List of GPUs Nvidia for Artificial Intelligence

Список графических процессоров Nvidia для искусственного интеллекта

20 май 2025 г. OLEKSANDR SYZOV

Список графических процессоров Nvidia для искусственного интеллекта

NVIDIA предлагает широкий спектр графических ускорителей (GPU), специально разработанных и оптимизированных для задач искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения. Эти GPU используют специализированные ядра, такие как Tensor Cores, для значительного ускорения вычислений, критически важных для обучения ИИ, вывода и обработки данных.

Ниже представлен список известных графических процессоров NVIDIA для искусственного интеллекта с указанием их основных технических характеристик:

Графические процессоры NVIDIA Data Center (разработаны для высокопроизводительных рабочих нагрузок ИИ)

1. NVIDIA H200 (архитектура Hopper)

Архитектура: Хоппер
Форм-фактор: доступен в SXM (для систем HGX) и PCIe (NVL)
Память графического процессора: 141 ГБ HBM3e (память с высокой пропускной способностью 3e)
Пропускная способность памяти: 4,8 ТБ/с
Межсоединение:

NVLink: 900 ГБ/с (двунаправленный)
PCIe Gen5: 128 ГБ/с

Производительность ядра Tensor (с разреженностью):

FP8: до 3958 ТФЛОПС (SXM), 3341 ТФЛОПС (PCIe)
FP16/BF16: до 1979 ТФЛОПС (SXM), 1671 ТФЛОПС (PCIe)
TF32: до 989 ТФЛОПС (SXM), 835 ТФЛОПС (PCIe)

Производительность FP32: 67 TFLOPS (SXM), 60 TFLOPS (PCIe)
Производительность FP64: 34 TFLOPS (SXM), 30 TFLOPS (PCIe)
TDP (тепловая расчетная мощность): до 700 Вт (SXM), до 600 Вт (PCIe)
Многоэкземплярный графический процессор (MIG): Да, до 7 экземпляров
Ключевой фактор для ИИ: H200 разработан для самых требовательных рабочих нагрузок ИИ, особенно для обучения и вывода больших языковых моделей (LLM), предлагая значительное улучшение объема памяти и пропускной способности по сравнению с H100.

2. NVIDIA H100 (архитектура Hopper)

Архитектура: Хоппер
Форм-фактор: доступен в SXM (для систем HGX) и PCIe
Память графического процессора: 80 ГБ HBM3 (или HBM2e для некоторых вариантов)
Пропускная способность памяти: до 3,35 ТБ/с (HBM3)
Межсоединение:

NVLink: 900 ГБ/с (двунаправленный)
PCIe Gen5: 128 ГБ/с

Производительность ядра Tensor (с разреженностью):

FP8: до 3958 терафлопс
FP16/BF16: до 1979 терафлопс
TF32: до 989 терафлопс

Производительность FP32: до 67 терафлопс
Производительность FP64: до 34 терафлопс
TDP: до 700 Вт (SXM), 350 Вт (PCIe)
Многоэкземплярный графический процессор (MIG): Да
Ключевой элемент для ИИ: H100 — это графический процессор высшего уровня для крупномасштабного обучения ИИ, особенно для генеративного ИИ и LLM, предлагающий революционную производительность благодаря архитектуре Hopper и ядрам Tensor.

3. NVIDIA L40S (Архитектура Ады Лавлейс)

Архитектура: Ада Лавлейс
Форм-фактор: двухслотовый FHFL (полной высоты, полной длины) PCIe
Память графического процессора: 48 ГБ GDDR6 с ECC
Пропускная способность памяти: 864 ГБ/с
Межсоединение: PCIe Gen4 x16 (64 ГБ/с)
Производительность ядра Tensor (с разреженностью):

FP8: 1466 терафлопс
FP16/BF16: 733 терафлопс
TF32: 366 терафлопс

Производительность FP32: 91,6 терафлопс
TDP: до 350 Вт
Ключ для ИИ: Разработан как универсальный графический процессор для генеративного ИИ, вывода и обучения большой языковой модели и 3D-рендеринга. Он сочетает в себе мощные возможности ИИ с превосходными графическими функциями.

4. NVIDIA A100 (архитектура Ampere)

Архитектура: Ампер
Форм-фактор: доступен в SXM (для систем HGX) и PCIe
Память графического процессора: 40 ГБ или 80 ГБ HBM2e
Пропускная способность памяти: до 1,55 ТБ/с (40 ГБ) / 2,03 ТБ/с (80 ГБ)
Межсоединение:

NVLink: 600 ГБ/с (двунаправленный)
PCIe Gen4 x16 (64 ГБ/с)

Производительность ядра Tensor (с разреженностью):

FP16/BF16: до 624 терафлопс
TF32: до 312 терафлопс
INT8: до 1248 ТОП

Производительность FP32: 19,5 терафлопс
Производительность FP64: 9,7 TFLOPS (19,5 TFLOPS с Tensor Core)
TDP: 250 Вт (40 ГБ PCIe), 300 Вт (80 ГБ PCIe), до 400 Вт (SXM)
Многоэкземплярный графический процессор (MIG): Да, до 7 экземпляров
Ключ для ИИ: рабочая лошадка для широкого спектра рабочих нагрузок ИИ/МО, включая обучение сложных моделей глубокого обучения, высокопроизводительные вычисления (HPC) и аналитику данных. Функциональность MIG позволяет создавать эффективные многопользовательские среды.

5. NVIDIA A40 (архитектура Ampere)

Архитектура: Ампер
Форм-фактор: двухслотовый FHFL (полной высоты, полной длины) PCIe
Память графического процессора: 48 ГБ GDDR6 с ECC
Пропускная способность памяти: 696 ГБ/с
Межсоединение:

NVLink: 112,5 ГБ/с (двунаправленный, при подключении)
PCIe Gen4 x16 (64 ГБ/с)

Производительность ядра Tensor (с разреженностью):

FP16/BF16: до 299,4 терафлопс
TF32: до 149,6 терафлопс
INT8: до 1197,4 TOPS

Производительность FP32: 37,4 терафлопс
Тепловой пакет: 300 Вт
Ключ к ИИ: Отлично подходит для визуальных вычислений в сочетании с ИИ, таких как виртуальные рабочие станции, 3D-рендеринг, моделирование и вывод корпоративного ИИ, особенно там, где выгоден большой объем памяти.

6. NVIDIA L4 (Архитектура Ады Лавлейс)

Архитектура: Ада Лавлейс
Форм-фактор: однослотовый, низкопрофильный PCIe
Память графического процессора: 24 ГБ GDDR6
Пропускная способность памяти: 300 ГБ/с
Межсоединение: PCIe Gen4 x16 (64 ГБ/с)
Производительность ядра Tensor (с разреженностью):

FP8: 485 терафлопс
FP16/BF16: 242 терафлопс
TF32: 120 терафлопс

Производительность FP32: 30,3 терафлопс
Тепловая мощность: 72 Вт
Ключ для ИИ: высокоэнергоэффективный графический процессор, идеально подходящий для вывода ИИ и обучения ИИ меньшего масштаба на периферии или в центрах обработки данных, где ограничены мощность и пространство. Также поддерживает обработку видео и генеративные задачи ИИ.

7. NVIDIA A2 (архитектура Ampere)

Архитектура: Ампер
Форм-фактор: однослотовый, низкопрофильный PCIe
Память графического процессора: 16 ГБ GDDR6
Пропускная способность памяти: 200 ГБ/с
Межсоединение: PCIe Gen4 x8
Производительность ядра Tensor (с разреженностью):

FP16/BF16: до 36 терафлопс
INT8: до 72 ТОПОВ

Производительность FP32: 4,5 терафлопс
TDP: 40-60 Вт (настраивается)
Ключевой элемент для ИИ: графический процессор начального уровня для вывода данных, предназначенный для периферийных развертываний и небольших рабочих нагрузок ИИ, где критически важны низкое энергопотребление и компактный форм-фактор.

Объяснение основных технических характеристик:

Архитектура (например, Hopper, Ampere, Ada Lovelace): Базовая конструкция графического процессора, которая определяет его основные возможности, эффективность и такие функции, как ядра Tensor. Более новые архитектуры обычно предлагают значительный прирост производительности.
Память графического процессора (VRAM): объем выделенной высокоскоростной памяти на графическом процессоре. Имеет решающее значение для обработки больших наборов данных и сложных моделей ИИ (например, больших языковых моделей). HBM (память с высокой пропускной способностью) обеспечивает значительно большую пропускную способность, чем GDDR.
Пропускная способность памяти: как быстро данные могут перемещаться в память графического процессора и из нее. Более высокая пропускная способность имеет важное значение для рабочих нагрузок ИИ с интенсивным использованием данных.
Tensor Cores: Специализированные процессорные блоки на графических процессорах NVIDIA, предназначенные для ускорения умножения матриц, которые являются фундаментальными операциями в глубоком обучении. Они поддерживают различные форматы точности (FP16, BF16, TF32, FP8, INT8).
TFLOPS (TeraFLOPS) / TOPS (TeraOPS): Мера операций с плавающей точкой в секунду (TFLOPS) или целочисленных операций в секунду (TOPS). Более высокие числа указывают на большую вычислительную мощность.

FP32 (плавающая точка одинарной точности): вычисления общего назначения.
FP16 (числа с плавающей точкой половинной точности): широко используется для обучения ИИ для экономии памяти и повышения скорости с минимальной потерей точности.
BF16 (Bfloat16): еще один 16-битный формат с плавающей точкой, предлагающий более широкий динамический диапазон, чем FP16, часто используемый при обучении ИИ.
TF32 (Tensor Float 32): формат NVIDIA, обеспечивающий диапазон FP32 с точностью FP16, ускоряя обучение ИИ на тензорных ядрах.
FP8 / INT8: Форматы с более низкой точностью, используемые в основном для высокоэффективного вывода ИИ.
Разреженность: метод, при котором части нейронной сети с незначительным влиянием удаляются, что позволяет тензорным ядрам достигать еще более высокой производительности.

Межсоединение (NVLink, PCIe):

NVLink: высокоскоростная технология двухточечного соединения NVIDIA, которая позволяет графическим процессорам напрямую взаимодействовать друг с другом и с центральными процессорами на гораздо более высокой пропускной способности, чем PCIe, что имеет решающее значение для обучения нескольких графических процессоров.
PCIe (PCI Express): стандартный интерфейс для подключения графических процессоров к материнской плате сервера. PCIe Gen5 обеспечивает вдвое большую пропускную способность, чем Gen4.

TDP (Thermal Design Power): Максимальное количество тепла, вырабатываемого графическим процессором, которое система охлаждения должна рассеивать. Влияет на энергопотребление и требования к охлаждению.
Multi-Instance GPU (MIG): функция, которая позволяет разделить один GPU на несколько изолированных экземпляров GPU, каждый из которых имеет выделенные ресурсы. Это улучшает использование GPU для разнообразных или меньших рабочих нагрузок.