英伟达（NVIDIA）一直是人工智能（AI）领域的领先者之一，其GPU产品在深度学习、科学计算和数据处理等方面展现了卓越的性能和能力。H100系列是英伟达专为AI计算而设计的一款顶级GPU，具备强大的计算性能和丰富的深度学习加速功能。在本文中，我们将对H100系列的三个不同版本进行详细的技术分析：H100 SXM、H100 PCIe和H100 NVL。
加速计算的数量级飞跃
借助 NVIDIA H100 Tensor Core GPU，为每个工作负载提供卓越的性能、可扩展性和安全性。 借助 NVIDIA NVLink™ 交换机系统，最多可以连接 256 个 H100 GPU，以加速百亿亿次工作负载。 GPU 还包括专用的 Transformer Engine，用于解决万亿参数语言模型。 H100 的综合技术创新可以将大型语言模型 (LLM) 的速度比上一代提高 30 倍，从而提供业界领先的对话式 AI。
技术参数概览
首先，让我们来看一下H100系列各个版本的主要技术参数：
| 技术参数 | H100 SXM | H100 PCIe | H100 NVL |
|---|---|---|---|
| FP64 teraFLOPS | 34 | 26 | 68 |
| FP64 Tensor Core | 67 | 51 | 134 |
| FP32 teraFLOPS | 67 | 51 | 134 |
| TF32 Tensor Core | 989 | 756 | 1,979 |
| BFLOAT16 Tensor Core | 1,979 | 1,513 | 3,958 |
| FP16 Tensor Core | 1,979 | 1,513 | 3,958 |
| FP8 Tensor Core | 3,958 | 3,026 | 7,916 |
| INT8 Tensor Core | 3,958 TOPS | 3,026 TOPS | 7,916 TOPS |
| GPU内存 | 80GB | 80GB | 188GB |
| GPU内存带宽 | 3.35TB/s | 2TB/s | 7.8TB/s |
| 解码器 | 7 NVDEC + 7 JPEG | 7 NVDEC + 7 JPEG | 14 NVDEC + 14 JPEG |
| 最大热设计功耗 (TDP) | 最高700W | 300-350W | 2x 350-400W |
| 多实例GPU | 最多7个MIGs @ 10GB | 最多7个MIGs @ 10GB | 最多14个MIGs @ 12GB |
| 外形尺寸 | SXM形式 | 双槽PCIe | 双槽PCIe |
| 互连 | NVLink：900GB/s PCIe Gen5：128GB/s | NVLink：600GB/s PCIe Gen5：128GB/s | NVLink：600GB/s PCIe Gen5：128GB/s |
| 服务器选项 | NVIDIA HGX™ H100 + 合作伙伴和NVIDIA认证系统（4或8个GPU） | NVIDIA DGX™ H100 + 8个GPU | 合作伙伴和NVIDIA认证系统（1–8个GPU） |
技术分析
现在让我们对上述技术参数进行更详细的分析：
计算性能:
H100系列提供了出色的计算性能，适用于各种人工智能任务。其中，FP32和TF32性能非常强劲，适用于大规模深度学习模型的训练和推理。Tensor Core加速功能为深度学习工作负载提供了巨大的加速，特别是在半精度（FP16/BFLOAT16）和整数计算（INT8）方面。GPU内存和带宽:
H100系列配备了大容量的GPU内存，分别为80GB和188GB，这对于处理大规模数据集和模型至关重要。GPU内存带宽分别为3.35TB/s、2TB/s和7.8TB/s，确保了高速数据传输和处理。
解码器:
H100系列配备了多个解码器，可以同时处理多个视频流或图像流，适用于视频处理和图像识别等应用。热设计功耗（TDP）:
H100系列的热设计功耗在不同配置下有所不同，最高可达700W。高性能和高功率的同时，也需要考虑散热和功耗管理。多实例GPU:
H100系列支持多实例GPU（MIG），可以将GPU资源划分为多个独立的实例，以满足不同工作负载的需求。互连:
使用NVLink和PCIe Gen5等高速互连技术，可以实现多个GPU之间的快速数据传输和通信，提高系统整体性能。应用领域
H100系列适用于各种人工智能任务，包括但不限于：
深度学习训练和推理大规模数据处理和分析视频分析和处理图像识别和处理科学计算和模拟医学影像处理自动驾驶技术
结论
总的来说，英伟达的H100系列GPU提供了强大的计算性能、丰富的深度学习加速功能和高效的数据处理能力，适用于各种高性能计算和人工智能应用场景。它们的出色性能和功能使其成为了当今人工智能领域的重要组成部分，为各种复杂任务提供了可靠的计算支持。