3月23日消息，当地时间22日，图形处理器大厂英伟达（NVIDIA）的2022年度GTC大会正式开幕，英伟达CEO黄仁勋在主题演讲环节正式发布针对数据中心的新一代Hopper架构的GPU芯片NVIDIA H100，同时发布的还有基于新GPU核心的加速计算卡“H100”、AI计算系统“DGX H100”。此外还有英伟达自研的服务器处理器Grace CPU。

全新Hopper架构H100 GPU：台积电4nm工艺，800亿个晶体管

据介绍，NVIDIA H100采用了台积电最新的4nm工艺，而且是定制版，CoWoS 2.5D晶圆级封装，单芯片设计，集成多达800亿个晶体管（比上一代A100多了260亿个），号称世界上最先进的芯片。

H100完整版有8组GPC(图形处理器集群)、72组TPC(纹理处理器集群)、144组SM(流式多处理器单元)，而每组SM有128个FP32 CUDA核心，总计18432个核心。显存支持六颗HBM3或者HBM2e，控制器是12组512-bit，总计位宽6144-bit。Tensor张量核心来到第四代，共有576个，另有60MB二级缓存。

扩展互连支持PCIe 5.0、NVLink第四代，后者带宽提升至900GB/s，七倍于PCIe 5.0，相比A100也多了一半。整卡对外总带宽4.9TB/s。

性能方面，FP64/FP32 60TFlops(每秒60万亿次)，FP16 2000TFlops(每秒2000万亿次)，TF32 1000TFlops(每秒1000万亿次)，都三倍于A100，FP8 4000TFlops(每秒4000万亿次)，六倍于A100。

英伟达强调，基于全新Hopper 架构的H100 GPU 为加速大规模AI 及高效能运算树立了新标准，并带来六项突破性创新：

1. H100 拥有800 亿个晶体管，采用台积电4N （4nm）工艺制程、专为满足NVIDIA 加速运算需求而设计，在AI加速、高效能计算、内存带宽、互连和通信方面具有重大进展，包括每秒近5TB 的外部连接速度。H100 是首款支援PCIe Gen5 及首款使用HBM3 的GPU 产品，提供每秒3TB 的带宽。20 个H100 GPU 便足以支撑全世界的网络流量，让客户得以运行先进的推荐系统和大型语言模型，即时使用各项数据进行推论。

2. Transformer 已是自然语言处理的首选标准模型，是史上最重要的深度学习模型之一。相较于前一代产品，H100 加速器的Transformer Engine 能够将这些网路的速度提高六倍，又不失其精度。

3. 多执行个体GPU (Multi-Instance GPU；MIG) 技术可以将一个GPU 分割成七个较小、完全隔离的执行个体以处理各类工作。Hopper 架构在云端环境里为每个GPU 执行个体提供安全的多租户配置，将MIG 的能力较前一代扩大高达七倍。

4. H100 是全球首款具有安全运算能力的加速器，可以在处理AI 模型和客户数据时加以保护。对于医疗和金融服务等对隐私极为敏感的产业，在进行联邦学习时同样能运用安全运算，在共享的云端基础设施上也同样可行。

5. 为加快最大型AI 模型的运作速度，以NVLink 搭配全新的外部NVLink 交换器，将NVLink 当成伺服器以外的垂直扩展网路，相较于使用NVIDIA HDR Quantum InfiniBand 的前一代产品，能以超过9倍的频宽连接多达256 个H100 GPU，即带宽速度达到900GB/s。

6. 与使用CPU 相比，全新DPX 指令将用于众多算法(包括路线最佳化及基因组学) 的动态规划执行速度加快高达40 倍；而与使用前一代的GPU 相比，速度加快了七倍。这包括为动态仓库环境中的自主机器人车队寻找最佳路线的Floyd-Warshall 算法，以及用于DNA 和蛋白质分类及折叠的序列比对Smith-Waterman 算法。

英伟达进一步指出，H100 的多项技术创新扩大了其在AI 推论和训练的领先地位，使英伟达能够利用巨大的AI 模型做到即时和沉浸式应用。H100 让聊天机器人可以使用全球最强大的单体transformer 语言模型Megatron 530B，其传输量超过前一代产品达30 倍，同时满足即时对话式AI 所需的次秒级延迟。H100 同时让研究人员和开发人员能够训练像是Mixture of Experts 这类大规模模型，包含3,950 亿个参数，能将速度提高达9倍，将训练时间从过去所需的数周减少到数日便能完成。

英伟达CEO黄仁勋表示，这款以美国电脑科学家先驱Grace Hopper命名的全新GPU架构，是为了推动下一波AI数据中心的发展，效能较上一代Ampere架构的GPU平台呈指数级成长。而基于新的Hopper架构的首款GPU产品NVIDIA H100，则是目前全球最强大的加速器，可用于推动极大规模的AI语言模型、深度推荐系统、基因组学和复杂的数字孪生等领域的发展。

预计2022 年第三季，H100可通过全球各大云端服务供应商及电脑制造商供货，也可以直接向英伟达购买。

H100加速卡：功耗最高700W

H100加速卡采用SXM、PCIe 5.0两种形态，虽然全新的GPU性能强大，但是也带来功耗的暴涨，其中后者功耗高达史无前例的700W，相比A100多了整整300W。

按惯例也不是满血，GPC虽然还是8组，但是SXM5版本只开启了62组TPC(魅族GPC屏蔽一组TPC)、128组SM，总计有15872个CUDA核心、528个Tensor核心、50MB二级缓存。

PCIe 5.0版本更是只有57组TPC，SM虽然还是128组，但是CUDA核心只有14952个，Tensor核心只有456个。

同时，英伟达还将推出一款融合加速器，将H100 GPU 搭配NVIDIA ConnectX-7 400Gb/s InfiniBand 及Ethernet SmartNIC。而H100可以部署在各类型的数据中心内，包括企业内部、云端、混合云和边缘。

Connect TX-7网络互连芯片基于台积电7nm工艺，800亿个晶体管，400G GPUDirect吞吐量，400G加密加速，4.05亿/秒信息率。

DGX H100系统

英伟达还宣布推出了第四代NVIDIA DGX H100系统，这也是全球首款搭载全新NVIDIA H100的AI平台，新一代系统提供的运算规模足以满足大型语言模型、推荐系统、医疗研究及气候科学等领域所需进行的海量运算。每个系统搭载8个H100 GPU，并通过NVIDIA NVLink技术互连。

凭借DGX H100系统集成的8颗H100芯片，再搭配两颗PCIe 5.0 CPU处理器，克拥有总计6400亿个晶体管、640GB HBM3显存、24TB/s显存带宽。

性能方面，AI算力32PFlops(每秒3.2亿亿次)，浮点算力FP64 480TFlops(每秒480万亿次)，FP16 1.6PFlops(每秒1.6千万亿次)，FP8 3.2PFlops(每秒3.2千亿次)，分别是上代DGX A100的3倍、3倍、6倍，而且新增支持网络内计算，性能3.6TFlops。PCIe 5.0版本的性能基本都再下降20%。

黄仁勋称，DGX H100系统是下一代NVIDIA DGX POD及DGX SuperPOD的AI基础设施平台的基石。

最新的DGX SuperPOD架构搭载全新NVLink交换器系统，可以连接多达32个节点上总共256个H100 GPU，也就是整合了256颗H100芯片。此外，“DGX POD”系统内，还有20.5TB HBM3内存，总带宽768TB/s，AI性能高达颠覆性的1EFlops(100亿亿亿次每秒)，实现百亿亿次计算。

据介绍，该系统合作伙伴包括Atos、思科、戴尔、富士通、技嘉、新华三、慧与、浪潮、联想、宁畅、超威。云服务合作伙伴包括阿里云、亚马逊云、百度云、Google云、微软Azure、甲骨文云、腾讯云。

自研Grace CPU，挑战英特尔服务器处理器市场地位

在此次GTC 2022大会上，英伟达还正式宣布推出了首款自研的针对人工智能(AI) 基础架构与高效能运算所设计的数据中心处理器──Grace CPU。英伟达称，与当今顶尖的服务器处理器相比，其可提供最高的效能表现，以及两倍的内存带宽与能源使用效率。

据介绍，Grace CPU基于基于Arm Neoverse 架构设计，并由两个 CPU 芯片组成，并通过全新高速、低延迟、芯片到芯片互连的 NVLink-C2C 进行连接。有点类似苹果最新推出的M1 Ultra。

而Grace CPU与英伟达在2021年宣布推出的首款 CPU-GPU 整合模组 Grace Hopper 超级芯片相得益彰，该模组是为搭配 NVIDIA Hopper 架构 GPU 使用所设计，并共同支持大规模高效能运算及 AI 应用。这两款超级芯片皆使用相同的底层 CPU 架构与 NVLink-C2C 互连技术。

黄仁勋表示，随着全新型态的AI数据中心的出现，这款集最高效能、内存带宽和 NVIDIA 软体平台于一身的 Grace CPU 超级芯片，将作为全球 AI 基础架构的 CPU 而大放异彩。

NVIDIA强调，Grace CPU 超级芯片旨在提供最佳的效能表现，其单一CPU搭载 144 个 Arm Neoverse核心，并在 SPECrate2017_int_base 基准测试中获得领先业界的 740 分预估效能。与目前随 DGX A100 出货的双 CPU 相比，其效能表现高出超过 1.5 倍，这是英伟达实验室使用同级编译器估算的结果。

另外，Grace CPU 超级芯片亦可提供领先业界的能源使用效率和内存带宽，其创新的内存子系统由带有纠错码的 LPDDR5x 内存组成，在速度与功耗间取得最佳平衡。LPDDR5x 内存子系统以 1 TB/s 的速度，提供较传统 DDR5 设计的两倍带宽，同时大幅降低整个 GPU 的功耗，包括仅消耗 500 瓦的内存。而且，基于最新的Armv9数据中心架构的Grace CPU 超级芯片将最高的单执行绪核心效能，结合支持 Arm 新一代的向量扩充指令集，将立即为许多应用程序带来优异的效能表现。

而 Grace CPU超级芯片将可运行 NVIDIA 的所有运算软件堆叠，包括 NVIDIA RTX、NVIDIA HPC、NVIDIA AI 和 Omniverse。Grace CPU 超级芯片搭配 NVIDIA ConnectX-7 NIC，可以弹性配置到服务器中，作为独立的纯 CPU 系统，或搭载一个、两个、四个或八个采用 Hopper 架构GPU 的 GPU 加速服务器，客户便能按照特定的作业负载进行最佳化调整效能，同时保持单一的软体堆叠。

NVIDIA进一步强调，当前高效能运算应用程序为密集运算、需使用最高效能核心、最高内存带宽与适合每个核心的内存容量，来加速运算结果。因此，NVIDIA 的Grace CPU 超级芯片的 144 个核心和 1TB/s 的内存带宽，将为以 CPU 为基础的高效能运算应用程式提供前所未有的效能。

现阶段，NVIDIA 正与顶尖的高效能运算、超级运算、超大规模与云端客户就 Grace CPU 超级芯片展开合作。Grace CPU 超级芯片与 Grace Hopper 超级芯片预计将于 2023 年上半年上市。

编辑：芯智讯-浪客剑 综合自快科技、Technews等

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