Dykk ned i @nvidia 🐰 Hopper vs ⚙️ Blackwell GPU-arkitekturer – påfølgende sprang i datakraft og sammenkoblinger for AI-arbeidsbelastningene👇 dine

🐰 Hopper (H100 og H200) introduserte 4.-generasjons Tensor-kjerner + en FP8-transformatormotor, noe som gir opptil 9× raskere trening og 30× raskere slutning sammenlignet med A100. ⚙️ Blackwell (B200) – leveres sent i 2024 – parer to dyser over en 10 TB/s NV-HBI, legger til FP4 og bruker NVLink-5 for opptil 30 × klyngeslutning.

@nvidia 🐰 Beholder-spesifikasjoner Tensorkjerner: blandet FP8/FP16/TF32 Hukommelse: - H100 → 80 GB HBM3 @ 3,35 TB/s - H200 → 141 GB HBM3e @ 4,8 TB/s NVLink: opptil 900 GB/s per GPU

@nvidia 🐰 Hopper i aksjon Benchmarks viser at H200 driver Llama-2 70B-slutning 45–100 % raskere sammenlignet med H100. ⚠️ Begge så forsyningskriser i 2023–25. 💻 På Hyperbolics sky: H100 VM-er og bare-metal-klynger med Ethernet + InfiniBand som starter på $1.49/time. H200 & B200 via øyeblikkelig tilbud.

@nvidia Blackwell-innovasjoner ⚙️ - Chiplet-design (TSMC 4NP, 208 B-transistorer, 10 TB/s NV-HBI) - 2. generasjons transformatormotor: FP4 + forbedret FP8 - NVLink-5: 18 lenker @ 1,8 TB/s totalt - Dekompresjonsmotor: 800 GB/s CPU↔GPU - Full RAS og konfidensiell databehandling

📊 Sammenligning av ytelse H100 SXM: 80 GB @ 3,35 TB/s, 3,96 PFLOPS (FP8), 1,98 PFLOPS (FP16), 67 TFLOPS (FP32), NVLink 900 GB/s, 700 W H200 SXM: 141 GB @ 4,8 TB/s, PFLOPS/TFLOPS med samme databehandling, NVLink 900 GB/s, 700 W HGX B200: 180 GB @ 7,7 TB/s, 9 PFLOPS (FP8), 4,5 PFLOPS (FP16), 75 TFLOPS (FP32), NVLink 1,8 TB/s, 1000 W

@nvidia ❓ Hva er en FLOP? 1 flyttallsoperasjon (legg til/mul) 1 TFLOP = 10¹² operasjoner/s 1 PFLOP = 10¹⁵ ops/s = 1000× en TFLOP Disse beregningene viser hvor raskt GPU-er knuser den massive matematikken bak AI-trening og HPC.

@nvidia 🔚 Innpakning: 🐰 Hopper satte standarden med FP8 blandet presisjon og asynkrone rørledninger. ⚙️ Blackwell presser neste generasjon med FP4, mer minne, NVLink-5. H100 er fortsatt arbeidshesten – leie via $1.49/time. H200 og B200 tilgjengelig på forespørsel via

@nvidia Les hele artikkelen på: