人來說，Jupiter 的直接矢量性能將約為 800 TFLOPS，而 Frontier 的直接矢量性能是 Frontier 的兩倍多。另一方面，這兩個系統(tǒng)在現(xiàn)實條件下的接近程度將取決于它們各自的工作負(fù)載中使用了多少矩陣數(shù)學(xué)（LINPACK 結(jié)果應(yīng)該很有趣）。

該系統(tǒng)的價格標(biāo)簽尚未公布，但功耗為：18.2 兆瓦電力（比 Frontier 少約 3 兆瓦）。因此，無論系統(tǒng)的真實價格是多少，就像系統(tǒng)本身一樣，它絕不是嬌小的。

根據(jù) NVIDIA 的新聞稿，該系統(tǒng)將安裝在德國于利希研究中心 (Forschungszentrum Jülich) 設(shè)施中，用于“創(chuàng)建氣候和天氣研究、材料科學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)、工業(yè)工程和量子計算領(lǐng)域的基礎(chǔ)人工智能模型”。” 該系統(tǒng)計劃于 2024 年安裝，但尚未公布預(yù)計上線日期。

審核編輯：黃飛