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H100和A100在AI训练上的性能差距有多大？
发布日期:
2024-11-29 16:12:11
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https://www.idcsp.com//help/2073.html
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AI训练性能提升：NVIDIA官方声称，H100在AI训练上相比于A100可以提供高达9倍的速度提升。这一提升得益于H100的更高GPU内存带宽、升级版的NVLink带宽（最高可达900 GB/s）以及H100的浮点运算性能超过A100的3倍以上。
Tensor Cores性能：H100配备了第四代Tensor Cores，与A100相比，芯片间速度提升高达6倍，包括每个流式多处理器（SM）的速度提升（2倍的矩阵乘法累加计算率）、额外的SM数量以及更高的时钟频率。特别值得一提的是，H100的Tensor Cores支持8位浮点FP8输入，在该精度下大幅提升速度。
内存和带宽：H100使用的HBM3内存几乎提供了A100的两倍带宽。H100 SXM5 GPU是世界上第一个使用HBM3内存的GPU，提供超过3TB/s的内存带宽。
独立基准测试结果：MosaicML进行的基准测试显示，对于未针对H100优化的较小模型，H100在AI训练上相对于A100实现了约2.2倍的速度提升。而对于针对H100优化的较大模型，性能提升更为显著，特别是30B模型，速度提升达到了3.3倍。
其他基准测试：Lambda Labs在训练一个类似GPT3的大型语言模型（具有175B参数）时，使用FlashAttention2进行基准测试，H100的性能比A100高出约2.1倍。
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