NVIDIA GH200 の紹介: Grace Hopper スーパーチップによる革新的な AI スーパーコンピューティング

2024 年 6 月 27 日

ジェイソンリーブス

今日のテクノロジーの世界では、より優れたコンピューティング能力とインテリジェントな処理能力に対するニーズが高まっています。Grace Hopper スーパーチップを搭載した NVIDIA GH200 は、この分野で大きな前進を遂げた AI スーパーコンピューターです。この記事では、これまでにないレベルのパフォーマンスと効率性の向上を実現した GH200 が、人工知能と機械学習の標準とみなされるものを変える理由を探ります。また、最先端の設計から、これまでにない方法で GPU と CPU の機能を組み合わせた方法まで、各コンポーネントを詳しく説明し、さまざまな業界にどれほどの影響を与えるかを理解できるようにします。この画期的なテクノロジーの技術仕様、潜在的な用途、今後の展開について見ていきましょう。

NVIDIA GH200 とは何ですか? なぜ革命的なのですか?

GH200 グレースホッパースーパーチップの理解

複合コンピューティングソリューションは、NVIDIA GH200 Grace Hopper スーパーチップです。これは、NVIDIA Hopper GPU アーキテクチャの強力な機能と ARM Neoverse CPU のパフォーマンス効率を統合したものです。このチップは、このような統合により、AI、HPC (高性能コンピューティング)、およびデータ分析のパフォーマンスを前例のないレベルにまで高めることができました。この GH200 が他のチップと異なるのは、GPU と CPU のコンポーネントをシームレスにブレンドできるため、レイテンシが短縮され、データスループットが向上するため、複雑な計算タスクがより効率的に処理され、科学研究、自動運転マシン、ビッグデータ処理など、複数の業界にわたる AI 駆動型アプリケーションの新たな境地が開かれるからです。

NVIDIA GH200の主な特徴

GPU と CPU の統合設計: GH200 モデルは、NVIDIA Hopper GPU と ARM Neoverse CPU を組み合わせて、遅延を減らし、データ転送速度を向上させる統合システムを構築します。さらに、NVIDIA はこのプラットフォームをさまざまな高性能コンピューティングタスク向けに最適化しました。
スーパーコンピュータチップ (HPC): このスーパーチップは、集中的な計算タスク向けに設計されており、高性能な計算機能を必要とする環境に最適です。
データ効率の向上: GH200 は処理ユニットとメモリを統合しているため、データ転送速度が向上し、より効率的なデータ処理が可能になります。
スケーラビリティ: 科学研究であれ自律システムであれ、GH200 の設計により、さまざまな業界のニーズに応じてスケールアップまたはスケールダウンできます。
省エネ: GH200 は、ARM Neoverse アーキテクチャを通じて高いパフォーマンスを提供しながら、エネルギー効率も維持しているため、持続可能なコンピューティングソリューションにとって重要です。
AI と機械学習のサポート: GH200 のこれらの高度な機能により、複雑な人工知能と機械学習モデルが可能になり、AI 駆動型アプリケーションの革新が促進されます。

Grace Hopper™ アーキテクチャの説明

Grace Hopper のアーキテクチャは、NVIDIA の Hopper GPU アーキテクチャと ARM Neoverse CPU アーキテクチャのパワーを組み合わせた、コンピューティングシステムの革新的な方法です。この組み合わせにより、データ転送のレイテンシが短縮され、スループットまたは有効な作業量が増加します。この設計には高速共有メモリがあり、CPU と GPU のワークフローがシームレスに統合され、大量のデータ処理要件をサポートするのに必要な高度な相互接続が採用されています。

Grace Hopper アーキテクチャの重要な機能は次のとおりです。

統合メモリ: CPU と GPU が共通のメモリプールにアクセスできるようになるため、データ転送時間が大幅に短縮され、計算がより効率的になります。
高度な相互接続: このタイプのテクノロジでは、特に NVIDIA NVLink などの非常に高い帯域幅を持つテクノロジが使用されます。これにより、さまざまな部分間での迅速な通信が可能になり、大量の情報を伴うタスクで最高のパフォーマンスが保証されます。
並列処理機能: NVIDIA Grace CPU と HBM3E メモリを統合することでシステムの計算能力が向上し、一度に多くの処理が行えるため効率も大幅に向上します。さらに、このアーキテクチャは並列処理で非常に優れたパフォーマンスを発揮するため、AI モデルのトレーニング、高性能コンピューティングタスク、複雑なシミュレーション全般に最適です。

要約すると、Grace Hopper™ アーキテクチャは、さまざまなアプリケーションにスケーラブルで効率的、かつ高性能な基盤を提供することで、コンピューティング環境の現在のニーズに対応するために作成されました。

NVIDIA DGX GH200 AI スーパーコンピューターはどのように動作するのでしょうか?

DGX GH200 における GPU と CPU の役割

AI スーパーコンピューター NVIDIA DGX GH200 は、CPU と GPU を組み合わせて、これまでにない規模のコンピューティング能力を実現します。並列処理では、GPU (グラフィックスプロセッシングユニット) が複数の操作を同時に処理することで重要な役割を果たします。これは、大規模な AI モデルのトレーニングや複雑なシミュレーションの実行において非常に重要です。GPU は、膨大な量のデータと並列で実行される計算の管理に非常に優れているためです。

一方、CPU（中央処理装置）は、汎用コンピューティングタスクの管理と、AI スーパーコンピューター内のさまざまな部分間のアクティビティの調整を担当します。CPU のシーケンシャルタスク計算サポートは、ARM Neoverse CPU を DGX GH200 に統合することで実現され、フロー制御管理の効率化システム全体を処理できるようになります。

DGX GH200 に統合された ARM Neoverse CPU は、NVIDIA の Hopper GPU と連携して動作し、データ集約型の AI アプリケーションは、帯域幅の拡大やレイテンシの短縮などのメリットを享受しながら、これまでよりも優れたパフォーマンスレベルを享受できます。これにより、要求の厳しい人工知能システムに必要な重いワークロードを処理する際のスケーラビリティと効率性が実現され、そのような状況でも DGX GH200 によって堅牢なソリューションを提供できるようになります。

NVIDIA NVLink: 相互接続性の強化

NVIDIA NVLink は、NVIDIA グラフィックプロセッシングユニットと中央処理装置間のデータ交換を促進する高帯域幅の相互接続テクノロジです。直接通信パスを提供することでレイテンシが短縮され、情報転送速度が最大化されるため、NVIDIA DGX H100 などのプラットフォームで実行されるワークフローの効率が向上します。NVLink テクノロジは、複数の GPU がシームレスに連携してリソースを共有し、複雑な AI モデルやデータ集約型アプリケーションを処理できるようにすることで、スケーラビリティを強化します。この機能により、DGX GH200 などの AI スーパーコンピューターは、低速で非効率的なデータ転送方法に基づく従来のアーキテクチャよりも優れたパフォーマンスを発揮できるため、パフォーマンスをスケールアップできます。DGX GH200 内では、この相互接続により、プロセッサ間のデータ移動に遅延がないため、大量の情報をリアルタイムで処理および分析できます。

ディープラーニングと AI ワークロードの高速化

DGX GH200 は、ディープラーニングと AI ワークロードを高速化するために、NVIDIA Grace Hopper スーパーチップなどの高度なハードウェアと最適化されたソフトウェアを使用しています。NVIDIA Hopper GPU の統合により、比類のない計算能力が得られ、複雑なモデルでのトレーニング時間の短縮と推論率の向上が可能になります。さらに、高速ストレージとシングルメモリが組み合わされているため、データの迅速な取得と処理速度が向上します。また、NVIDIA CUDA と cuDNN ライブラリを併用することで開発プロセスが簡素化され、開発者は AI アプリケーションを実装および展開するための効率的なツールを利用できるようになります。これらのすべての進歩により、DGX GH200 はより高いパフォーマンスレベルを実現し、現代の AI ワークロードがもたらす一般的な要求を満たすことができます。

AI ワークロードに NVIDIA GH200 を選択する理由

高帯域幅メモリ (HBM3E) の利点

NVIDIA Grace Hopper スーパーチッププラットフォームは、これらの利点を効果的に活用する方法です。そうは言っても、DGX GH3 などの高性能 AI スーパーコンピューターで HBM200E を使用すべき理由はたくさんあります。最も注目すべき理由のいくつかは、コンパクトな設計により、データの移動距離が短縮され、潜在的なボトルネックの発生を防ぐことができることです。また、大量の情報を一度に処理するために必要な、より高速なモデルトレーニングとより効率的な推論プロセスのための重要なコンポーネントとして機能します。そして最後に、このテクノロジは優れたエネルギー効率を提供し、高度な AI システムの熱と電力の予算を管理する上で重要な役割を果たし、過熱したり電力を使いすぎたりすることなく、最適なパフォーマンスを発揮できるようにします。

NVIDIA Grace Hopper スーパーチップの活用

NVIDIA Grace Hopper スーパーチップは、AI と高性能コンピューティングにおける新たな進歩です。これらのスーパーチップは、NVIDIA の Hopper GPU アーキテクチャのパワーと高度な Grace CPU の機能を組み合わせて、計算負荷の高いワークロードとメモリ負荷の高いワークロードの両方で優れた性能を発揮する単一のシステムを生み出します。Hopper GPU の並列処理と Grace CPU の高帯域幅メモリサブシステムにより、AI モデルのトレーニング時間が短縮されると同時に、リアルタイムの推論が可能になり、NVIDIA Grace Hopper スーパーチップテクノロジを活用できるようになります。この組み合わせは、ヘテロジニアスコンピューティング、つまり 1 つのインフラストラクチャでさまざまな種類の計算タスクをシームレスに管理する機能もサポートします。さらに、これらのチップのエネルギー効率に優れた設計により、持続可能なパフォーマンスが保証されます。これは、リソース面だけでなく他の面でもニーズが高まっているため、より環境に優しい IT ソリューションに適合しています。このような手段により、企業は AI 機能を大幅に向上させ、より低い操作コストでより迅速に優れた結果を達成できます。

生成AIのパフォーマンスを最大化する

生成 AI のパフォーマンスを最大化するには、重要なモデルのトレーニングと推論を可能にする最先端のハードウェアおよびソフトウェア最適化技術を導入します。主な方法は次のとおりです。

専用ハードウェアの使用: 高性能 GPU と、生成 AI タスクに必要な処理能力を提供できる効果的なメモリシステムを備えた NVIDIA Grace Hopper Superchips などの高度なハードウェアを使用します。この統合は、同時により多くのメモリを必要とする計算集約型のワークロードを処理する場合に役立ちます。
並列処理を実装: GPU を使用した並列処理を活用して、生成モデルの複雑な実行中のトレーニング時間を短縮します。他の最適化手法の中でも、混合精度トレーニングを使用すると、精度を損なうことなくこれらの計算効率を実現できます。
モデルアーキテクチャの最適化: モデルアーキテクチャを合理化してパラメータを減らすことで、より良い結果が得られます。また、必要に応じて、品質を低下させることなく、プルーニングや量子化の手法を使用することもできます。高度なニューラルネットワークフレームワークにより、このような最適化が可能になり、NVIDIA DGX H100 プラットフォームでのリアルタイム展開が可能になります。

これらのガイドラインにより、企業は、創造的な AI を活用し、ますます激化する市場環境で互いに競争することで生成される、より洗練された出力によってもたらされるより高速な反復により、速度と品質の面でより優れたパフォーマンスを発揮するシステムを実現できるようになります。

NVIDIA GH200 は NVIDIA H100 や A100 とどう違うのでしょうか?

NVIDIA H100との比較分析

NVIDIA GH200 と H100 は、アーキテクチャとパフォーマンス機能が大きく異なります。たとえば、GH200 は、より高いパフォーマンスを念頭に設計された NVIDIA Grace CPU を使用しています。一方、Nvidia の Grace Hopper アーキテクチャに基づいて構築されたこのチップは、高性能 GPU と高度なメモリサブシステムを組み合わせて、大規模な生成 AI ワークロードをより適切に処理します。GH200 内のメモリ帯域幅とストレージ容量が広いほど、トレーニングや生成モデルからの推論など、データ集約型の操作の速度と効率が向上します。

ホッパーアーキテクチャ H100 をベースにした同等製品と比較すると、人工知能 (AI) タスクやハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) など、さまざまなタイプの高速コンピューティングワークロードに最適化されていますが、GH200 モデルにあるような統合メモリシステムがありません。ただし、両者の違いは主にメモリ構成ユニットにあり、GH 1000 の並列処理機能は現在入手可能な他のどのデバイスよりも大幅に向上しています。

これら 200 つの設計は、この分野における最先端の技術進歩を表していますが、ホッパー GPU とグレース CPU の組み合わせなど、GH200 にのみ備わっている独自の機能もいくつかあります。これにより、GHXNUMX は生成 AI プログラムがもたらす課題に対処するのに最適な完全なシステムとなっています。特に、これは、アプリケーションが高レベルの計算能力と効率的なデータ管理戦略を必要とするときはいつでも、gh XNUMX を選択しても決して失望しないことを意味します。

GH200とA100のパフォーマンスの違い

この声明によると、NVIDIA GH200とA100のパフォーマンスの差は、主にアーキテクチャとメモリ機能によって生じています。Grace HopperはGH200で使用されている最新のアーキテクチャであり、Ampereアーキテクチャを使用するA100と比較して、コンピューターのパワーが大幅に向上し、メモリ帯域幅が改善されています。つまり、GH200の統合メモリサブシステムは、より高いスループットとより高い効率性を提供するため、AIシステムやその他のデータ集約型アプリケーションにとってより有益です。

対照的に、Ampere アーキテクチャに基づく A100 は、さまざまな人工知能 (AI) および高性能コンピューティング (HPC) アプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮しますが、GH200 に見られるような特殊な機能強化がいくつか欠けています。さらに、A100 にはさまざまなワークロードに応じて拡張できる精度モードがいくつかありますが、メモリ統合レベルと並列処理能力は GH200 ほどではありません。

まとめると、各 GPU はそれぞれの領域で優れたパフォーマンスを発揮しますが、この文章から、GH200 が他の GPU と異なるのは、これらのカードが膨大なメモリ処理能力と計算能力を必要とする生成 AI 負荷に最適な高度なアーキテクチャ設計であることが明らかです。

GH200 と H100 と A100 の使用例

GH200:

GH200 は、大量のメモリと処理能力を必要とする生成 AI ワークロードに最適です。ディープラーニングトレーニング、大規模な言語モデル、複雑なシミュレーションを処理できるように設計されています。大規模なデータセットを扱う場合、GH200 の広いメモリ帯域幅と統合メモリサブシステムに勝るアプリケーションはほとんどありません。これにより、より迅速なデータ操作と最適なモデルトレーニングが可能になります。

H100：

Hopper アーキテクチャを活用した H100 は、高性能コンピューティング (HPC)、AI 推論、ディープラーニング用のツールとして開発されました。科学研究や自律システムのリアルタイム分析など、低レイテンシで大量の計算処理が必要な状況で効果を発揮します。データセンターで高いスループットを提供しながら高速推論機能も維持できるため、さまざまな種類の AI アプリケーションに最適な選択肢となります。

A100：

Ampere アーキテクチャをベースに構築された A100 は、さまざまな種類の人工知能 (AI) ワークロードや高性能コンピューティング (HPC) で使用できます。主流の機械学習の中でも、従来の HPC ワークロードとデータ分析は、単独で使用することも、CPU や GPU などの他のハードウェアと組み合わせて使用することでメリットが得られます。A100 は複数の精度モードをサポートしているため、小規模から中規模のニューラルネットワークのトレーニングなどの機能は、他のチップよりもこのチップの方が高速に実行できます。さらに、200 つのシステム内で利用可能なすべてのリソースを使用して、より多様なコンピューティングタスクを同時に実行すると、推論パフォーマンスが向上します。GH100 ユニットに見られるような特殊な機能強化はありませんが、AXNUMX は一般的な AI および HPC ドメイン全体で安定したパフォーマンスを発揮します。

NVIDIA DGX GH200 の潜在的な用途は何ですか?

GH200でデータセンターを変革

NVIDIA の DGX GH200 は、AI ワークロードを処理する際の比類のないパフォーマンスとスケーラビリティにより、データセンターの状況を一変させます。これにより、データセンターはこれまでよりも高速に膨大なデータセットを処理できるようになり、ディープラーニングモデルのトレーニング、大規模なシミュレーションの実行、リアルタイムの情報処理などのタスクに役立ちます。これは、膨大な量のデータを迅速かつ正確に処理する必要がある医療、金融、自律システムなどの分野で特に重要です。

GH200 が提供する多くのメリットの 200 つに、並外れたメモリ帯域幅とコンピューティングパワーを提供する NVIDIA の Grace Hopper Superchip との統合があります。この機能をインフラストラクチャに組み込むことで、組織は複雑な AI モデルをより効率的に実行しながら、より高度な AI アプリケーションを作成することができます。また、GHXNUMX は優れたスケーラビリティを実現するアーキテクチャを備えているため、運用を中断することなく必要に応じてリソースを追加できます。

さらに、GH200 は、科学研究から AI を利用したアプリケーションまで、さまざまな作業に対応できるため、今日のデータセンター内の汎用コンポーネントの XNUMX つとなっています。パフォーマンスと効率性の向上による運用コストの削減に加えて、これらの要素は進化し続けるため、長期的な節約も得られます。そのため、変化するテクノロジーのニーズに対応しながらも、常に高いスループット容量を確保できます。

HPC と AI モデルにおける AI スーパーコンピュータ

人工知能のスーパーコンピュータは、さまざまな分野でイノベーションを推進する高性能コンピューティングと AI モデルの分野をリードしています。これらの機能は、NVIDIA DGX GH200 などのシステムで AI と HPC を組み合わせて、困難な計算問題を解決し、科学的なブレークスルーと産業用アプリケーションを可能にします。

AI スーパーコンピューターは、最先端のハードウェアとソフトウェアのアーキテクチャを使用して AI とディープラーニングのタスクで高速かつ正確な結果を出すため、大規模なデータセットでより効果的に機能します。その結果、研究者は大規模なモデルをより迅速にトレーニングし、開発サイクルを短縮し、より迅速に洞察を得ることができます。さらに、並列処理は、シミュレーションのパフォーマンスと大規模モデリングプロジェクトの速度を最適化することで AI スーパーコンピューターが優れている分野の 1 つです。

特に、ゲノム研究、新薬発見、金融モデリングについても言及している IBM や Top500.org などの Web サイトによると、気候モデリングは AI スーパーコンピューターを HPC 環境に統合しなければ現在のレベルには達しなかっただろうとのことです。これらのマシンは、膨大な量のデータセットを処理し、人工知能に使用されるアルゴリズムに新しいアイデアを盛り込み、そのようなプログラムの次世代を育成するために必要な膨大な処理能力を備えています。これらのデバイスは、優れたコンピューティング能力とメモリ帯域幅の増加により、HPC と AI モデルによって課されるあらゆる動的要件を満たすことができる強力かつスケーラブルなソリューションを提供します。

アクセラレーテッドコンピューティングの将来展望

継続的なアーキテクチャ、ハードウェア、ソフトウェアの革新により、高速コンピューティングの未来は大きく前進します。NVIDIA、Intel、Microsoft、その他の主要ソースが示すように、HPC と AI の統合により、さまざまな分野でさらに急進的な変化がもたらされると予想されています。また、GPU の進歩はまだ終わっておらず、パフォーマンスレベルの向上により、シミュレーションと並行して複雑な人工知能モデルが開発されることが今後も続くと報告されています。Intel によると、量子コンピューティングは、ニューロモルフィックアーキテクチャの使用により、これまで解決できなかった問題を解決できると同時に、計算能力に新たな限界を生み出すことができます。

これらの開発は、総合的にデータ処理効率が向上し、計算時間が短縮されることを意味し、自動運転車システム、個別化医療、気候科学緩和研究などの分野での発明を推進します。さらに、省エネ方法に関する将来の展望では、環境に優しい技術への対応も考慮する必要があります。これは、計算の高速化に関連するさまざまな分野で、エネルギー節約に応じて成長プロセス全体のバランスを維持しながら、持続可能な開発に対する高まる需要を満たすのに役立つためです。

GH200 Grace Hopper スーパーチッププラットフォームを実装するには?

クラスターに NVIDIA GH200 を設定する

クラスタに NVIDIA GH200 ドライバを設定するには、ハードウェアのインストールから始まり、ソフトウェアの構成と最適化で終わる複数の手順が必要です。まず、クラスタハードウェアが GH200 仕様を満たしていること、および十分な冷却および電源装置が配置されていることを確認します。GH200 カードをサーバの適切な PCIe スロットに安全に接続します。

その後、必要なソフトウェアドライバーとライブラリをインストールします。最新の NVIDIA ドライバーと CUDA Toolkit を Web サイトから入手してください。これらのパッケージは、GH200 が適切に機能し、パフォーマンスを最適化するためにも重要です。また、このプラットフォームのソフトウェア要件をサポートする OS を使用していることを確認してください。そうでない場合は、NVIDIA Grace CPU のすべての機能を活用できる他の最近の Linux ディストリビューションでも問題ありません。

ソフトウェアとともにドライバーをインストールしたら、管理システムで認識されるように構成して、クラスター環境内で適切に使用できるようにします。これには、リソースマネージャーの設定を変更したり、GPU リソースを効率的に割り当てるためにスケジューラー設定を更新したりする必要がある場合もあります。たとえば、SLURM または Kubernetes は GPU のスケジュールと割り当てを処理できます。

最後に、ワークロードのニーズに基づいてシステムを微調整し、使用中に達成されるパフォーマンスレベルを最適化します。NVIDIA が提供する NVIDIA Nsight や NVML (NVIDIA Management Library) などのさまざまなプロファイリングツールを使用して、パフォーマンスを監視し、必要に応じて必要な調整を行います。セキュリティと安定性を強化するために、ファームウェアバージョンを最新の状態に保ち、ソフトウェアパッケージを定期的に更新します。このようにして、特定の NVIDIA GH200 デバイスをセットアップするための包括的なアプローチを使用して、計算クラスター内で作業する際の効率と有効性を確保できます。

DGX GH200 での AI ワークロードの最適化

DGX GH200 の場合、AI ワークロードの最適化は、特に HBM3E メモリを使用したソフトウェアセットアップとハードウェア構成のベストプラクティスに従うことで実行できます。まず、TensorFlow や PyTorch などの AI フレームワークが、システム上の CUDA および cuDNN バージョンと完全に互換性があることを確認します。混合精度でのトレーニングを有効にすると、モデルの精度を失うことなく計算を高速化できます。

さらに、Horovod などのライブラリを使用して、複数の GPU にわたってトレーニングを効果的に拡張する分散トレーニング手法を使用する必要があります。自動混合精度 (AMP) を使用して、メモリ使用量と計算効率を最適化します。さまざまな AI ワークロード向けに最新の最適化が事前設定された NVIDIA の Deep Learning AMI と NGC コンテナーを利用することも推奨されます。

NVIDIA のプロファイリングツールである Nsight Systems と Nsight Compute を定期的に監視して、システムのパフォーマンスを監視します。これにより、GPU 構成の負荷分散が可能になり、スループットを最大化できます。これらのことを行うことで、DGX GH200 での AI ワークロードパフォーマンスが速度と有効性の面で大幅に向上します。

Grace CPU と Hopper GPU を活用するためのベストプラクティス

Grace CPU と Hopper GPU のパフォーマンスを最大限に引き出すには、業界をリードする情報源からの最新の推奨事項に従って、いくつかのベストプラクティスに従う必要があります。まず、ソフトウェアスタックがハイブリッド CPU-GPU ワークロード向けに最適化されていることを確認します。CUDA や cuDNN など、Grace CPU と Hopper GPU の計算機能を活用するために特別に設計された NVIDIA のソフトウェア開発キット (SDK) を使用します。また、2 つのプロセッサ間で計算負荷を分散するための最適化されたアルゴリズムとともに、効率的なデータ並列処理手法を実装します。

システムアーキテクチャでは、中央処理装置 (CPU) とグラフィックス処理装置 (GPU) 間の帯域幅を最大化しながら、レイテンシを低く抑えることを優先する必要があります。これは、NVLink などの高速相互接続を採用することで実現できます。NVLink はデータ転送速度を高速化し、ボトルネックの発生を減らします。さらに、NVIDIA Nsight などのプロファイリングツールを使用して、パフォーマンスパラメータを継続的に微調整できます。

Grace CPU および Hopper GPU での使用に最適化されたフレームワークとともに、人工知能/機械学習タスクの混合精度トレーニングを使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。この方法では、Horovod などのライブラリを使用してこれらのタスクを効率的に分散することにより、トレーニング中にリソースを最大限に活用できます。

結局のところ、NVIDIA が提供する最新のファームウェアアップデートとドライバーに遅れずについていくことは必須です。なぜなら、これらのアップデートには、通常、さまざまな計算の安定性と効率性を高めることを目的としたバグ修正とパフォーマンス改善がバンドルされているからです。このガイドラインに従うことで、Grace CPU と Hopper GPU の潜在能力をフルに活用できるようになり、速度とエネルギー消費の両方の最適化という点でコンピューティングの極致を体験できるはずです。

参照ソース

グラフィック処理ユニット

Nvidia

NVLink

よくある質問（FAQ）

Q: NVIDIA GH200 Grace Hopper スーパーチップとは何ですか?

A: これは NVIDIA GH200 Grace Hopper スーパーチップにとって何を意味しますか? GPU と CPU のパワーを XNUMX つのパッケージに統合し、高速コンピューティングと生成 AI ワークロード向けに最適化されたこのチップは、Hopper アーキテクチャに基づく GPU と、広い帯域幅を通じて両方と一貫性のある高性能メモリが結合された強力な CPU を備えています。

Q: GH200 と NVIDIA A100 の違いは何ですか?

A: NVIDIA A100 は主に AI トレーニングや推論などのタスク向けに設計されていますが、GH200 と異なるのは、これらのタスクをある程度実行できる一方で、他の特性も備えている点です。その特性の 3 つは、より高度な HBMXNUMX メモリと GPU および CPU コアとの統合です。これにより、システムのさまざまな部分間でデータを移動させる複雑な計算を実行できるようになり、ワークロードの要求が適切に満たされる特定のケースでは効率が XNUMX 倍になります。

Q: DGX H100 システムの利点は何ですか?

A: 大規模な言語モデルには高いパフォーマンスが必要ですが、NVIDIA GH100 Grace Hopper スーパーチップを搭載した DGX H200 システムで実行すれば、まさにそのパフォーマンスが得られます。これらのマシンには、NVLink-C2C などの高速インターコネクトと、大きなメモリ帯域幅が備わっているため、データスループットがこれまで以上に高くなり、すべてがより高速かつスムーズに進むのも当然です。

Q: GH200 の使用において NVIDIA AI Enterprise はどのような役割を果たしますか?

A: NVIDIA AI Enterprise は、企業が GPU メモリ機能を最大限に活用して高速コンピューティングツールを使用できるように支援します。これは、ソフトウェアスイートが提供する GHCPU と GPUMEMORYSPEED という 2 つの機能を活用して実現します。これらの機能は、大規模なデータセット内に保存された膨大な量のデータを利用するディープラーニングモデルなどの高速コンピューティングアプリケーションで、リソースを効率的に使用できるようにします。

Q: HBM3 メモリは GH200 Grace Hopper スーパーチップをどのように強化しますか?

A: GH200 Grace Hopper スーパーチップの場合、HBM3 メモリによって GPU データ帯域幅が大幅に向上します。これにより転送速度が速くなり、通常は大規模なデータセットを扱う AI や生成ワークロードなど、大量のメモリを必要とするタスクのパフォーマンスが向上します。

Q: GH2 における NVIDIA NVLink-C200C の重要性は何ですか?

A: GH2 における NVIDIA NVLink-C200C の重要性は、コンピュータが高速で相互通信できることです。GH200 内で CPU と GPU を相互接続し、最小限の遅延で効率的なデータ転送を実現する高帯域幅を提供します。この接続により、CPU メモリ空間と GPU メモリ空間がリンクされ、複雑な計算タスク中にシームレスな操作を行うために必要な一貫性が確立されます。

Q: GH200 は、アクセラレーテッドコンピューティングの時代にどのような影響を与えますか?

A: Grace Hopper Supercomputing Center (GHSC) の GH200 チップは、CPU と GPU を XNUMX つの屋根の下に統合し、メモリと相互接続容量を大幅に強化するため、高速コンピューティングに革命をもたらします。この統合は、生成 AI ワークロードと大規模データ処理によって高まる需要に対応するように設計されています。

Q: NVIDIA Base Command は GH200 のエコシステム内で何を行いますか?

A: このシステムでは、NVIDIA Base Command は、GH200 上で人工知能ワークフローを管理および編成するための包括的なプラットフォームとして機能します。これにより、AI モデルの実装、追跡、スケールアップまたはスケールダウンが容易になり、企業は GH200 の機能を最大限に活用できるようになります。

Q: 新しい GH200 Grace Hopper スーパーチップは大規模な言語モデルをどのようにサポートしますか?

A: LPDDR5X メモリは、その高度なアーキテクチャの一部を形成し、現在入手可能な他のどのデバイスがそのような目的で達成できるよりも効率的に、大規模な言語モデルを処理およびトレーニングすることを可能にします。十分なメモリ帯域幅を利用できるだけでなく、並列計算も非常にうまく実行します。つまり、このチップほどこの種のアプリケーションに適したチップは他にありません。