سبد خرید
0

سبد خرید شما خالی است.

حساب کاربری

یا

حداقل 8 کاراکتر

آسا پردازش
تماس با کارشناسان ما :
۰۲۱-۴۲۵۳۵

تحول در پردازش‌های هوش مصنوعی با پلتفرم NVIDIA HGX | مقایسه جامع مدل‌های HGX H100 و HGX H200

نویسنده :
تاریخ انتشار : 3 مهر 1403آخرین بروزرسانی : 1403-07-03
زمان مطالعه : 5 دقیقه

در عصر حاضر، هوش مصنوعی به یکی از ارکان اساسی فناوری‌های نوین تبدیل شده است و نیاز به پردازش‌های بسیار سریع و پیچیده روزبه‌روز افزایش می‌یابد. برای پاسخ به این نیازها، شرکت NVIDIA پلتفرم ابررایانه‌ای HGX را معرفی کرده است که به عنوان یکی از قدرتمندترین و پیشروترین پلتفرم‌های محاسباتی هوش مصنوعی در جهان شناخته می‌شود.

 هدف از طراحی NVIDIA HGX

پلتفرم NVIDIA HGX به طور خاص برای پردازش‌های پیچیده هوش مصنوعی و محاسبات با کارایی بالا (HPC) طراحی شده است. این پلتفرم ترکیبی از قدرتمندترین پردازنده‌های گرافیکی (GPU) ساخت NVIDIA مانند پردازنده‌های Blackwell Tensor Core و سیستم‌های شبکه‌سازی پیشرفته مانند NVLink را ارائه می‌دهد. این فناوری‌ها با یکدیگر ترکیب شده‌اند تا مراکز داده و سیستم‌های محاسباتی قادر به پردازش سریع‌تر مدل‌های هوش مصنوعی و ارائه تحلیل‌های دقیق‌تر بر روی داده‌های بزرگ باشند.

 ویژگی‌های اصلی NVIDIA HGX

با بهره‌گیری از پردازنده‌های گرافیکی نسل جدید Blackwell، این پلتفرم قادر است تا ۱۵ برابر عملکرد سریع‌تری نسبت به نسل‌های قبلی داشته باشد که به‌ویژه در حوزه‌هایی مانند مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و شبیه‌سازی‌های پیچیده هوش مصنوعی اهمیت ویژه‌ای دارد. علاوه بر این، NVIDIA HGX از تکنولوژی‌های پیشرفته شبکه‌سازی نیز بهره می‌برد. با استفاده از شبکه‌های InfiniBand Quantum-2 و واحدهای پردازشی داده BlueField-3، این پلتفرم قادر است بارهای کاری چندگانه هوش مصنوعی را به طور همزمان و با کارایی بالا مدیریت کند. در ادامه به مقایسه دو مدل GPU از این پلتفرم، یعنی HGX H100 8-GPU و HGX H200 8-GPU می‌پردازیم.

معرفی NVIDIA HGX H100 و H200

هر دو مدل HGX H100 و HGX H200 با هدف تسریع فرآیندهای پیچیده‌ای همچون یادگیری عمیق، شبیه‌سازی‌های پیچیده و پردازش داده‌های عظیم طراحی شده‌اند. هر دو مدل از اتصال فوق‌العاده سریع بین GPUها و پشته‌های نرم‌افزاری بهینه‌شده برای AI و HPC بهره می‌برند که باعث افزایش عملکرد برنامه‌های کاربردی و کاهش زمان پردازش می‌شود.

 NVIDIA HGX H100 8-GPU

مدل HGX H100 8-GPU با ترکیب ۸ کارت گرافیک H100 و استفاده از حافظه HBM3، در مجموع 640 گیگابایت حافظه ارائه می‌دهد. این مدل دارای قدرت پردازشی بسیار بالایی است که شامل 32 پتافلاپس برای FP8 Tensor Core، 16 پتافلاپس برای FP16/BFLOAT16 و 540 ترافلاپس برای FP32 می‌شود. همچنین قدرت پردازشی برای FP64 در این مدل به 270 ترافلاپس می‌رسد. از نظر پهنای باند حافظه، این مدل توانایی ارائه پهنای باندی معادل 27 ترابایت بر ثانیه را دارد و از طریق NVLink نسل چهارم، پهنای باند 900 گیگابایت بر ثانیه‌ای بین GPUها فراهم می‌کند که باعث تسریع در تبادل داده‌ها و بهبود عملکرد در محاسبات پیچیده می‌شود.

 NVIDIA HGX H200 8-GPU

مدل HGX H200 8-GPU نیز از ۸ کارت گرافیک H200 بهره می‌برد که با استفاده از حافظه HBM3e در مجموع 1.1 ترابایت حافظه را ارائه می‌دهد. این مدل از نظر معماری بهبود یافته و توانایی‌های بیشتری نسبت به H100 دارد. مدل HGX H200 8-GPU دارای قدرت پردازشی فوق‌العاده‌ای است که شامل 32 پتافلاپس برای FP8 Tensor Core، 16 پتافلاپس برای FP16/BFLOAT16 و 540 ترافلاپس برای FP32 می‌شود. همچنین، قدرت پردازشی FP64 در این مدل به 270 ترافلاپس می‌رسد. از نظر پهنای باند حافظه، HGX H200 با پهنای باند 38 ترابایت بر ثانیه عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های قبلی ارائه می‌دهد و با استفاده از NVLink نسل چهارم، پهنای باند 900 گیگابایت بر ثانیه‌ای بین GPUها فراهم می‌کند که به تبادل سریع داده‌ها و بهبود عملکرد سیستم در محاسبات سنگین کمک می‌کند.

 مقایسه عملکرد HGX H100 و HGX H200

مدل HGX H200 از نظر حافظه دارای برتری محسوسی نسبت به HGX H100 است. این مدل با استفاده از حافظه HBM3e، تا 1.1 ترابایت حافظه ارائه می‌دهد که در مقایسه با 640 گیگابایت حافظه HBM3 در مدل HGX H100، ظرفیت بیشتری برای ذخیره و پردازش داده‌ها در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این افزایش حافظه به‌خصوص در کاربردهای سنگین مانند مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی و شبیه‌سازی‌های پیچیده، به کارایی بیشتر منجر می‌شود.

از نظر پهنای باند حافظه نیز، HGX H200  با 38 ترابایت بر ثانیه پهنای باند نسبت به پهنای باند 27 ترابایت بر ثانیه در HGX H100، عملکرد سریع‌تر و کارآمدتری در انتقال داده‌ها دارد. این افزایش پهنای باند باعث می‌شود داده‌ها با سرعت بیشتری بین واحدهای پردازشی جابه‌جا شوند که این موضوع در محاسبات با عملکرد بالا (HPC)  و پردازش‌های یادگیری عمیق (AI) به‌طور چشمگیری اهمیت دارد.

از دیدگاه کارایی در پردازش‌های یادگیری عمیق و HPC، هر دو مدل HGX H100 و HGX H200 از قدرت پردازشی فوق‌العاده‌ای برخوردار هستند و قابلیت‌های برجسته‌ای در انجام محاسبات پیچیده ارائه می‌دهند. با این حال، HGX H200 به دلیل پهنای باند حافظه بیشتر و بهره‌مندی از معماری بهبود یافته، عملکرد بهتری در برنامه‌های پیشرفته هوش مصنوعی و HPC دارد. این مدل می‌تواند با سرعت و کارایی بیشتری به پردازش داده‌ها بپردازد که برای کاربرانی که با حجم وسیعی از داده‌ها و مدل‌های پیچیده سر و کار دارند، انتخاب بهتری به حساب می‌آید. به‌ویژه در کاربردهایی مانند آموزش مدل‌های بزرگ زبان (LLMs) و تحلیل داده‌های علمی، HGX H200 توانایی بهتری برای مدیریت و پردازش داده‌ها ارائه می‌دهد.

این مقایسه نشان می‌دهد که اگرچه هر دو مدل قابلیت‌های چشم‌گیری دارند، مدل H200 به‌واسطه حافظه بیشتر و پهنای باند بالاتر، انتخاب بهتری برای برنامه‌های نیازمند به حافظه و توان پردازشی بیشتر است.

آینده پلتفرم‌های NVIDIA و نوآوری‌های پیش رو

در آینده، NVIDIA با تمرکز بر توسعه فناوری‌های پیشرفته‌تر قصد دارد عملکرد پلتفرم‌های خود را به مراتب ارتقاء دهد. یکی از این نوآوری‌ها، نسخه‌های آینده واحدهای پردازشی داده (DPU) یعنی BlueField-4 خواهد بود. این فناوری جدید قرار است تا مرزهای سرعت و کارایی در مراکز داده هوش مصنوعی را جابجا کند. BlueField-4 با بهره‌گیری از قابلیت‌های پیشرفته شبکه‌سازی و مدیریت داده‌ها، می‌تواند پردازش‌های پیچیده و چندگانه را به صورت همزمان و با امنیت بالا مدیریت کند. این تکنولوژی به‌خصوص در بهینه‌سازی کارایی محاسبات ابری و استفاده از منابع مجازی کمک شایانی خواهد کرد و زیرساخت‌های هوش مصنوعی و HPC را به سطح جدیدی می‌رساند.

علاوه بر این، انتظار می‌رود NVIDIA با توسعه نسل‌های جدید NVLink و استفاده از شبکه‌های پرسرعت مانند InfiniBand Quantum-3، پهنای باند ارتباطات بین GPUها را بهبود ببخشد. این ارتقاء می‌تواند امکان اجرای مدل‌های پیچیده‌تر و بزرگ‌تر را با سرعت و کارایی بالاتر فراهم کند. با بهبود فناوری‌های شبکه‌سازی و ارتباطات بین GPUها، پلتفرم‌های آینده NVIDIA قادر خواهند بود کارایی بیشتری در زمینه‌های هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و شبیه‌سازی‌های علمی پیشرفته ارائه دهند. این پیشرفت‌ها نه تنها سرعت پردازش را افزایش می‌دهد بلکه به کاهش مصرف انرژی و هزینه‌های عملیاتی مراکز داده نیز کمک می‌کند.

جمع‌بندی

در دنیای امروز که هوش مصنوعی و محاسبات با کارایی بالا نقش محوری در پیشرفت فناوری دارند، پلتفرم NVIDIA HGX به عنوان یکی از قدرتمندترین ابزارهای محاسباتی، امکان اجرای سریع و بهینه مدل‌های پیچیده را فراهم می‌کند. با معرفی مدل‌های HGX H100 و HGX H200، NVIDIA قدمی بزرگ در تسریع پردازش‌های هوش مصنوعی و شبیه‌سازی‌های پیچیده برداشته است. این دو مدل با ترکیب GPUهای پیشرفته، حافظه‌های پرسرعت و فناوری‌های اتصال سریع، به کاربران این امکان را می‌دهند تا با قدرت پردازشی بالا و پهنای باند وسیع، به نتایج دقیق‌تر و سریعتری در پروژه‌های خود دست یابند.

اگرچه هر دو مدل قابلیت‌های برجسته‌ای ارائه می‌دهند، اما HGX H200 با حافظه بیشتر و پهنای باند بالاتر، گزینه‌ای ایده‌آل برای پروژه‌های سنگین و پیچیده‌تر است. در کنار این امکانات، NVIDIA همچنان در حال توسعه فناوری‌های جدیدی مانند BlueField-4 و InfiniBand Quantum-3 است که در آینده‌ای نزدیک می‌تواند سطح جدیدی از کارایی و عملکرد را به همراه داشته باشد. این نوآوری‌ها نشان‌دهنده تعهد NVIDIA به بهبود مستمر پلتفرم‌های خود و ارائه راهکارهای پیشرفته برای آینده محاسبات و هوش مصنوعی است.

مقایسه محصولات

0 محصول

مقایسه محصول
مقایسه محصول
مقایسه محصول
مقایسه محصول