معرفی NVIDIA H200؛ شتاب‌دهنده‌ی جدید انویدیا برای نسل بعدی هوش مصنوعی

انویدیا H200 Tensor Core GPU را به‌عنوان یک شتاب‌دهنده‌ی دیتاسنتری از خانواده‌ی Hopper معرفی کرده؛ محصولی که برخلاف کارت‌های گیمینگ، برای اجرای بارهای کاری سنگین در مراکز داده طراحی شده است. هدف اصلی H200 افزایش سرعت در هوش مصنوعی مولد (GenAI)، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و همچنین محاسبات سنگین علمی (HPC) است.

H200 دقیقاً چیست و چرا مهم است؟

در ساده‌ترین تعریف، H200 یک پردازنده‌ی گرافیکی تخصصی برای دیتاسنتر است که با ترکیب قدرت پردازشی بالا و حافظه‌ی فوق‌سریع، گلوگاه‌های رایج در اجرای مدل‌های بزرگ را کاهش می‌دهد. این قطعه معمولاً در سرورهای سازمانی و رک‌های دیتاسنتری نصب می‌شود و برای کارهایی مثل آموزش، فاین‌تیون و سرویس‌دهی (Inference) مدل‌های هوش مصنوعی به کار می‌رود.

تمرکز اصلی H200: حافظه‌ی عظیم و پرسرعت HBM3e

مهم‌ترین جهش H200 نسبت به نسل قبل، بخش حافظه است. انویدیا در مشخصات رسمی به ۱۴۱ گیگابایت حافظه‌ی HBM3e و پهنای‌باند ۴.۸ ترابایت بر ثانیه اشاره می‌کند. این اعداد برای مدل‌های زبانی بزرگ حیاتی‌اند، چون در کنار وزن‌های مدل، فضای زیادی برای داده‌های موقتی مثل KV Cache (که با افزایش کانتکست و تعداد درخواست‌ها بزرگ‌تر می‌شود) لازم است. در عمل، حافظه‌ی بیشتر می‌تواند به اجرای روان‌تر مدل‌ها، افزایش ظرفیت سرویس‌دهی و کاهش نیاز به تقسیم مدل بین چند GPU کمک کند.

ادعای انویدیا درباره‌ی کارایی؛ سریع‌تر شدن Inference در LLMها

انویدیا در مطالب معرفی و بنچمارک‌های خود اعلام کرده که H200 (بسته به سناریو و پیکربندی) می‌تواند تا حدود ۲ برابر بهبود در سرعت Inference ارائه دهد. در نمونه‌هایی که ارائه شده، به اعداد تقریبی مانند ۱.۹× برای Llama2 70B و ۱.۶× برای GPT-3 175B اشاره می‌شود. البته مانند همیشه، این نتایج به نرم‌افزار، مدل، تنظیمات و سخت‌افزار میزبان وابسته است.

مشخصات کلیدی پردازشی؛ تمرکز بر Tensor Core

در دیتاشیت رسمی، انویدیا چند عدد شاخص از توان پردازشی را برجسته می‌کند؛ از جمله:

• •
  توان FP8 Tensor Core تا ۳,۹۵۸ TFLOPS
• •
  توان BF16/FP16 Tensor Core تا ۱,۹۷۹ TFLOPS
• •
  توان TF32 Tensor Core تا ۹۸۹ TFLOPS در کنار این‌ها، همان مشخصات حافظه (۱۴۱GB و ۴.۸TB/s) به‌عنوان نقطه‌ی قوت اصلی H200 تکرار می‌شود.

دو نسخه رایج در بازار سازمانی: SXM و NVL (PCIe)

H200 معمولاً در دو فرم اصلی دیده می‌شود:

H200 SXM این نسخه برای پلتفرم‌های سروری نوع HGX طراحی شده و معمولاً در پیکربندی‌های پرقدرت‌تر استفاده می‌شود. انویدیا برای SXM امکان پیکربندی توان را تا ۷۰۰ وات ذکر می‌کند.

H200 NVL (PCIe) این نسخه با اتصال PCIe در سرورهای استانداردتر سازمانی کاربرد دارد و معمولاً دو اسلات و خنک‌سازی هوا دارد. توان قابل پیکربندی برای NVL تا ۶۰۰ وات اعلام شده است. انویدیا همچنین برای کاربردهای سازمانی، به بسته‌های نرم‌افزاری و سرویس‌های آماده‌سازی و استقرار مدل‌ها در اکوسیستم خود اشاره می‌کند.

مقیاس‌پذیری در سرورها؛ HGX H200 و حافظه‌ی تجمیعی چشمگیر

یکی از سناریوهای کلیدی استفاده از H200، حضور آن در سیستم‌های چند-GPU مانند HGX H200 است. انویدیا برای پیکربندی‌های رایج اعلام می‌کند:

• •
  در سیستم ۴-GPU مجموع حافظه به ۵۶۴GB می‌رسد
• •
  در سیستم ۸-GPU مجموع حافظه حدود ۱.۱TB خواهد بود همچنین در پلتفرم‌های ۸-GPU، به ارتباط پرسرعت GPUها از طریق NVSwitch با عدد ۹۰۰GB/s اشاره شده است؛ موضوعی که برای آموزش و اجرای مدل‌های بزرگ در مقیاس بالا بسیار مهم است.

ویژگی‌های مهم برای سازمان‌ها: MIG و Confidential Computing

در کنار قدرت خام، H200 قابلیت‌های سازمانی هم دارد. یکی از آن‌ها MIG (Multi-Instance GPU) است که اجازه می‌دهد یک GPU به چند «نمونه» مستقل تقسیم شود—انویدیا از امکان تقسیم تا ۷ نمونه صحبت می‌کند. این قابلیت برای استفاده‌ی بهینه در محیط‌های چندکاربره و چندبارکاری (Multi-tenant) کاربردی است.

قابلیت دیگر، پشتیبانی از Confidential Computing است که با هدف محافظت از داده‌ها «حین پردازش» (Data-in-use) و افزایش امنیت در سناریوهای حساس سازمانی مطرح می‌شود.

برای مطالعه‌ی آخرین اخبار هوش مصنوعی از وب‌سایت ما، اخبار را بخوانید.