GN⁺: Nividia, H200 Tensor Core GPU 릴리즈

세계에서 가장 강력한 GPU

• NVIDIA H200 Tensor Core GPU는 게임을 바꾸는 성능과 메모리 능력으로 생성 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 가속화함.
• HBM3e를 탑재한 첫 번째 GPU로서, H200은 생성 AI와 대규모 언어 모델(LLMs)의 가속화와 과학 컴퓨팅을 위한 HPC 워크로드를 발전시킴.

NVIDIA Hopper 아키텍처 기반의 성능 향상

• NVIDIA Hopper™ 아키텍처를 기반으로 한 NVIDIA HGX H200은 대규모 데이터를 처리하기 위한 고급 메모리를 갖춘 NVIDIA H200 Tensor Core GPU를 특징으로 함.

성능 향상의 경험

• Llama2 70B 추론은 1.9배 빨라지고, GPT-3 175B 추론은 1.6배 빨라짐.
• 고성능 컴퓨팅은 CPU 대비 최대 110배 빨라짐.

더 높은 성능과 더 크고 빠른 메모리

• NVIDIA H200은 141GB의 HBM3e 메모리와 4.8TB/s의 메모리 대역폭을 제공하여 생성 AI와 LLMs를 가속화하고, 에너지 효율성을 높이며, 소유 총 비용을 낮춤.

고성능 LLM 추론으로 통찰력 얻기

• AI 추론 가속기는 대규모 사용자 기반에 배포될 때 최고의 처리량과 최저 TCO를 제공해야 함.
• H200은 LLMs 처리 시 H100 GPU 대비 최대 2배 빠른 추론 속도를 제공함.

고성능 컴퓨팅 가속화

• 메모리 대역폭은 HPC 애플리케이션에 중요하며, 더 빠른 데이터 전송을 가능하게 하여 복잡한 처리 병목 현상을 줄임.
• H200의 높은 메모리 대역폭은 데이터 접근과 조작을 효율적으로 만들어 CPU 대비 최대 110배 빠른 결과 도출을 가능하게 함.

에너지 및 TCO 절감

• H200 도입으로 에너지 효율성과 TCO가 새로운 수준에 도달함.
• 같은 전력 프로파일 내에서 뛰어난 성능을 제공하며, 더 친환경적이고 경제적인 이점을 제공함.

성능

• NVIDIA Hopper 아키텍처는 전례 없는 성능 향상을 제공하며, H100에 대한 지속적인 소프트웨어 개선을 통해 성능 기준을 계속 높임.
• H200의 도입은 더 많은 성능 향상을 이어가며, 지원되는 소프트웨어에 대한 지속적인 개선을 통해 현재와 미래의 성능 리더십을 보장함.

기업 준비 완료: AI 소프트웨어가 개발 및 배포 간소화

• NVIDIA AI Enterprise와 함께하는 NVIDIA H200은 AI 준비 플랫폼 구축을 단순화하고, 생성 AI, 컴퓨터 비전, 음성 AI 등의 AI 개발 및 배포를 가속화함.
• 이들은 기업급 보안, 관리성, 안정성 및 지원을 제공하여 더 빠르게 실행 가능한 통찰력을 얻고, 더 빨리 구체적인 비즈니스 가치를 달성할 수 있게 함.

NVIDIA H200 Tensor Core GPU 사양

• 형태: H200 SXM
• FP64: 34 TFLOPS
• FP64 Tensor Core: 67 TFLOPS
• FP32: 67 TFLOPS
• TF32 Tensor Core: 989 TFLOPS
• BFLOAT16 Tensor Core: 1,979 TFLOPS
• FP16 Tensor Core: 1,979 TFLOPS
• FP8 Tensor Core: 3,958 TFLOPS
• INT8 Tensor Core: 3,958 TFLOPS
• GPU 메모리: 141GB
• GPU 메모리 대역폭: 4.8TB/s
• 디코더: 7 NVDEC
• 최대 열 설계 전력(TDP): 최대 700W (설정 가능)
• 멀티 인스턴스 GPU: 최대 7 MIGs @16.5GB 각각

GN⁺의 의견

이 기사에서 가장 중요한 것은 NVIDIA가 H200 Tensor Core GPU를 통해 AI와 HPC 워크로드를 위한 세계에서 가장 강력한 GPU를 선보였다는 점이다. 이 GPU는 생성 AI와 대규모 언어 모델의 가속화뿐만 아니라 과학 컴퓨팅을 위한 HPC 워크로드의 발전에 기여할 것으로 기대된다. 이러한 기술적 진보는 초급 소프트웨어 엔지니어들에게도 흥미로울 것이며, 그들이 참여하는 프로젝트에 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있다. H200의 고급 메모리와 처리 능력은 더 빠른 연산, 향상된 에너지 효율성, 그리고 낮은 TCO를 가능하게 하여, AI와 과학 연구 분야의 발전을 가속화할 것으로 예상된다.

[neo]

Hacker News 의견

• H200 GPU 다이는 H100과 동일하지만, 더 빠른 24GB 메모리 스택을 전체적으로 사용함.

  NVIDIA의 H200 가속기는 H100 141GB와 동일한 실리콘을 기반으로 하지만, Nvidia 웹사이트가 시사하는 것처럼 새로운 실리콘은 아님.

• 다른 칩 제조사가 몇 년 안에 AI 분야에서 NVIDIA를 따라잡거나 앞설 가능성에 대한 궁금증.

  NVIDIA의 AI 분야 리더십과 전문성이 앞으로 몇 년 내에 다른 칩 제조사에 의해 도전받을 수 있을지, 아니면 그들의 선두는 넘볼 수 없는 것인지에 대한 의문 제기.

• NVIDIA의 단시간 내 성능 향상이 인상적이지만, 이 분야에 다른 경쟁자의 필요성을 느낌.

  NVIDIA가 짧은 시간에 이룬 성능 향상에 대한 인상과 함께, 이 시장에 AMD와 같은 다른 경쟁자의 등장이 필요하다는 희망 표현.

• 추론에 사용되는 지표들에 대한 질문과 훈련에서도 비슷한 성능 향상을 기대해야 하는지에 대한 의문.

  AI 모델의 추론 단계에 대한 성능 지표들이 주로 언급되는데, 모델 훈련 단계에서도 유사한 성능 향상을 볼 수 있을지에 대한 질문.

• 같은 해에 출시되는 B100과 비교하여 H200의 위치에 대한 의문.

  B100이 같은 해에 출시되면서 2배 높은 성능을 제공할 때, H200의 역할과 가격에 대한 궁금증.

• H100 GPU의 가격에 대한 충격과 개인 실험 및 해커톤용으로 사용하고자 할 때의 비용에 대한 질문.

  개인적인 실험과 해커톤을 위해 H100 GPU를 사용하고자 할 때 예상치 못한 높은 가격에 대한 충격과 H200의 가격에 대한 질문.

• 모바일 기기에서 웹페이지의 쿠키 배너와 광고 배너로 인해 실제로 볼 수 있는 화면 공간이 매우 제한됨.

  모바일 환경에서 쿠키 배너와 광고 배너 때문에 웹페이지의 실제 가시 영역이 4분의 1에 불과한 문제 제기.

• "GPU"라는 용어에 대한 설명이 없으며, 내장된 비디오 출력 기능이 전혀 없음.

  GPU가 비디오 출력 기능을 내장하고 있지 않다는 사실에 대한 언급.

• 사진 속에 무엇이 있는지 설명해달라는 요청과, 그것이 마치 블레이드러너에서 나온 도시나 건물 같이 보인다는 의견.

  사진 속의 구성 요소가 무엇인지 이해하기 어려워 설명을 요청하며, 그것이 블레이드러너의 도시나 건물과 유사하게 보인다는 인상을 표현.

• 추론 속도의 한계가 메모리 대역폭 문제인지, 아니면 계산 능력 문제인지에 대한 질문.

  AI 모델의 추론 속도에 제한을 주는 요인이 메모리 대역폭인지, 아니면 계산 처리 능력인지에 대한 궁금증.