GPU震撼发布:性能飙升,功耗惊人,液冷成新宠?

简介: Blackwell推出新一代GPU,性能比H100提升5倍,浮点运算速度惊人,但最高1200W功耗需液冷散热。产品线包括B100、B200和GB200超级芯片,后者结合72核CPU,计算性能达40petaflops,内存384GB。新NVLink技术助力GB200构建NVL72系统,可处理27万亿参数的AI模型。

Blackwell的新一代GPU。它不仅在性能上实现了质的飞跃,而且在能耗优化上也做出了显著改进。据悉,Blackwell的最高规格芯片在浮点运算速度(FLOPS)上比前代H100快了惊人的5倍!这样的性能提升,无疑将为AI的发展带来强大的动力。

image.png

这是因为Blackwell的功耗也是相当惊人的,最高可达1200W!在这样的功耗下,传统的风冷系统可能难以满足散热需求,而液冷则成为了更为理想的选择。

Blackwell系列包括了B100、B200和Grace-Blackwell Superchip(GB200)。其中,GB200超级芯片的性能尤为强悍,它将72核Grace CPU与Blackwell GPU结合,计算性能高达40petaflops,内存容量也达到了384GB。

Blackwell的新一代NVLink连接方案,使得性能大幅提升。GB200构成了Nvidia NVL72机架级AI系统的核心,这款系统使用NVLink交换设备将36个GB200拼接成一个整体,能够处理高达27万亿个参数的大语言模型。

相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
目录
相关文章
|
6月前
|
人工智能 缓存 调度
技术改变AI发展:RDMA能优化吗?GDR性能提升方案(GPU底层技术系列二)
随着人工智能(AI)的迅速发展,越来越多的应用需要巨大的GPU计算资源。GPUDirect RDMA 是 Kepler 级 GPU 和 CUDA 5.0 中引入的一项技术,可以让使用pcie标准的gpu和第三方设备进行直接的数据交换,而不涉及CPU。
136024 6
|
1月前
|
测试技术 异构计算
|
1月前
|
缓存 算法 测试技术
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
阿里云GPU云服务器实例规格gn6v、gn7i、gn6i实例性能及区别和选择参考
阿里云的GPU云服务器产品线在深度学习、科学计算、图形渲染等多个领域展现出强大的计算能力和广泛的应用价值。本文将详细介绍阿里云GPU云服务器中的gn6v、gn7i、gn6i三个实例规格族的性能特点、区别及选择参考,帮助用户根据自身需求选择合适的GPU云服务器实例。
阿里云GPU云服务器实例规格gn6v、gn7i、gn6i实例性能及区别和选择参考
|
2月前
|
机器学习/深度学习 测试技术 PyTorch
深度学习之测量GPU性能的方式
在深度学习中,测量GPU性能是一个多方面的任务,涉及运行时间、吞吐量、GPU利用率、内存使用情况、计算能力、端到端性能测试、显存带宽、框架自带性能工具和基准测试工具等多种方法。通过综合使用这些方法,可以全面评估和优化GPU的性能,提升深度学习任务的效率和效果。
229 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
GPU 加速与 PyTorch:最大化硬件性能提升训练速度
【8月更文第29天】GPU(图形处理单元)因其并行计算能力而成为深度学习领域的重要组成部分。本文将介绍如何利用PyTorch来高效地利用GPU进行深度学习模型的训练,从而最大化训练速度。我们将讨论如何配置环境、选择合适的硬件、编写高效的代码以及利用高级特性来提高性能。
653 1
|
6月前
|
人工智能 芯片 异构计算
台积电董事长预测:未来15年每瓦GPU性能提升1000倍,GPU晶体管数破万亿!
台积电董事长预见到未来15年内GPU性能每瓦提升1000倍,晶体管数量将破万亿,展示半导体行业激动人心的前景。这将增强GPU计算能力,但同时也带来制造工艺复杂性、散热管理和能效提升的挑战。3D集成技术有望解决部分问题,但需克服技术与经济障碍。
79 5
台积电董事长预测:未来15年每瓦GPU性能提升1000倍,GPU晶体管数破万亿!
|
6月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 TensorFlow
TensorFlow与GPU加速:提升深度学习性能
【4月更文挑战第17天】本文介绍了TensorFlow如何利用GPU加速深度学习, GPU的并行处理能力适合处理深度学习中的矩阵运算,显著提升性能。TensorFlow通过CUDA和cuDNN库支持GPU,启用GPU只需简单代码。GPU加速能减少训练时间,使训练更大、更复杂的模型成为可能,但也需注意成本、内存限制和编程复杂性。随着技术发展,GPU将继续在深度学习中发挥关键作用,而更高效的硬件解决方案也将备受期待。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 弹性计算
阿里云GPU服务器价格多少钱?2024年阿里云GPU服务器价格配置及性能测评
2024年阿里云GPU服务器是一款高性能的计算服务器,基于GPU应用的计算服务,多适用于视频解码、图形渲染、深度学习、科学计算等应用场景。阿里云GPU服务器具有超强的计算能力、网络性能出色、购买方式灵活、高性能实例存储等特点。 阿里云提供了多种配置的GPU服务器,包括gn6v、gn6i、vgn6i-vws和gn6e等,这些服务器配备了不同型号的GPU计算卡、不同规格的内存和存储空间,可以满足不同用户的计算需求。同时,阿里云还为新用户提供了特惠价格,包年购买更是低至3折起,使得用户可以更加经济地购买到高性能的GPU服务器。
375 0
|
存储 弹性计算 虚拟化
基于阿里云eRDMA的GPU实例大幅提升多机训练性能
2023年3月23日14:00(中国时间),NVIDIA GTC开发者大会,阿里云开发者社区观看入口正式开放,阿里云高级技术专家李伟男;阿里云弹性计算产品专家宋迪共同带来了题为《基于阿里云eRDMA的GPU实例大幅提升多机训练性能》的分享
基于阿里云eRDMA的GPU实例大幅提升多机训练性能

热门文章

最新文章