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英偉達AI芯片上新 傳遞兩大信號

摘要:美國當地時間11月13日,在2023年全球超算大會(SC23)上,英偉達推出了新一代GPU H200。相比于前代H100,H200的性能提升了60%-90%,但是單看算力這一指標,H200的算力與H100基本相同,對比兩者的產品規格表可以發現,實現算力不變而性能飛躍的關鍵點就是內存。

  ICC訊 美國當地時間11月13日,在2023年全球超算大會(SC23)上,英偉達推出了新一代GPU H200。當日,英偉達的股價在截至收盤時間增長0.6%,為486.2美元,數據顯示,英偉達創下了近7年來最長的連漲記錄。這一次,英偉達將AI芯片的發展方向引向了存儲和推理能力。

  英偉達的新品,與早些時候英特爾和AMD透露的AI芯片發布計劃呼應,AI芯片從以算力為中心的競爭向更加多樣化發展。

  AI芯片競爭焦點轉向存儲?

  相比于前代H100,H200的性能提升了60%-90%,但是單看算力這一指標,H200的算力與H100基本相同,對比兩者的產品規格表可以發現,實現算力不變而性能飛躍的關鍵點就是內存。

H100與H200規格對比

  英偉達在發布H200時表示,該產品是全球首款搭載HBM3e的GPU,而H100中使用的仍是HBM3。據了解,HBM3e能夠為H200提供傳輸速度達4.8TB/秒的141GB顯存。與前代產品、常被其他競爭者視作“計量單位”的A100 相比,其容量也翻了近乎一倍,帶寬增加了2.4 倍。

AMD將發布MI300X

  事實上,英偉達在AI芯片方面的挑戰者AMD在幾個月前就強調了AI芯片存儲容量的重要性。AMD CEO蘇姿豐表示,AMD即將于今年12月推出的純GPU產品Instinct MI300X使用具備192GB顯存的HBM3,帶寬為5.2GB/秒。值得注意的是,AMD產品具備8個HBM3顯存堆棧,而英偉達產品僅有6個。同時,AMD首個AI加速器產品MI300A也擁有多達13顆小芯片,共包含1460億個晶體管,配置128GB的HBM3內存,相比前代的MI250,MI300A的性能提高8倍,效率提高5倍。

  在英特爾方面,英特爾CEO帕特·基辛格曾在9月舉行的英特爾on技術創新峰會上公布了英特爾AI芯片的路線圖:到2024年,英特爾將推出采用5nm制程的Gaudi3,再下一代AI芯片代號則為Falcon Shores。Gaudi2于2022年推出,從產品規格來看,Gaudi2所使用的是6個HBM2堆棧共96GB。英特爾表示,Guadi3的算力將是前代產品Gaudi2的兩倍,網絡帶寬、HBM容量是Gaudi2的1.5倍。

英特爾Gaudi2規格

  可以看出, 在各芯片企業的推動下,AI芯片的競逐正從初期的算力指標競爭,進一步延展到存儲領域,HBM(高帶寬存儲)幾乎成為了未來AI芯片當中必備且必爭的存儲器。英偉達超大規模和高性能計算副總裁Ian Buck表示:“想要通過生成式AI和HPC應用創造智能,就必須使用大型、快速的GPU顯存來高速、高效地處理海量數據。”

  半導體行業專家盛陵海告訴《中國電子報》記者:“從技術角度來講,存儲性能是提高AI訓練能力的瓶頸,如果存儲能力跟不上算力,整個模型的訓練便難以高效運行;從企業角度來講,發展存儲性能也是性價比相對較高的方式之一。”據了解,當前最高規格高帶寬存儲器的HBM3e主要由SK海力士、三星以及美光提供。

  AI芯片性能提升貴在推理?

  大模型訓練和推理的效率與效果是衡量GPU性能的重要指標,各大廠商也圍繞著大模型訓練與推理不斷提升自身實力。

H200與H100的推理性能對比

  H200的性能提升數據著重體現在模型推理上面。英偉達表示,H200在700億參數的大語言模型Llama2上的推理速度比H100提高了近一倍,功耗也會降低50%。同時,英偉達H200和H100由于都基于Hopper架構,互相之間具備強兼容性,可實現一定程度上的替換,同時英偉達透露,下一代采用全新架構的GPU B100也將于2024年推出,進一步強化訓練和推理的性能。

  面向訓練需求,半導體廠商推出了多塊芯片互連的解決方案,用以支持更大參數的模型訓練。英特爾的GAUDI 2 HLBA-225支持8塊Guadi2共同運行;AMD推出Instinct平臺同樣搭載8塊MI300X,被蘇姿豐稱作是“人工智能推理和訓練的終極解決方案”;英偉達依靠自身NVLink和NV Switch的高速互連技術,推出了HGXH200的服務器主板。英偉達稱,客戶可選擇搭載4塊或8塊H200,配合Grace Hopper芯片可為各種應用工作負載提供最高的性能,包括針對1750億參數以上超大模型的LLM訓練和推理。

  “從訓練來看,雖有目前常說的‘百模大戰’,但是其參數量和精度等還需要進一步優化,同時,專業大模型的成熟度也不比通用大模型,故而當前的主要訴求仍在大模型訓練上。”盛陵海說,“而同時,未來的推理需求則逐步增加,因為人工智能的應用落地,最終還是要看推理能力。”

內容來自:中國電子報
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