하드웨어 뉴스 - 최신 IT/하드웨어 정보를 만나보세요

NVIDIA, MLPerf 벤치마크를 휩쓸고 GPT-175B에서 완벽한 확장

QM달려

1 741 1 2024.06.13 09:06

<p><br></p><p style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/c5674d7e633fe60fe369fdf811589886.jpg" alt="퀘이사존"></p><p style="text-align: center; "><br></p><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></tbody></table></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    NVIDIA는 GPT-3 175B와 같은 대규모 모델에서 Hopper H100 및 H200 GPU를 사용하여 거의 100%의 효율성과 엄청난 향상을 보여주며 MLPerf의 저력을 다시 한 번 선보였습니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="font-size: 20px;">NVIDIA는 더욱 강력한 MLPerf v4.0 성능으로 2024년 상반기를 마무리하고, EOS 슈퍼컴퓨터는 이제 작년보다 3배 더 빨라졌으며, H200 및 H100 AI GPU는 훈련 워크로드에서 계속해서 더 강력해졌습니다.
</span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    NVIDIA를 언급하지 않고는 AI를 말할 수 없으며 NVIDIA는 모든 분야에서 지배적인 최신 MLPerf Training V4.0 벤치마크 제출을 통해 이를 다시 한 번 입증했습니다. NVIDIA는 AI 컴퓨팅 요구 사항이 폭발적인 속도로 계속 증가하고 있으며 변환기가 도입된 이후 단 2년 만에 요구 사항이 256배 증가했다고 밝혔습니다.</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/a22e5a6b9b524130baa4f3d1009d9584.png" alt="퀘이사존"></div><div style="text-align: center; "><br></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    다른 측면은 성능이며, 성능이 높을수록 비즈니스에 대한 ROI(투자 수익)가 더 높아집니다. NVIDIA는 세 가지 부문과 각 부문에서 성능이 어떻게 중요한지 공유합니다.
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/c59e0e4aded94c1d81862d71adf98571.png" alt="퀘이사존"><br></div><div style="text-align: center; "><br></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    첫 번째는 더 빠르게 훈련할 수 있는 보다 지능적인 모드가 필요한 훈련입니다. 두 번째는 사용자가 방금 입력한 쿼리에 대해 즉각적인 응답을 기대하는 ChatGPT와 같은 대화형 사용자 경험을 포함하는 추론입니다. NVIDIA는 최근 수익 결산에서 LLM 서비스 제공업체가 4년 동안 투자한 1달러당 7달러의 수익을 창출할 수 있는 기회가 있으며 이는 기업에 상당히 큰 규모라고 언급했습니다.
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    뛰어난 AI 성능은 상당한 비즈니스 기회로 이어집니다. 예를 들어, 최근 수익 결산에서 우리는 LLM 서비스 제공업체가 NVIDIA HGX H200 서버에서 Llama 3 70B 모델을 실행하여 단 4년 만에 1달러 투자를 7달러로 전환할 수 있는 방법을 설명했습니다. 이 수익은 $0.60/M 토큰으로 Llama 3 70B를 제공하는 LLM 서비스 제공업체가 초당 24,000개 토큰의 HGX H200 서버 처리량을 가지고 있다고 가정합니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="font-size: 18px;">NVIDIA H200 GPU는 생성적 AI 및 HPC를 강화합니다.
</span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    NVIDIA H200 Tensor GPU는 강력한 Hopper 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 141GB의 HBM3 메모리와 H100 GPU에 비해 40% 이상 더 많은 메모리 대역폭을 제공합니다. AI 훈련에서 가능한 것의 한계를 넓힌 NVIDIA H200 Tensor Core GPU는 MLPerf 훈련 데뷔에서 H100의 성능을 14% 확장했습니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="font-size: 18px;">NVIDIA 소프트웨어로 비교할 수 없는 성능 향상 제공
</span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    또한 NVIDIA 소프트웨어 스택에 대한 수많은 최적화 덕분에 512 H100 GPU 구성을 사용한 제출 속도가 불과 1년 전보다 최대 27% 빨라졌습니다. 이러한 개선은 동일한 하드웨어에서도 지속적인 소프트웨어 개선을 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 점을 강조합니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    이 작업의 결과로 더 큰 규모와 상당한 소프트웨어 개선을 통해 단 1년 만에 성능이 3.2배 향상되었습니다. 이 조합은 또한 거의 완벽한 확장성을 제공했습니다. GPU 수가 3.2배 증가함에 따라 제공되는 성능도 향상되었습니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="font-size: 18px;">LLM Fine-Tuning에 탁월함
</span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    기업이 사전 훈련된 대규모 언어 모델을 사용자 정의하려고 함에 따라 LLM 미세 조정이 업계의 주요 워크로드가 되고 있습니다. MLPerf는 이번 라운드에서 Meta Llama 2 70B에 적용된 인기 있는 LoRA(낮은 순위 적응) 기술을 기반으로 하는 새로운 LLM 미세 조정 벤치마크를 도입했습니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    NVIDIA 플랫폼은 8개에서 1,024개의 GPU로 쉽게 확장하여 이 작업에 탁월했습니다. 이는 NVIDIA의 플랫폼이 소규모 및 대규모 AI 작업을 모두 효율적으로 처리할 수 있어 다양한 비즈니스 요구에 맞게 다용도로 사용할 수 있음을 의미합니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="font-size: 18px;">안정적인 확산 및 GNN 훈련 가속화
</span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="background-color: transparent;">    NVIDIA는 또한 지난 라운드에 제출된 동일한 시스템 규모에서 Stable Diffusion v2 교육 성능을 최대 80% 가속화했습니다 .</span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="background-color: transparent;"><br></span><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/96fe462520f09011cffd35989a29cef3.png" alt="퀘이사존"><br></div><div style="text-align: center; "><br></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    그렇다면 NVIDIA는 최신 MLPerf Training v4.0 성능 벤치마크 측면에서 어떻게 하고 있습니까? 그들은 이미 설정한 모든 단일 성능 벤치마크를 깨뜨리고 동시에 5개의 새로운 세계 기록을 달성했습니다.
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/96b5e637ff10d789600d74b17edf5599.png" alt="퀘이사존"></div><div style="text-align: center; "><br></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">숫자는 아래와 같습니다:
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > 그래프 신경망 R-GAT (512 H100 GPU) - 1.1분
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > LLM 미세 조정 Llama 2 70B-LoRA (1024 H100 GPU) - 1.5분
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > LLM GPT-3 175B (11,616 H100 GPU) - 3.4분
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > Text-To-Image Stable Diffusion v2 (1024 H100 GPU) - 1.4분
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > 객체 감지 RetinaNet (2528 H100 GPU) - 0.8분
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > 이미지 분류 ResNet-50 (3584 H100 GPU) 0.2분
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > NLP BERT-대형 (3472 H100 GPU) - 0.1분
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > 의료 영상 3D U-Net (768 H100 GPU) - 0.8분
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > 권장 사항 3D U-Net (H100 GPU 128개) - 1분
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    뿐만 아니라 NVIDIA도 작년 제출 이후 3.2배의 성능을 달성했습니다. EOS-DFW 슈퍼팟은 이제 빠른 NVIDIA 400G Quantum-2 InfiniBand 상호 연결을 사용하여 상호 연결된 11,616개의 H100 GPU(2023년 6월의 3584개 GPU)를 갖추고 있습니다.</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/f39e25c0f0d975beecd72f13a3218950.png" alt="퀘이사존"><span><br><br><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/ee7c395d13c5391ab654506fa461bf20.png" alt="퀘이사존"></span><span><br><br><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/98159a780e1adccaea383edde63d5d45.png" alt="퀘이사존"></span></div><div style="text-align: center; "><span><br></span></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    NVIDIA는 또한 새롭고 향상된 소프트웨어 스택이 GPT-3 175B와 같은 대규모 교육 워크로드에서 거의 완벽한 확장을 달성하는 데 도움이 되었다고 밝혔습니다. 그리고 NVIDIA가 현재 100,000~300,000개의 GPU를 갖춘 대규모 AI 공장을 건설하고 있기 때문에 이러한 확장이 중요한 이유입니다. Hopper GPU를 탑재한 AI 공장 중 하나는 올해 후반에 온라인에 출시될 예정이며, 새로운 Blackwell 공장은 2025년까지 가동될 것으로 예상됩니다.
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/b35b4f3e071000c8b327fb1925c3d7eb.png" alt="퀘이사존"><span><br></span></div><div style="text-align: center; "><span><br></span></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    그러나 성능이 향상되는 것뿐만 아니라 Hopper GPU도 업그레이드되고 있습니다. 최신 풀 스택 최적화는 다음과 같은 몇 가지 새로운 통합을 통해 가능한 최신 벤치마크에서 H100 GPU의 성능을 27% 더 향상시켰습니다.
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > 고도로 조정된 FP8 커널
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > FP8 인식 분산 최적화 프로그램
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > 최적화된 cuDNN FlashAttention
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > 향상된 수학 및 통신 실행 중복
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > 지능형 GPU 전력 할당
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"> > 512 GPU 규모로 유지되는 >900 TFLOPs/s/GPU</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/f524532c1b87ee9dac8e6b80131ba6a3.png" alt="퀘이사존"><span><br></span></div><div style="text-align: center; "><span><br></span></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    텍스트-이미지 트레이닝 성능에서 NVIDIA는 단 7개월 만에 달성한 Hopper GPU를 통해 80%의 성능 향상을 강조합니다. 이러한 증가를 가능하게 한 최적화에는 전체 반복 CUDA 그래프, 분산 최적화 프로그램, 최적화 컨볼루션 및 GEMM이 포함됩니다.
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/74a3881c9c0ac20bf356142fbafb5166.png" alt="퀘이사존"><span><br></span></div><div style="text-align: center; "><span><br></span></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    NVIDIA HGX H200 Hopper 플랫폼으로 전환한 새로운 칩은 Llama 2 70B 미세 조정에서 가장 빠른 성능을 제공하고 MLPerf v4.0 벤치마크를 깨뜨릴 수 있었습니다. Hopper H200 GPU는 Llama 2 70B Fine-Tuning 성능에서 Intel의 Gaudi 2보다 3.2배 빨랐고, Llama 2 70B Inference Performance에서는 Gaudi 2보다 4.7배 빨랐습니다. 모든 GPU는 8가속기 구성으로 테스트되었습니다.</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="font-size: 12pt;"><br></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="font-size: 12pt;"><br></span></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/2aaedeb9bfb7c899aec8157ddd26b6a3.png" alt="퀘이사존"><span><br></span></div><div style="text-align: center; "><span><br></span></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    2023년 이후 700억 개의 추론 워크로드 전반에 걸쳐 2.5배 더 높은 처리량과 1.5배 더 높은 배치 1 성능 등 Hopper 내에서 개선된 사항을 통해 NVIDIA는 "더 많이 구매할수록 더 많이 절약할 수 있습니다"라는 슬로건을 "더 많이 구매할수록 더 많이 절약할 수 있습니다"로 업데이트했습니다. 너는 만든다".
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/e23fe70fe05600bb740fe9c7c9fa48e9.png" alt="퀘이사존"></div><div style="text-align: center; "><br></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    이러한 벤치마크를 다루는 동안에도 NVIDIA는 곧 출시될 소프트웨어 스택에서 H100 및 H200 GPU에 대한 훨씬 더 큰 성능 향상을 예고하고 있습니다.
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/06/13/df8fa813de7829e7c99dfcb0a85663e5.png" alt="퀘이사존"></div><div style="text-align: center; "><br></div><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);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    NVIDIA가 미친 하드웨어를 만든다고 생각한다면 NVIDIA의 CUDA 및 소프트웨어 팀은 분기별로 엔지니어링 및 튜닝 전문 지식을 계속 선보이는 완전히 다른 유형입니다.
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><br></div><div style="text-align: center;"><i style="background-color: initial; color: rgb(255, 153, 0);">※ 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 것으로, 퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</i></div><div style="text-align: center;"><i style="background-color: initial; color: rgb(255, 153, 0);"><br></i></div><div style="text-align: center;">
</div>

QM달려

행성: QM

포인트: 419,863 exp

작성물 댓글

모든회원 자기소개 펼치기

댓글: 1개

하드웨어 뉴스 - 최신 IT/하드웨어 정보를 만나보세요

공지 뉴스게시판 특별 규정(23.09.07)

퀘이사존

21.3k

11-08

전체 CPU/MB/RAM 그래픽카드 케이스 쿨링솔루션 저장장치 파워 키보드/마우스 음향기기 디스플레이 네트워크 소프트웨어 노트북 업계동향 기타/주변기기

추천	제목
5	이웃을 괴롭히지 않고 영화 사운드를 즐기는 방법은 다음과 같습니다 4 음향기기 심심해❤️ 2.4k 07-22
5	엔비디아의 중국용 H20 GPU가 곧 미국의 제재를 받을 수 있습니다 6 그래픽카드 블랙웰 2.4k 07-22
4	MSI Z790M MPOWER 메인보드, Patriot Xtreme 5 MPower D5 메모리 8600MT/s로 높이다 4 CPU/MB/RAM QM달려 6.2k 07-22
5	마이크로소프트, 크라우드스트라이크 복구 툴 출시 3 소프트웨어 블랙웰 1.2k 07-22
11	중국의 신형 드론, 태양이 비추는 한 계속 비행 가능 20 기타/주변기기 블랙웰 3.4k 07-22
0	인텔 제온, W9-3575X 44 코어 '340W' / W7-2595X 26 코어 '250W' CPU 벤치마크 2 CPU/MB/RAM QM달려 1.2k 07-22
3	엔비디아, 라스베이거스 스피어 구동 시스템 공개: 150개의 RTX A6000 GPU 사용 3 그래픽카드 심심해❤️ 907 07-22
4	여름철 찜통주방 걱정 끝…떡볶이·볶음밥 만드는 '인덕션 조리로봇' 5 기타/주변기기 블랙웰 738 07-22
2	일상을 바꿀 AI 개인화 핵심 ‘AI PC’…초기 경험이 미래 바꾼다 3 기타/주변기기 블랙웰 413 07-22
3	미국, 새로운 중국 지향 GPU를 금지하면 엔비디아 최대 120억 달러 매출 손실을 입을 수 있다. 4 업계동향 QM달려 773 07-22
3	차세대 뇌 이식을 위해 설계된 그래핀 칩에 대한 첫 수술이 예정됨 3 업계동향 QM달려 509 07-22
1	'러시아의 구글'이 러시아에서 철수. Yandex는 Nvidia GPU 배포를 3배로 늘릴 계획 2 업계동향 QM달려 606 07-22
5	GMKtec, 베이퍼 챔버 및 OCuLink 탑재 라이젠 기반 미니 PC 출시 예정 4 기타/주변기기 QM오즈 7.5k 07-22
7	윈도PC 850만대 전세계 동시다발 먹통…수십조 줄소송 사태 오나 5 업계동향 빌보 2k 07-22
35	프랑스 소매점에서 AMD Ryzen 9000 시리즈 CPU 등록 37 CPU/MB/RAM Wormhole 9.4k 07-22
10	Xikii, 중국에서 522달러에 Asus ProArt FF04 10리터 케이스 출시 19 케이스 Wormhole 3k 07-22
19	Microsoft: CrowdStrike 중단으로 전 세계 850만 대의 Windows PC가 영향을 받음 18 업계동향 신지™ 4k 07-21
14	삼성전자 노사, 23일 임금교섭 재개 60 업계동향 빌보 3.1k 07-21
3	네이버·카카오, 올해 2분기 장사 잘했다..."AI 모멘텀은 절실" 4 업계동향 빌보 974 07-21
18	AI 반도체 휘젓는 큰 손…손정의·올트먼 '탈 엔비디아' 선언 왜 36 업계동향 QM포시포시 4.2k 07-21
22	화웨이, 미디어텍을 특허 침해 혐의로 고소 36 업계동향 QM포시포시 2.3k 07-21
1	DARPA, 군사 및 민간용 멀티칩렛 3D 프로세서 구축에 14억 달러 투자 업계동향 블랙웰 808 07-21
26	2024년에 3,900만 개의 마더보드가 판매될 것으로 예상됩니다 28 CPU/MB/RAM 블랙웰 4.4k 07-21
8	인텔 XeSS에 몇 가지 사소한 개선 사항 적용 2 그래픽카드 블랙웰 1.8k 07-21
3	벤치마크 개발자는 Snapdragon X CPU가 좋은 출발을 보이고 있다고 말합니다 4 CPU/MB/RAM 블랙웰 1.6k 07-21
15	CrowdStrike 중단 중 Windows 3.1이 하루를 구하다 - Southwest Airlines, 구식 OS로 간신히 살아남다 22 소프트웨어 신지™ 3.2k 07-21
13	ASUS X870E BIOS 기능 공개: 추가 커브 옵티마이저 및 Ryzen 9000 모니터링 기능 강화 18 CPU/MB/RAM Wormhole 5.1k 07-21
72	인텔, E-코어 없는 14세대 데스크탑 CPU 조용히 출시 112 CPU/MB/RAM Wormhole 22.4k 07-21
5	삼성전자 'AI TV로 바꿔보상' 프로모션 8월까지 연장 5 디스플레이 블랙웰 1.7k 07-21
7	SK하이닉스, HBM4 신 장비 도입 검토… 삼성전자, 평택 P4 수익성에 '설왕설래' 4 업계동향 블랙웰 1.6k 07-21