NVIDIA H100 è una GPU di fascia alta, pro­get­ta­ta spe­ci­fi­ca­men­te per ap­pli­ca­zio­ni di IA, deep learning e HPC. La GPU H100 si basa sull’in­no­va­ti­va ar­chi­tet­tu­ra Hopper e dispone di potenti core ten­so­ria­li di quarta ge­ne­ra­zio­ne che offrono pre­sta­zio­ni ec­ce­zio­na­li. Grazie alla sua enorme potenza di calcolo, la H100 di NVIDIA è l’ideale per l’ad­de­stra­men­to di reti neurali complesse e per eseguire carichi di lavoro sul cloud ad alta intensità di dati e im­pe­gna­ti­ve si­mu­la­zio­ni HPC.

Quali sono le ca­rat­te­ri­sti­che pre­sta­zio­na­li di NVIDIA H100?

NVIDIA H100 offre un livello di pre­sta­zio­ni straor­di­na­rio, basato sull’in­no­va­ti­va ar­chi­tet­tu­ra Hopper. Grazie alla com­bi­na­zio­ne fra la tec­no­lo­gia Tensor Core e un motore tra­sfor­ma­to­re, questa ar­chi­tet­tu­ra permette di ottenere una maggiore potenza di calcolo e di ve­lo­ciz­za­re no­te­vol­men­te l’ad­de­stra­men­to dei modelli di IA. NVIDIA propone la GPU H100 in due versioni: H100 SXM e H100 NVL.

Le dif­fe­ren­ze fra le due versioni stanno nel fattore di forma, nonché a livello di pre­sta­zio­ni, larghezza di banda della memoria e con­net­ti­vi­tà. La H100 SXM è pro­get­ta­ta prin­ci­pal­men­te per l’uso in server ad alta densità e per ambienti hy­per­sca­le. La H100 NVL, invece, è pensata per gli slot PCIe, il che sem­pli­fi­ca l’in­te­gra­zio­ne della GPU nelle strutture server già esistenti. La tabella seguente mostra una pa­no­ra­mi­ca det­ta­glia­ta delle ca­rat­te­ri­sti­che pre­sta­zio­na­li delle due versioni di NVIDIA H100:

Ca­rat­te­ri­sti­ca pre­sta­zio­na­le NVIDIA H100 SXM NVIDIA H100 NVL
FP64 34 TFLOPS 30 TFLOPS
Tensor Core FP64 67 TFLOPS 60 TFLOPS
FP32 67 TFLOPS 60 TFLOPS
Tensor Core FP32 989 TFLOPS 835 TFLOPS
Tensor Core BFLOAT16 1.979 TFLOPS 1.671 TFLOPS
Tensor Core FP16 1.979 TFLOPS 1.671 TFLOPS
Tensor Core FP8 3.958 TFLOPS 3.341 TFLOPS
Tensor Core INT8 3.958 TOPS 3.341 TOPS
Memoria GPU 80 GB 94 GB
Larghezza di banda memoria GPU 3,35 TB/s 3,9 TB/s
Decoder 7 NVDEC, 7 JPEG 7 NVDEC, 7 JPEG
TDP massimo (Thermal Design Power) 700 W (con­fi­gu­ra­bi­le) 350-400 W (con­fi­gu­ra­bi­le)
GPU multi-istanza (MIG) Fino a 7 MIG, con 10 GB ciascuna Fino a 7 MIG, con 12 GB ciascuna
Fattore di forma SXM PCIe con due slot e raf­fred­da­men­to ad aria
In­ter­fac­cia NVIDIA NVLink 900 GB/s, PCIe Gen5: 120 GB/s NVIDIA NVLink: 600 GB/s, PCIe Gen5 128 GB/s
Opzioni server Partner NVIDIA HGX H100 e sistemi cer­ti­fi­ca­ti NVIDIA con 4 o 8 GPU, NVIDIA DGX H100 con 8 GPU Partner e sistemi cer­ti­fi­ca­ti NVIDIA con un massimo di 8 GPU
NVIDIA AI En­ter­pri­se Di­spo­ni­bi­le come com­po­nen­te ag­giun­ti­vo Inclusa
N.B.

TFLOPS (Tera Floating Point Operations per Second) è un’unità di misura che descrive la velocità di ela­bo­ra­zio­ne dei computer (in virgola mobile). Un TFLOPS è pari a mille miliardi di ope­ra­zio­ni al secondo. Lo stesso vale per l’unità TOPS (Tera Operations per Second), con la dif­fe­ren­za che in questo caso si con­si­de­ra­no le ope­ra­zio­ni con numeri interi.

Vantaggi e svantaggi di NVIDIA H100

NVIDIA H100 è una delle GPU più potenti sul mercato ed è dotata di numerose tec­no­lo­gie e fun­zio­na­li­tà avanzate. I prin­ci­pa­li vantaggi della GPU H100 sono:

  • Enorme potenza di calcolo: la H100 offre pre­sta­zio­ni ec­ce­zio­na­li grazie ai tensor core FP8 ed FP16, che la rendono la scelta ideale per carichi di lavoro complessi e ad alta intensità di dati, ad esempio per i modelli lin­gui­sti­ci di grandi di­men­sio­ni (LLM). L’in­te­ra­zio­ne tra i core ten­so­ria­li di quarta ge­ne­ra­zio­ne e il motore tra­sfor­ma­to­re permette di in­cre­men­ta­re sen­si­bil­men­te l’ef­fi­cien­za delle ope­ra­zio­ni per l’IA.
  • NVLink e NVSwitch: NVIDIA H100 supporta la tec­no­lo­gia NVLink di quarta ge­ne­ra­zio­ne, che consente di con­net­te­re più GPU per server con una larghezza di banda bi­di­re­zio­na­le pari a 900 GB/s. NVSwitch consente inoltre una sca­la­bi­li­tà fles­si­bi­le dei cluster in­te­res­sa­ti.
  • GPU multi-istanza (MIG, Multi-Instance GPU): il pro­ces­so­re grafico può essere par­ti­zio­na­to in un massimo di sette istanze GPU in­di­pen­den­ti, con­sen­ten­do l’ese­cu­zio­ne si­mul­ta­nea di più carichi di lavoro con risorse dedicate. In questo modo aumentano fles­si­bi­li­tà ed ef­fi­cien­za negli ambienti di computing condivisi.
  • Con­fi­den­tial computing: la fun­zio­na­li­tà di sicurezza integrata protegge la ri­ser­va­tez­za e l’integrità dei dati nel corso dell’intero carico di lavoro.
  • Memorie HBM3 e supporto PCIe Gen5: con un massimo di 94 GB di memoria HBM3 e una larghezza di banda fino a 3,9 TB/s, NVIDIA H100 offre una delle soluzioni di memoria più potenti di­spo­ni­bi­li per carichi di lavoro ad alta intensità di dati. In com­bi­na­zio­ne con PCIe Gen5, essa rende possibile una tra­smis­sio­ne dei dati con una velocità molto elevata.

Queste elevate pre­sta­zio­ni di NVIDIA H100, tuttavia, pre­sen­ta­no anche svantaggi e si ri­flet­to­no nel prezzo. A seconda della versione, le GPU costano fra i 30.000 e i 40.000 euro. Per questo motivo, le istanze H100 risultano re­la­ti­va­men­te costose anche per gli ambienti cloud. Un ulteriore svan­tag­gio è la di­spo­ni­bi­li­tà limitata. A causa della domanda elevata, si ve­ri­fi­ca­no spesso dif­fi­col­tà nelle consegne che portano a lunghi tempi di attesa.

Per quali ap­pli­ca­zio­ni è par­ti­co­lar­men­te adatta la GPU NVIDIA H100?

La GPU NVIDIA H100 è stata svi­lup­pa­ta ap­po­si­ta­men­te per eseguire carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo ed è par­ti­co­lar­men­te indicata per complesse ap­pli­ca­zio­ni di IA e HPC. La pa­no­ra­mi­ca seguente mostra i prin­ci­pa­li settori di ap­pli­ca­zio­ne della GPU H100:

  • Ad­de­stra­men­to di modelli di IA di grandi di­men­sio­ni: grazie alla sua elevata potenza di calcolo, la GPU permette di ve­lo­ciz­za­re no­te­vol­men­te l’ad­de­stra­men­to dei modelli di complesse reti neurali e di Large Language Model come GPT o LLaMA.
  • Inferenza IA in tempo reale: la H100 è in grado di eseguire ad altissima velocità i modelli di IA già ad­de­stra­ti, il che è van­tag­gio­so in settori come l’ela­bo­ra­zio­ne del lin­guag­gio e il ri­co­no­sci­men­to delle immagini.
  • Centri cloud e data center: i pro­ces­so­ri grafici co­sti­tui­sco­no la base di molte GPU per server e for­ni­sco­no la potenza di calcolo ne­ces­sa­ria per eseguire carichi di lavoro complessi.
  • High Per­for­man­ce Computing (HPC): i calcoli scien­ti­fi­ci e le si­mu­la­zio­ni traggono vantaggio dalle elevate pre­sta­zio­ni in FP64 dei pro­ces­so­ri grafici H100.
  • IA ge­ne­ra­ti­va: NVIDIA H100 è l’ideale per la ge­ne­ra­zio­ne di testi, immagini e video uti­liz­zan­do modelli di IA. La GPU consente un’ela­bo­ra­zio­ne rapida ed ef­fi­cien­te di grandi set di dati, necessari per l’IA ge­ne­ra­ti­va.
  • Analisi dei dati: con le GPU Hopper, aziende di diversi settori, come la logistica e la finanza, possono ricavare pre­vi­sio­ni e pro­no­sti­ci precisi partendo da grandi quantità di dati.

Quali sono le al­ter­na­ti­ve possibili a NVIDIA H100?

Sebbene NVIDIA H100 sia una delle GPU più potenti per ap­pli­ca­zio­ni di IA e HPC, a seconda del caso d’uso e del budget potrebbe valere la pena con­si­de­ra­re soluzioni al­ter­na­ti­ve, ad esempio per maggiore con­ve­nien­za in termini di costi. Alcune delle possibili al­ter­na­ti­ve sono:

  • NVIDIA A100: anche il modello pre­ce­den­te offre valide pre­sta­zio­ni per l’ad­de­stra­men­to dell’IA, per l’inferenza e per l’HPC, pur avendo un costo inferiore.
  • NVIDIA A30: la A30 offre elevate pre­sta­zio­ni a un prezzo ac­ces­si­bi­le.
  • NVIDIA H200: la H200 è una versione leg­ger­men­te mi­glio­ra­ta di NVIDIA H100 e presenta, ad esempio, una larghezza di banda di memoria ancora maggiore.
  • Intel Gaudi 3: questo ac­ce­le­ra­to­re di IA offre elevate pre­sta­zio­ni per l’inferenza IA.
N.B.

Nella nostra guida “GPU per server a confronto” troverai una pre­sen­ta­zio­ne più det­ta­glia­ta dei pro­ces­so­ri grafici at­tual­men­te più diffusi.

Vai al menu prin­ci­pa­le