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无极4荣耀注册:全球哄抢H100!英伟达成GPU霸主首席科学家揭秘

时间: 2023-12-22 01:03:02 点击次数:1 来源:无极4开户 作者:无极4荣耀注册官网

  英伟达首席科学家揭秘英伟达GPU能如此成功的4个主要原因,4个关键数据带来持续的行业竞争力。

  前段时间,一篇文章揭露,全球对H100总需求量超43万张,而且这样的趋势至少持续到2024年底。

  近日,英伟达首席科学家Bill Dally在硅谷举行的IEEE 2023年热门芯片研讨会上,发表了关于高性能微处理器的主题演讲。

  根据IEEE 754标准定义,这些数字长度为32位,其中23位表示分数,8位基本上是分数的指数,还有1位表示数字的符号。

  但机器学习研究人员很快发现,在许多计算中,可以使用不太精确的数字,而神经网络仍然会给出同样精确的答案。

  这样做的明显优势是,如果机器学习的关键计算——乘法和累加——需要处理更少的比特,可以使逻辑变得更快、更小、更高效。

  两者的区别在于分数位和指数位的相对数量:分数位提供精度,指数位提供范围。Bfloat16的范围位数与FP32相同,因此在两种格式之间来回切换更容易。

  回到现在,英伟达领先的图形处理器H100,可以使用8位数完成大规模Transformer神经网络的某些任务,如ChatGPT和其他大型语言模型。

  例如,英伟达的Hopper图形处理器架构实际上使用两种不同的FP8格式进行计算,一种精度稍高,另一种范围稍大。英伟达的特殊优势在于知道何时使用哪种格式。

  Dally和他的团队有各种各样有趣的想法,可以从更少的比特中榨取更多的人工智能性能。显然,浮点系统显然并不理想。

  但是神经网络的参数不使用大数,而是主要集聚在0附近。因此,英伟达的R&D重点是寻找有效的方法来表示数字,以便它们在0附近更准确。

  他以一个乘法指令为例,执行这个指令的固定开销达到了执行数算本身所需的1.5焦耳的20倍。通过将GPU设计为在单个指令中执行大规模计算,而不是一系列的多个指令,英伟达有效地降低了单个计算的开销,取得了巨大的收益。

  Dally表示,虽然仍然存在一些开销,但在复杂指令的情况下,这些开销会分摊到更多的数算中。例如,复杂指令整数矩阵乘积累加(IMMA)的开销仅占数学计算能量成本的16%。

  保持摩尔定律的有效性需要数十亿美元的投资、非常复杂的工程上的设计,甚至还会带来国际关系的不稳定。但这些投入都不是造成英伟达GPU的成功的主要原因。

  英伟达一直在使用全球最先进的制造技术来生产GPU——H100采用台积电的的N5(5纳米)工艺制造。这家芯片工厂直到2022年底才开始建设它的其下一代N3工艺。在建好之前,N5就是业内最顶尖的制造工艺。

  但是在A100,H100的前身中,英伟达引入了他们的新技术:「结构化稀疏性」。这种硬件设计可以强制实现每四个可能的剪枝事件中的两次,从而带来了一种新的更小的矩阵计算。

  Dally表示:「我们在稀疏性方面的工作尚未结束。我们需要再对激活函数进行加工,并且权重中也可以有更大的稀疏性。」