NVIDIA H100 GPU

Met 80GB HBM2e-geheugen biedt de NVIDIA H100 GPU voldoende capaciteit om grote datasets en complexe AI-modellen te beheren.

In de financiële sector bijvoorbeeld kunnen uitgebreide datasets met transactiegegevens in het geheugen worden opgeslagen, wat real-time fraude-detectie en risicoanalyse mogelijk maakt. Dit is ook cruciaal voor wetenschappelijk onderzoek, zoals klimaatmodellen, waar enorme hoeveelheden data continu moeten worden verwerkt en geanalyseerd. Hierdoor kunnen onderzoekers nauwkeurigere voorspellingen doen en sneller inzicht verkrijgen zonder constant te hoeven wachten op gegevensoverdracht van en naar externe opslag.

Deze uitgebreide geheugenconfiguratie zorgt ervoor dat de GPU meerdere zware taken tegelijkertijd kan uitvoeren zonder prestatiedalingen, wat essentieel is voor bedrijven die werken met intensieve AI- en data-analysetoepassingen.

Geheugenbandbreedte verwijst naar de snelheid waarmee data tussen het geheugen en de GPU kan worden overgedragen. De H100 heeft een bandbreedte tot wel 3.35 TB/s.

Bijvoorbeeld, bij het simuleren van een groot klimaatmodel betekent een snelheid van 3.35 TB/s dat gegevens snel naar de verwerkingskernen van de GPU kunnen worden gestuurd, wat resulteert in snellere simulaties en snellere resultaten. Dit voorkomt knelpunten die anders zouden optreden bij langzamere dataoverdracht.

De H100 biedt tot wel 34 teraflops aan FP64-berekeningen. De FP64-prestaties verwijzen naar de snelheid waarmee de GPU berekeningen met dubbele precisie kan uitvoeren, uitgedrukt in teraflops.

Denk bijvoorbeeld aan wetenschappelijke toepassingen zoals klimaatmodellen, waarbij zeer nauwkeurige berekeningen nodig zijn. De hoge FP64-prestaties van de H100 maken het mogelijk om deze complexe berekeningen snel en nauwkeurig uit te voeren, wat essentieel is voor betrouwbare resultaten.

De snelheid van dataoverdracht tussen meerdere GPU's wordt NVLink-bandbreedte genoemd. De H100 ondersteunt een NVLink-bandbreedte van 900 GB/s.

Bijvoorbeeld, tijdens AI-training waarbij meerdere GPU's samenwerken, kunnen deze snel en efficiënt communiceren via NVLink, wat de latentie vermindert en de snelheid van dataoverdracht tussen de GPU's verhoogt. Hierdoor wordt de trainingstijd voor AI-modellen verkort, wat resulteert in snellere en effectievere AI-implementaties.

De H100 is gebaseerd op de geavanceerde Hopper-architectuur. Deze biedt verbeterde prestaties en efficiëntie vergeleken met vorige generaties. Dit betekent dat bedrijven kunnen profiteren van de meest recente technologische vooruitgangen voor hun AI- en HPC-toepassingen, zoals snellere rekenkracht en verbeterde energie-efficiëntie.

De H200 is gebaseerd op de geavanceerde Hopper-architectuur. Deze biedt verbeterde prestaties en efficiëntie vergeleken met vorige generaties. Dit betekent dat bedrijven kunnen profiteren van de meest recente technologische vooruitgangen voor hun AI- en HPC-toepassingen, zoals snellere rekenkracht en verbeterde energie-efficiëntie.