在昨天的GTC 2023上，黄仁勋发布了四款AI推理芯片，包括针对生成式AI图像处理、大模型处理的芯片；发布了三个大模型云服务，分别适用于文本、图像和生物研究；发布了超级计算机，以及针对场景优化的应用100个、更新功能的工业元宇宙Omniverse。
NVIDIA 近日宣布推出H100 NVL - 用于大型语言模型的最大内存服务器卡
训练大型语言模型（LLM）的GPU——H100 NVL
2022年的GTC上，英伟达带来了全新GPU架构NVIDIA Hopper，同时推出了首个基于Hopper架构打造的产品NVIDIA H100。一年的时间里，H100已经成为各大科技训练人工智能模型使用最多的GPU之一。
在此次GTC 2023上，黄仁勋推出了一个巨大的专门用于训练大型语言模型（LLM）的GPU——H100 NVL。
这是一个基于去年英伟达发布的H100的改进版本，它将两个H100 GPU通过NVLink拼接在一起，支持188 GB HBM3内存。卡名称中的“NVL”代表 NVLink，它通过外部接口（桥接器）以600 GB/s的速度连接两张H100。但实际上如果在技术条件允许的前提下，通过NVLink协议可以将至多256 个H100连接在一起。
这不是一个消费级的GPU产品，H100 NVL是为了服务于大型语言模型，这个专用的GPU计划于下半年推出。
大模型对内存和计算方面的需求较高，也需要很高容量的横向扩展能力。目前，能够处理拥有1750 亿参数的 GPT-3 等大型语言模型的只有A100，而GPT-4等参数量更大的模型则需要更多A100的堆叠。性能方面，一台8卡的H100 NVL的速度是目前标配8卡A100服务器的10倍。这不仅意味着速度的提升，也将降低大模型公司在算力方面的成本。
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虽然今年的春季 GTC 活动没有采用 NVIDIA 的任何新 GPU 或 GPU 架构，但该公司仍在推出基于去年推出的 Hopper 和 Ada Lovelace GPU 的新产品。在高端市场，该公司近日宣布推出专门针对大型语言模型用户的新 H100 加速器变体：H100 NVL。
H100 NVL 是NVIDIA H100 PCIe 卡的一个有趣变体，标志着时代和NVIDIA在人工智能领域的广泛成功，它针对一个特定市场：大型语言模型（LLM）部署。这张卡片与NVIDIA通常的服务器产品有一些不同之处——最显著的是它是两个H100 PCIe板卡的组合——但是最大的卖点就是它拥有巨大的内存容量。这个结合了双GPU的卡提供了188GB的HBM3内存，每张卡片为94GB，每个GPU的内存超过了迄今为止的任何其他NVIDIA产品，甚至比H100系列内的其他产品还多。
驱动此 SKU 的是一个特定的利基市场：内存容量。像 GPT 系列这样的大型语言模型在许多方面都受到内存容量的限制，因为它们甚至会很快填满 H100 加速器以保存它们的所有参数（在最大的 GPT-3 模型的情况下为 175B）。因此，NVIDIA 选择拼凑出一个新的 H100 SKU，它为每个 GPU 提供的内存比他们通常的 H100 部件多一点，后者最高为每个 GPU 80GB。
在引擎盖下，我们看到的本质上是放置在 PCIe 卡上的GH100 GPU的特殊容器。所有 GH100 GPU 都配备 6 个 HBM 内存堆栈（HBM2e 或 HBM3），每个堆栈的容量为 16GB。然而，出于产量原因，NVIDIA 仅在其常规 H100 部件中提供 6 个 HBM 堆栈中的 5 个。因此，虽然每个 GPU 上标称有 96GB 的 VRAM，但常规 SKU 上只有 80GB 可用。
反过来，H100 NVL 是神话般的完全启用的 SKU，启用了所有 6 个堆栈。通过打开第 6个HBM 堆栈，NVIDIA 能够访问它提供的额外内存和额外内存带宽。它将对产量产生一些实质性影响——多少是 NVIDIA 严密保守的秘密——但 LLM 市场显然足够大，并且愿意为近乎完美的 GH100 封装支付足够高的溢价，以使其值得 NVIDIA 光顾。
即便如此，应该注意的是，客户无法访问每张卡的全部 96GB。相反，在总容量为 188GB 的内存中，它们每张卡的有效容量为 94GB。在今天的主题演讲之前，NVIDIA 没有在我们的预简报中详细介绍这个设计怪癖，但我们怀疑这也是出于产量原因，让 NVIDIA 在禁用 HBM3 内存堆栈中的坏单元（或层）方面有一些松懈。最终结果是新 SKU 为每个 GH100 GPU 提供了 14GB 的内存，内存增加了 17.5%。同时，该卡的总内存带宽为 7.8TB/秒，单个板的总内存带宽为 3.9TB/秒。
除了内存容量增加之外，更大的双 GPU/双卡 H100 NVL 中的各个卡在很多方面看起来很像放置在 PCIe 卡上的 H100 的 SXM5 版本。虽然普通的 H100 PCIe 由于使用较慢的 HBM2e 内存、较少的活动 SM/张量核心和较低的时钟速度而受到一些限制，但 NVIDIA 为 H100 NVL 引用的张量核心性能数据与 H100 SXM5 完全相同，这表明该卡没有像普通 PCIe 卡那样进一步缩减。我们仍在等待产品的最终、完整规格，但假设这里的所有内容都如所呈现的那样，那么进入 H100 NVL 的 GH100 将代表当前可用的最高分档 GH100。
这里需要强调复数。如前所述，H100 NVL 不是单个 GPU 部件，而是双 GPU/双卡部件，它以这种方式呈现给主机系统。硬件本身基于两个 PCIe 外形规格的 H100，它们使用三个 NVLink 4 桥接在一起。从物理上讲，这实际上与 NVIDIA 现有的 H100 PCIe 设计完全相同——后者已经可以使用 NVLink 桥接器进行配对——所以区别不在于两板/四插槽庞然大物的结构，而是内部硅的质量。换句话说，您今天可以将普通的 H100 PCIe 卡捆绑在一起，但它无法与 H100 NVL 的内存带宽、内存容量或张量吞吐量相匹配。
令人惊讶的是，尽管有出色的规格，但 TDP 几乎保持不变。H100 NVL 是一个 700W 到 800W 的部件，分解为每块板 350W 到 400W，其下限与常规 H100 PCIe 的 TDP 相同。在这种情况下，NVIDIA 似乎将兼容性置于峰值性能之上，因为很少有服务器机箱可以处理超过 350W 的 PCIe 卡（超过 400W 的更少），这意味着 TDP 需要保持稳定。不过，考虑到更高的性能数据和内存带宽，目前还不清楚 NVIDIA 如何提供额外的性能。Power binning 在这里可以发挥很大的作用，但也可能是 NVIDIA 为卡提供比平常更高的提升时钟速度的情况，因为目标市场主要关注张量性能并且不会点亮整个 GPU一次。
否则，鉴于 NVIDIA 对 SXM 部件的普遍偏好，NVIDIA 决定发布本质上最好的 H100 bin 是一个不寻常的选择，但在 LLM 客户的需求背景下，这是一个有意义的决定。基于 SXM 的大型 H100 集群可以轻松扩展到 8 个 GPU，但任何两个 GPU 之间可用的 NVLink 带宽量因需要通过 NVSwitch 而受到限制。对于只有两个 GPU 的配置，将一组 PCIe 卡配对要直接得多，固定链路保证卡之间的带宽为 600GB/秒。
但也许比这更重要的是能够在现有基础设施中快速部署 H100 NVL。LLM 客户无需安装专门为配对 GPU 而构建的 H100 HGX 载板，只需将 H100 NVL 添加到新的服务器构建中，或者作为对现有服务器构建的相对快速升级即可。毕竟，NVIDIA 在这里针对的是一个非常特殊的市场，因此 SXM 的正常优势（以及 NVIDIA 发挥其集体影响力的能力）可能不适用于此。
综上所述，NVIDIA宣传H100 NVL提供的推理吞吐量是上一代HGX A100的12倍（8颗H100 NVL与8颗A100相比的GPT3-175B推理吞吐量）。对于希望尽快部署和扩展他们的系统以适应LLM工作负载的客户来说，这将是非常吸引人的。如前所述，就架构特性而言，H100 NVL并没有带来任何新的东西——其性能提升的很大一部分来自Hopper架构中的新Transformer引擎。但是，H100 NVL将在一个特定的领域发挥作用，因为它是最快的PCIe H100选项，并拥有最大的GPU内存池。
总的来说，据NVIDIA表示，H100 NVL卡将在今年下半年开始出货。公司没有公布价格，但由于它基本上是一款最高GH100级别的产品，我们预计它们的价格会很高。特别是随着LLM使用的爆炸式增长，这正成为服务器GPU市场的新热门，更增加了它们的高价值。
参考链接：
【1】原文链接：
【2】https://hub.baai.ac.cn/view/24983
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