英伟达的旗舰 AI 芯片据说比上一个冠军快 4.5 倍
放大 / Nvidia H100 Tensor Core GPU 的新闻照片。
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Nvidia 昨天宣布，其即将推出的 H100“Hopper”Tensor Core GPU 在行业标准 MLPerf 基准测试中首次亮相时创造了新的性能记录，提供的结果比 A100 快 4 倍、5 倍，后者是目前Nvidia的处理器。最快的量产 AI 芯片。
MPerf 基准测试（技术上称为“MLPerfTM Inference 2.1”）衡量“推理”工作负载，这表明芯片可以将先前训练的机器学习模型应用于新数据的能力。一组名为 MLCommons 的行业公司在 2018 年开发了 MLPerf 基准，以提供标准化的指标来向潜在客户传达机器学习性能。
放大 / Nvidia H100 与 A100 的基准测试结果，以复杂的条形图形式显示。
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特别是，H100 在 BERT-Large 基准测试中表现出色，该基准使用 Google 开发的 BERT 模型衡量自然语言处理性能。 Nvidia 将这一特殊结果归功于 Hopper 架构的 Transformer Engine，它专门加速了 Transformer 模型的训练。这意味着 H100 可以加速未来的自然语言模型，类似于 OpenAI 的 GPT-3，它可以编写多种不同风格的书面作品并进行对话。
Nvidia 将 H100 定位为高端数据中心 GPU 芯片，专为人工智能和超级计算应用而设计，如图像识别、大语言模型、图像合成等。分析师预计它将取代 A100 作为 Nvidia 的旗舰数据中心 GPU，但它仍在开发中。美国政府上周对向中国出口芯片实施的限制引发了人们的担忧，即英伟达可能无法在 2022 年底之前交付 H100，因为它的一些开发正在那里进行。
Nvidia 在上周向美国证券交易委员会提交的第二份文件中澄清说，美国政府将允许在中国进一步开发 H100，因此该项目目前似乎重回正轨。据英伟达称，H100 将在“今年晚些时候”上市。如果上一代 A100 芯片的成功有任何迹象，那么 H100 可以在未来几年为各种改变游戏规则的 AI 应用程序提供动力。
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Nvidia 昨天宣布，其即将推出的 H100“Hopper”Tensor Core GPU 在行业标准 MLPerf 基准测试中首次亮相时创造了新的性能记录，提供的结果比 A100 快 4 倍、5 倍，后者是目前Nvidia的处理器。最快的量产 AI 芯片。
MPerf 基准测试（技术上称为“MLPerfTM Inference 2.1”）衡量“推理”工作负载，这表明芯片可以将先前训练的机器学习模型应用于新数据的能力。一组名为 MLCommons 的行业公司在 2018 年开发了 MLPerf 基准，以提供标准化的指标来向潜在客户传达机器学习性能。
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特别是，H100 在 BERT-Large 基准测试中表现出色，该基准使用 Google 开发的 BERT 模型衡量自然语言处理性能。 Nvidia 将这一特殊结果归功于 Hopper 架构的 Transformer Engine，它专门加速了 Transformer 模型的训练。这意味着 H100 可以加速未来的自然语言模型，类似于 OpenAI 的 GPT-3，它可以编写多种不同风格的书面作品并进行对话。
Nvidia 将 H100 定位为高端数据中心 GPU 芯片，专为人工智能和超级计算应用而设计，如图像识别、大语言模型、图像合成等。分析师预计它将取代 A100 作为 Nvidia 的旗舰数据中心 GPU，但它仍在开发中。美国政府上周对向中国出口芯片实施的限制引发了人们的担忧，即英伟达可能无法在 2022 年底之前交付 H100，因为它的一些开发正在那里进行。
Nvidia 在上周向美国证券交易委员会提交的第二份文件中澄清说，美国政府将允许在中国进一步开发 H100，因此该项目目前似乎重回正轨。据英伟达称，H100 将在“今年晚些时候”上市。如果上一代 A100 芯片的成功有任何迹象，那么 H100 可以在未来几年为各种改变游戏规则的 AI 应用程序提供动力。
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