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精密设备捆包打包运输搬家搬迁气垫车运输的亚瑟报道：Nvidia半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍不久前发布了下一代GPU架构，架构名字为“Hopper”（为了纪念计算机科学领域的先驱之一Grace Hopper）。根据Nvidia发布的具体GPU规格，我们认为Nvidia对于Hopper的主要定位是进一步加强对于人工智能方面的算力，而其算力升级依靠的不仅仅是硬件部分，还有不少算法和软件协同设计部分，本文将为读者做详细分析。我们认为，在Nvidia更下一代的GPU中，我们有望看到芯粒技术成为新的亮点来突破其瓶颈。半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍根据Nvidia公布的数据，基于Hopper架构的GPU（H100）使用TSMC的4nm工艺设计，将会是Ampere架构（使用TSMC 7nm工艺）之后的又一次重大升级，其16位浮点数峰值算力（FP16）将会由之前的312 TFLOPS增加到1000 TFLOPS，INT8峰值算力则由之前的624TOPS增加到2000TOPS。由此可见FP16（常用于人工智能训练）和INT8（常用于人工智能推理）的峰值算力基本上都是翻了三倍，这个H100相对A100峰值算力提升的比例基本符合A100和再上一代GPU V100的提升数字。半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍而根据Nvidia官方公布的具体任务性能提升，我们也可以看到大多数人工智能相关任务的性能提升基本在2-4倍之间（尤其是使用transformer类模型的性能提升较为突出，接近4倍），初看也和峰值算力提升三倍基本吻合。但是如果我们仔细分析Nvidia H100具体芯片指标，我们认为在人工智能任务中，半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍H100的提升不仅仅是来自于一些硬件指标（例如核心数量，DRAM带宽，片上存储器）的提升，更是来自于Nvidia做了算法硬件协同设计。例如，Nvidia在Hopper架构中引入了为Transformer系列模型专门设计的八位浮点数（FP8）计算支持，并且还加入了专门的Transformer engine硬件模块来确保transformer模型的运行效率。因此，我们看到在Nvidia公布的人工智能任务性能提升中，使用transformer的任务（如GPT-3）的性能提升要高于传统的基于CNN（如Mask R-CNN）的性能提升。