La misteriosa "GPU-N" nel documento di ricerca potrebbe essere una GPU GH100 NVIDIA Hopper con 100GB di HBM2 VRAM, 8576 core CUDA e 779 TFLOPs di calcolo FP16

L'utente di Twitter @Redfire75369 ha recentemente scoperto un documento di ricerca che parla dell'utilizzo del calcolo su GPU a bassa precisione per i carichi di lavoro di deep learning, che fa riferimento e descrive una misteriosa "GPU-N." Sulla base delle specifiche e delle prestazioni menzionate nel documento, e in linea con le fughe di notizie esistenti, è altamente possibile che la GPU-N sia una variante a singolo disco del prossimo GH100 di NVIDIA "Hopper" GPU per il mercato HPC.

GPU N dispone di 8576 core CUDA, e 100GB di HBM2 VRAM che offre fino a 6,3 TB/s di larghezza di banda di memoria. GPU-N offre 24,2 TFLOPs di calcolo FP32. Più rilevante per i casi d'uso di deep learning, tuttavia, è il fatto che nei carichi di lavoro FP16, può arrivare a 779 TFLOPs. Questo è quasi 2,5 volte la potenza di elaborazione dell'Ampere-based A100.

Precedenti fughe di notizie indicavano che le schede Hopper avrebbero fornito 2-3 volte le prestazioni di calcolo di Ampere. Mentre la GPU-N offre solo un aumento del 25% delle capacità FP32 rispetto alla GA100, l'aumento del 250% delle prestazioni FP16 è in linea con i guadagni previsti.

GPU-N presenta "solo" 8576 core CUDA. A prima vista, questo mette in discussione l'idea che stiamo guardando una parte GH100 Hopper. L'architettura MCM (multi-chip module) di Hopper permette decine di migliaia di shader core. @Redfire75369, tuttavia, conclude che la GPU-N potrebbe essere una speciale variante a singolo die.

Se l'utente di Twitter ha ragione, questo potrebbe essere il nostro primo sguardo alla prossima generazione di HPC dell'architettura grafica HPC di prossima generazione.

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