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Blackwell GPU 컴퓨팅 통계 : Hopper보다 30% 더 많은 FP64 등

QM제크

3 1271 1 2024.05.14 09:44

<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/05/14/6099e9c9daef4b7145c9bba33457bae3.jpg" alt="퀘이사존">     NVIDIA는 업계를 강타한 차세대 Blackwell GPU 아키텍처에 대한 더 많은 성능 통계를 공유했습니다. 회사는 Grace 기반 Superchip 모듈을 사용할 때 과학, AI 및 시뮬레이션 결과를 나가는 Hopper 칩 및 경쟁 x86 CPU와 비교하여 여러 측정항목을 공유했습니다.

<h4 style="text-align: center; line-height: 2; min-height: 30px;">Blackwell GPU를 통한 NVIDIA의 엄청난 성능 향상은 AI, </h4><h4 style="text-align: center; line-height: 2; min-height: 30px;">과학 및 시뮬레이션에만 국한되지 않습니다. </h4><h4 style="text-align: center; line-height: 2; min-height: 30px;">엄청난 향상도 확인하세요</h4>
    새로운 블로그 게시물에서 NVIDIA는 Blackwell GPU가 양자 컴퓨팅, 신약 발견, 융합 에너지, 물리학 기반 시뮬레이션, 과학 컴퓨팅 등을 포함하는 연구 부문에 어떻게 더 많은 성능을 추가할 것인지 공유했습니다. 아키텍처가 GTC 2024에서 처음 발표되었을 때 회사는 몇 가지 큰 숫자를 선보였지만 아직 아키텍처 자체를 제대로 살펴보지 못했습니다. 우리가 그것을 기다리는 동안 회사는 우리가 소비할 수 있는 더 많은 수치를 가지고 있습니다.     세부 사항부터 시작하여 Blackwell GPU 아키텍처를 사용하는 NVIDIA의 가장 큰 목표 중 하나는 비용과 에너지 요구 사항을 줄이는 것입니다. NVIDIA는 Blackwell 플랫폼이 200배 더 낮은 비용과 300배 더 적은 에너지로 날씨 패턴을 시뮬레이션할 수 있으며, 지구 전체를 포괄하는 디지털 트윈 시뮬레이션을 실행하는 것은 65배의 비용과 58배의 에너지 절감으로 수행할 수 있다고 밝혔습니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/05/14/b7f12c8ed48c1277b80f50ebe5680186.jpg" alt="퀘이사존">     NVIDIA는 또한 Hopper보다 30% 더 많은 TFLOP로 평가되는 Blackwell GPU의 FP64(부동 소수점) 기능의 배정밀도에 대해 조명합니다. 단일 Hopper H100 GPU는 약 34 TFLOP의 FP64 컴퓨팅을 제공하고 단일 Blackwell B100 GPU는 약 45 TFLOP의 컴퓨팅 성능을 제공합니다. Blackwell은 대부분 Grace CPU와 함께 2개의 GPU를 포함하는 GB200 Superchip 으로 제공되므로 약 90 TFLOP의 FP64 컴퓨팅 기능에 해당합니다. 단일 칩은 단일 칩에서 81.7 및 61.3 TFLOP의 FP64 기능을 제공하는 AMD MI300X 및 MI300A Instinct 가속기 뒤에 있습니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/05/14/772fb5dfd87b293bb08b46a2f44ce3b1.jpg" alt="퀘이사존">     NVIDIA의 Blackwell GPU는 기존의 고밀도 부동 소수점 성능에서 한발 물러났지만 그것만으로는 컴퓨팅 성능이 저하되어서는 안 됩니다. 이 회사는 먼저 Blackwell GB200에서 13배 더 빠르게 실행되고 ASIC 및 기존 CPU에 비해 CFD(전산유체역학)에서 22배 향상된 Cadence SpectreX 시뮬레이션에서 시뮬레이션 성능을 선보였습니다. 이 칩은 또한 A100 및 Grace Hopper(GH200) 시스템 보다 훨씬 빠릅니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/05/14/514f130043b5f49ba255e3981b6619a5.jpg" alt="퀘이사존">     NVIDIA는 신속하게 기어를 바꾸고 Blackwell GB200 GPU 플랫폼이 GPT(1.8조 매개변수)에서 H100보다 30배 향상된 성능으로 다시 한 번 최고의 성능을 발휘하는 AI 성능을 제공합니다. GB200 NVL72 플랫폼은 최대 30배 더 높은 처리량을 지원하는 동시에 25배 더 높은 에너지 효율성과 25배 더 낮은 TCO(총 운영 비용)를 달성합니다. 72개의 x86 CPU에 대해 GB200 NVL72 시스템을 배치하더라도 Blackwell 시스템의 경우 18배 이득이 발생하고 데이터베이스 조인 쿼리에서는 GH200 NVL72 시스템에 비해 3.27배 이득이 발생합니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/05/14/5fcd4adc7ca120255daaea62eddfa1ff.png" alt="퀘이사존"> <h5 style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">NVIDIA Grace Hopper GH200 플랫폼으로 슈퍼컴퓨터 거래 계속 성사</h5>     Blackwell GPU를 둘러싼 모든 이야기에서 모든 사람이 Hopper에 대해 잊어버릴 것이라고 예상해야 하지만 전혀 그렇지 않습니다. NVIDIA Grace Hopper GH200 슈퍼칩 GPU 플랫폼은 현재 AI 부문의 확실한 왕으로 자리매김하고 있으며 현재 200엑사플롭스의 통합 컴퓨팅 성능으로 전 세계 9개의 서로 다른 슈퍼컴퓨터를 지원하여 초당 200경 계산의 AI 성능을 달성합니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/05/14/55e0c7b56e97597939ec9c44afa88c4f.jpg" alt="퀘이사존">     NVIDIA의 GPU는 현재 증가하는 AI 수요를 위해 선택되는 제품이며 이를 막을 수 없을 것으로 보입니다. 분석가들은 NVIDIA가 2024년 내내 지배적인 세력이 될 것이라고 지적했으며 Blackwell이 고객에게 제공되자마자 우리는 Blackwell이 AI 부문과 NVIDIA 자체 수익 흐름에서 기록적인 수준의 성능을 가져올 것으로 기대할 수 있습니다. 그러나 NVIDIA는 회사가 이르면 2025년 말까지 차세대 Rubin R100 GPU 생산을 시작할 것으로 예상되고 초기 세부 사항이 미친 소리로 들리기 때문에 즉시 멈추지 않습니다.</td></tr></tbody></table></div> ※ 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 것으로, 퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.

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