NVIDIA H100: caratteristiche prestazionali, vantaggi e settori di utilizzo

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:

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.