مقایسه پردازنده گرافیکی انودیا H100 و B200

نبرد ابر‌پردازنده‌ها: مقایسه کامل بین NVIDIA H100 و B200

پردازنده‌های گرافیکی انویدیا به‌عنوان قدرتمندترین GPUهای دیتاسنتری جهان، نقش کلیدی در آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی دارند. برای آشنایی کامل با تفاوت‌ها، مزایا و مقایسه تخصصی NVIDIA H100 و NVIDIA B200 می‌توانید در سایت بهاور فناوری ویرا همراه ما باشید.

مشخصات فنی NVIDIA H100

• معماری: «Hopper» از نسخه دیتاسنتر.

• حافظه (Memory): حدود ۸۰ گیگابایت HBM3.

• پهنای باند حافظه: تقریباً ۳.۳۵ ترابایت بر ثانیه.

• هسته‌های Tensor نسل چهارم (۴th-gen): پشتیبانی از دقت پایین‌تر FP8 (تبدیل‌کننده «Transformer Engine») برای مدل‌های زبان بزرگ (LLM).

• توان محاسباتی: در برخی سناریوها، با FP8 می‌تواند عملکرد بسیار بالا داشته باشد، مثلاً سرعت آموزش تا ۴ برابر سریع‌تر نسبت به نسل قبلی (نسبت به A100) برای بعضی مدل‌ها.

• رابط بین GPUها (NVLink): نسل جدید با پهنای باند ۹۰۰ گیگابایت بر ثانیه بین GPU ها.

• توان طراحی حرارتی (TDP): حدود ۷۰۰ وات برای برخی مدل‌های H100 (بسته به فرم فاکتور).

• قابلیت خاص: H100 شامل یک «Transformer Engine» است که مخصوص مدل‌های ترنسفورمر زبان (مثل LLM) طراحی شده است.

• همچنین برای محاسبات HPC (High-Performance Computing) مناسب است: مثلاً عملیات FP64 را با توان بالا انجام می‌دهد (در سند NVIDIA تا ۶۰ ترافلاپس FP64 برای برخی کاربردها).

• امکانات اتصال: با استفاده از NVSwitch و نرم‌افزار Magnum IO، امکان مقیاس‌پذیری در کلاسترهای چند GPU فراهم است.

مزایای پردازنده گرافیکی H100

1. بهینه برای مدل های زبان بزرگ (LLM): وجود Transformer Engine و پشتیبانی از FP8 باعث شده H100 برای آموزش و استنتاج مدل‌های بزرگ مانند GPT بسیار کارآمد باشد.

2. پهنای باند خوب حافظه: با پهنای باند بالا، داده‌ها سریع‌تر جابه‌جا می‌شوند و این به پردازنده کمک می‌کند تا Tensor Cores را به خوبی تغذیه کند.

3. مقیاس‌پذیری بالا: با NVLink نسل جدید و NVSwitch می‌توان چند GPU را به هم متصل کرد و کلاسترهای بزرگ ساخت؛ این برای دیتاسنترها و محاسبات عظیم حیاتی است.

4. تطبیق‌پذیری در دقت محاسباتی: پشتیبانی از سطوح مختلف دقت (FP64، TF32، FP16، FP8) به برنامه‌نویسان انعطاف زیادی می‌دهد تا بین دقت و کارایی تعادل برقرار کنند.

5. توان بالا در محاسبات علمی: H100 نه فقط برای هوش مصنوعی، بلکه برای محاسبات سنگین علمی (مثل شبیه‌سازی، محاسبات HPC) نیز بسیار مناسب است.

کاربردهای GPU NVIDIA H100

• آموزش (Training) مدل‌های هوش مصنوعی: به خصوص مدل‌های زبانی بزرگ مثل LLM، مدل‌های ترنسفورمر، MoE (Mixture of Experts) و مدل‌های تحقیقاتی.

• استنتاج (Inference): اجرای چت‌بات‌ها، مدل‌های ترجمه، پاسخ‌دهی پرسش و سایر کاربردهای real-time که نیاز به تأخیر کم دارند.

• علم محاسباتی (HPC): تحلیل داده‌های عظیم، شبیه‌سازی فیزیکی، شیمی کوانتومی، بیوانفورماتیک و غیره.

• تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics): آنالیز داده‌های بزرگ با کمک توان محاسباتی GPU، مثلاً در Spark با RAPIDS و Quantum-IO.

مشخصات فنی NVIDIA B200

• معماری: Blackwell، نسل بعد از Hopper.

• تعداد ترانزیستور: حدود ۲۰۸ میلیارد ترانزیستور (دو دی‌-دای – dual-die) در یک ماژول.

• حافظه: گزارش‌های مختلف، برای B200 حافظه‌ای تا ۱۹۲ گیگابایت HBM3e را اشاره می‌کنند.

• پهنای باند حافظه: طبق برخی منابع، پهنای باند ترکیبی بسیار بالا (مثلاً تا ~۸ ترابایت بر ثانیه) گفته شده است.

• دقت‌های جدید: پشتیبانی از دقت‌های خیلی پایین‌تر مانند FP6 و FP4، در کنار FP8.

• عملکرد محاسباتی: B200 می‌تواند تا ۲۰ پِتافلاپس در حالت FP4 (در حالت sparse) برآورد شود طبق بعضی گزارش‌ها.

• رابط NVLink: نسل ۵ NVLink با پهنای باند بسیار زیاد – گزارش‌هایی از ۱.۸ ترابایت بر ثانیه ارتباط بین GPUها.

• مصرف انرژی: TDP بالا (برخی منابع اشاره به حدود ۱۰۰۰ وات دارند) به دلیل توان محاسباتی زیاد و دو دی‌-دای بودن.

• قابلیت MIG (Multi-Instance GPU): امکان تقسیم یک B200 به چند نمونه مجازی برای استفاده‌های اشتراکی. برخی گزارش‌ها می‌گویند تا ۷ اینستنس MIG ممکن است (مشابه H100).

مزایای پردازنده گرافیکی B200

1. ظرفیت حافظه بسیار بزرگ: با تقریباً ۱۹۲ گیگابایت حافظه، B200 قادر است مدل‌های بسیار بزرگ را به صورت کامل درون حافظه GPU نگه دارد، که باعث کاهش نیاز به تقسیم مدل بین چند GPU یا بین گره‌ها می‌شود.

2. پهنای باند حافظه فوق‌العاده: با پهنای باند بالا، گلوگاه انتقال داده کاهش می‌یابد، مخصوصاً در مدل‌هایی با داده‌های سنگین یا محاسبات حافظه‌محور.

3. دقت بسیار پایین (FP4 / FP6): این امکان برای استنتاج (inference) مدل‌های بزرگ و تولیدی باعث می‌شود کارایی را به شدت بالا ببرد، چون با دقت پایین‌تر می‌تواند محاسبات بیشتری را در واحد زمان انجام دهد.

4. پیشرفت در بین‌کارت‌های ارتباطی (NVLink 5): سرعت ارتباط بین GPUها دو برابر H100 است، که در کلاسترهای بزرگ مزیت بزرگی است.

5. عملکرد فوق‌العاده در AI نسل جدید: با ترکیب ترانزیستور زیاد، حافظه زیاد و دقت پایین، B200 برای مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی طراحی شده است که مقیاس بسیار بزرگ دارند (مثل مدل‌های چند تریلیون پارامتری).

کاربردهای GPU B200

• آموزش مدل‌های بسیار بزرگ (trillion-parameter LLM): وقتی مدل‌ها خیلی بزرگ شوند، حافظه زیاد B200 بهبود بزرگی ایجاد می‌کند و نیاز به شاردینگ زیاد را کاهش می‌دهد.

• استنتاج (Inference) با تأخیر بسیار پایین و بازده بالا: با FP4 و FP6، B200 می‌تواند استنتاج مدل را با هزینه محاسباتی کم‌تر و در عین حال سرعت بالا انجام دهد.

• شبکه‌های عصبی مولد (Generative AI): مانند چت‌بات‌های پیشرفته، تولید متن، تصویر، صدا، و مدل‌های ترکیبی؛ دقت پایین‌تر و حافظه زیاد بهینه هستند.

• **شبیه‌سازی و تحقیقات»، در جایی که ترکیبی از محاسبات دقیق (یا نه خیلی دقیق) با نیاز زیاد به حافظه وجود دارد.

مقایسه H100 و B200

کدام GPU برای شما مناسب‌تر است؟

• اگر شما تیمی هستید که مدل‌های بزرگ LLM را آموزش می‌دهید یا استنتاج می‌کنید، ولی مدل‌ها به حدی بزرگ نیستند که حافظه ۱۹۲ گیگابایتی ضروری باشد، یا زیرساخت کلاستر شما به خوبی متصل شده است، H100 گزینه بسیار منطقی است: تعادل بین انرژی، عملکرد و مقیاس‌پذیری دارد.

• اما اگر با مدل‌های خیلی بزرگ (چند تریلیون پارامتر) کار می‌کنید، یا استنتاج با بیشترین کارایی ممکن برای کاربران نهایی مهم است (مثلاً در سرویس‌های چت مولد، محمولات LLM، inference در زمان واقعی)، یا اگر می‌خواهید تأخیر کم + هزینه استنتاج پایین را بهینه کنید، B200 احتمالاً گزینه بهتری است.

• همچنین، اگر زیرساخت شما می‌تواند توان مصرفی بالای B200 را تأمین کند و خنک‌سازی لازم دارد، بهره‌مند شدن از حافظه زیاد و پهنای باند بالای آن می‌تواند مزیت زیادی باشد.