A100,H100,B100差別
更新於 2024/11/18閱讀時間約 4 分鐘
1. Ampere 架構
代表晶片：
- A100、A30、A10
技術特點：
- 第三代 Tensor Core：
- 提升了混合精度計算性能，支援 FP32、FP16、BF16 和 INT8 等多種精度，適合不同 AI 工作負載。
- 增強矩陣運算能力，特別是大型矩陣的乘加操作。
- 多實例 GPU（MIG）：
- 允許一顆 GPU 被分割為多個實例（最多 7 個），可同時執行多個 AI 推論任務，大幅提升資源利用率。
- NVLink 技術：
- 提供高帶寬 GPU 互聯，適合需要多 GPU 的大規模 AI 訓練。
應用場景：
- 大規模 AI 訓練（如生成式 AI 和深度學習模型）。
- 高效能運算（HPC）。
- 雲端資料中心。
代表模型的應用：
- A100：
- 最強大的 AI 訓練 GPU，廣泛應用於 OpenAI、Google 等企業的深度學習工作負載。
- A30：
- 平衡成本與性能，適合中型企業的 AI 應用。
- A10：
- 針對推論任務進行優化，特別是自動駕駛和邊緣計算場景。
2. Hopper 架構
代表晶片：
- H100、H800（針對中國市場）
技術特點：
- 第四代 Tensor Core：
- 支援 FP8 精度，顯著提升矩陣運算性能，降低功耗和計算成本。
- 更高效能的矩陣操作，用於加速 AI 模型的訓練與推理。
- Transformer Engine：
- 專為處理 Transformer 模型（如 GPT-3、ChatGPT）優化。
- 自動混合精度運算，提高生成式 AI 模型的效率。
- NVLink 第四代：
- 提供更高帶寬的 GPU 互聯，支援多 GPU 部署的大型模型訓練。
應用場景：
- 大型語言模型（LLM）訓練與推理。
- 生成式 AI（如文本生成、影像生成）。
- 超高效能運算需求。
代表模型的應用：
- H100：
- NVIDIA 迄今最強的 AI GPU，專為大規模 AI 模型設計，具備 Transformer 模型的運算加速能力。
- H800：
- 特別針對中國市場的版本，因應出口限制進行調整，但核心性能與 H100 相似。
3. Blackwell 架構
代表晶片（預計推出）：
- B100、B200、GB200
技術特點：
- Chiplet 設計：
- 多晶片組（Chiplet）技術，將 GPU 功能模組（如運算核心、記憶體控制器）拆分為多個小晶片，通過高速互聯技術（如 NVLink-HBI）連接。
- 優勢：降低生產難度，提高良率，並大幅提升計算效能。
- HBM3e 記憶體支援：
- 提供更高的記憶體頻寬，最大容量可達 192GB，適合處理更大規模的 AI 模型。
- 第四代 NVLink-HBI 技術：
- 支援每秒高達 10TB 的數據傳輸，滿足多 GPU 協同運算的需求。
應用場景：
- 更大規模的 AI 訓練和推理（如 GPT-4 或更先進的模型）。
- 超高效能運算（HPC）中的數據密集型任務。
- 即時推理、大型語言模型的即時生成。
代表模型的應用：
- B100：
- Blackwell 架構的旗艦 GPU，專為生成式 AI 訓練與推理設計，支援更高效能。
- B200：
- 相較 B100，可能針對大規模數據處理進一步優化。
- GB200：
- Grace CPU 與 B200 GPU 的整合版本，專注於超算領域。
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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
翔耀實業攜手科技產業夥伴，共同推動AI Taiwan，於7月26日正式宣布在台灣設立亞洲領先的AI算力中心—翔耀AICC（AI Computing Center），AICC採用市場上最先進的H200晶片和美超微溫水冷卻技術，在算力應用和綠色效能方面樹立了新標竿。
隨著近年來的AI浪潮，讓大家普遍對於AI後續的發展充滿了期待。今年所舉辦的台北電腦展 (Computex)，讓這樣的相關的討論更加熱烈。有在投資的讀者們或多或少都會看到相關產業鏈的梳理，像是AI伺服器需要什麼奈米的晶圓製程、需要那些先進封裝測試技術、需要什麼樣的水冷技術、哪些的OEM廠 (O
隨著AI技術的迅速發展，伺服器市場也隨之變革。OpenAI的ChatGPT引領語言模型潮流，其計算力來自高效能AI伺服器，配備GPU或AI加速器，支持TensorFlow等框架。穩定且高效的電源供應器（PSU）如FSP與3Y Power的電源供應器，提供穩定性及多重保護，滿足AI伺服器的需求。本
每個月其實登錄市場的公司不少，但小火車沒有興趣的，就不會花時間撰文，有興趣的就會特別撰文分享。
晶片大廠輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳3月18日在輝達GTC技術大會現場展示具備生成式AI功能的人形機器人，同時發布新一代AI晶片Blackwell B200 GPU，預告更聰明、反應更快
在科技發展的浪潮中，生成式AI無疑是引領未來的關鍵力量。透過深度學習技術，AI系統能夠從大量資料中發掘規律，並創造出全新的內容，無論是文字、圖像、音頻還是視頻，都可以在AI的加持下重新定義。
https://www.youtube.com/watch?v=f6XmHpPil6w剛好有幸朋友傳了這篇給我，趁著腦迴路還夠用的時候，來進行一些內容摘要與心得分享。
在提到演講內容之前，必須先有的一個概念：摩爾定律，由Intel的創始人之一摩爾所提出的，內容大概就是積體電路上可容納的電晶
NVIDIA 黃仁勳 - AI人工智慧時代如何帶動全球新產業革命（個人紀錄用）
🇺🇸Omniverse 就是未來集大成，而加速運算、人工智慧就是兩個最重要的技術核心
🇺🇸CPU效能的擴充速度正在大幅降低，提出「運算通膨」概念
再使用AT-START開發板時，這塊板子上搭配的外部晶體震盪器是8MHz。
若使用不同晶振，也就是震盪頻率不再是8MHz的話，需要修改哪些部分呢?
1.系統時鐘設定 void system_clock_config(void)
需要注意sclk(系統時鐘)有沒有超過限制、ahb及apb
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