Архитектура NVIDIA Hopper

NVIDIA Hopper — передовая архитектура графических процессоров (GPU), представленная компанией NVIDIA в 2022 году. Названа в честь Грейс Хоппер, пионера в области компьютерных наук. Hopper разработана для решения сложнейших задач в высокопроизводительных вычислениях (HPC), искусственном интеллекте и обработке больших данных.

Характеристики архитектуры Hopper

Производственный процесс

Чипы Hopper производятся по кастомизированному 4-нм техпроцессу TSMC (TSMC 4N), что обеспечивает исключительную плотность транзисторов и энергоэффективность. Флагманский GPU H100 содержит 80 миллиардов транзисторов — это беспрецедентное количество для графических процессоров NVIDIA.

Тензорные ядра 4-го поколения

Одно из главных усовершенствований — тензорные ядра четвертого поколения, оптимизированные для матричных вычислений. Они поддерживают несколько форматов данных:

• FP8 (8-битный формат с плавающей точкой)
• FP16 (16-битный формат)
• TF32 (тензорный формат)
• INT8 (8-битный целочисленный формат)

Такая гибкость позволяет ускорить обучение и инференс нейронных сетей при сохранении необходимой точности.

Transformer Engine 

В архитектуре Hopper впервые представлен специализированный блок Transformer Engine — аппаратное решение для ускорения работы моделей на основе трансформеров (GPT, BERT и аналогичных). Этот компонент автоматически оптимизирует использование форматов данных (FP8/FP16), что существенно повышает производительность при работе с современными моделями ИИ.

Память HBM3

Архитектура Hopper — первая в отрасли с поддержкой памяти HBM3 (High Bandwidth Memory 3). В H100 эта высокоскоростная память обеспечивает пропускную способность до 3 ТБ/с, что критически важно для работы с большими наборами данных в задачах машинного обучения и научных расчетах.

NVLink 4.0 

Межсоединение NVLink четвёртого поколения обеспечивает пропускную способность до 900 ГБ/с между GPU, что в 7 раз превышает пропускную способность PCIe 5.0. Это позволяет эффективно масштабировать вычисления на кластерах GPU, применяемых в суперкомпьютерах и центрах обработки данных.

Технологии виртуализации и безопасности

Multi-Instance GPU (MIG)

Улучшенная технология MIG позволяет разделить один физический GPU на до 7 полностью изолированных виртуальных экземпляров. Каждый экземпляр имеет собственные вычислительные ресурсы, память и полосу пропускания, что обеспечивает эффективное распределение мощностей между разными пользователями или задачами.

Confidential Computing

Архитектура Hopper впервые в GPU реализует технологию защищенных вычислений (Confidential Computing). Она обеспечивает шифрование данных непосредственно в процессе их обработки, что критически важно для защиты интеллектуальной собственности и конфиденциальных данных в облачных средах.

Ускорение специализированных алгоритмов

DPX Instructions

Набор инструкций DPX (Dynamic Programming Acceleration) оптимизирован для алгоритмов динамического программирования. Это позволяет ускорить такие задачи, как маршрутизация, компьютерное зрение и обработка последовательностей до 40 раз по сравнению с предыдущими архитектурами NVIDIA.

Флагманский продукт на архитектуре Hopper

Флагманский ускоритель NVIDIA H100 воплощает все преимущества архитектуры Hopper. Основные спецификации:

• 80 миллиардов транзисторов
• Поддержка PCIe 5.0
• Интерфейс NVLink 4.0
• Память HBM3 объёмом до 80 ГБ
• Пиковая производительность: 26 петафлопс для операций с низкой точностью (FP8)

H100 доступен в нескольких формфакторах: SXM5 для высокопроизводительных серверов и PCIe для более широкого спектра серверных систем.

Сетевая интеграция

NVIDIA ConnectX-7

Для максимально эффективного использования потенциала Hopper в распределенных системах применяются сетевые адаптеры NVIDIA ConnectX-7. Они обеспечивают скорость до 400 Гбит/с, что критически важно для создания высокопроизводительных кластеров и суперкомпьютеров. [text_with_btn btn=»Узнать больше» link=»https://itglobal.com/ru-ru/services/platform-services/3d-vdi-kak-servis-gpu-daas/»]Аренда серверов 3D VDI[/text_with_btn]

Области применения архитектуры Hopper

Архитектура NVIDIA Hopper применяется в суперкомпьютерах Leonardo и Alps, обеспечивая экзафлопсную производительность для научных исследований. Ведущие облачные провайдеры AWS, Azure и Google Cloud интегрировали ускорители H100, демонстрируя 30-кратное увеличение производительности в ИИ-задачах. В машинном обучении Hopper значительно сократил время обучения крупных языковых моделей благодаря Transformer Engine и FP8. Геномные исследования ускорились до часов вместо дней, а научные симуляции в физике, климатологии и фармацевтике стали точнее благодаря повышенной вычислительной мощности. В финансовом секторе Hopper обеспечивает анализ данных с микросекундной задержкой для оценки рисков и алгоритмической торговли.