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H800 PCIe 在 AI 和深度学习领域的应用有哪些具体案例？
发布日期:
2024-08-20 15:34:28
本文链接
https://www.idcsp.com//help/1660.html
本文关键词
1、高内存容量：高内存容量：H800 PCIe可能配备了大容量的显存，这对于处理大规模数据集和复杂的计算任务至关重要。
2、大模型训练支持：H800 GPU 专为数据中心设计，用于加速 AI 和数据分析应用，特别适合训练大型语言模型。其第四代 Tensor Core、Transformer 引擎和支持 FP8 精度的特性，使其在训练大型语言模型方面具有优。
3、高性能数据分析：H800 GPU 通过结合 NVIDIA® NVLink® 和 NVSwitch™ 实现的可扩展性，以及超过 2 TB/s 的显存带宽，能够处理大型数据集，加速数据分析工作负载。
4、企业级 AI 应用：H800 GPU 支持多实例 GPU 技术（第二代 MIG 技术），允许多个用户在虚拟环境中共享 GPU 资源，适合企业级 AI 应用，提高资源利用率并优化成本效益。
5、AI 加速模组：蓝海大脑大模型训练平台等使用 H800 GPU 提供的 AI 加速模组，支持高速互联和全互联拓扑，满足大模型训练中张量并行的通信需求，同时支持高性能 I/O 扩展。
6、AI推理性能：A100 在AI推理任务中表现出色，吞吐量可达到CPU的249倍，在极复杂模型上，80GB版本的A100能提供比40GB版本高1.25倍的吞吐量。
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