La misteriosa "GPU-N" del artículo de investigación podría ser la GPU NVIDIA Hopper GH100 con 100 GB de VRAM HBM2, 8576 núcleos CUDA y 779 TFLOPs de cálculo FP16

El usuario de Twitter @Redfire75369 recientemente descubrió un documento de investigación que habla sobre el uso de la computación de baja precisión de la GPU para las cargas de trabajo de aprendizaje profundo, que hace referencia y describe una misteriosa "GPU-N". Basado en las especificaciones y el rendimiento mencionado en el documento, y alineado con las filtraciones existentes, es muy posible que la GPU-N sea una variante de un solo troquel de la próxima GH100 de NVIDIA "Hopper"de NVIDIA para el mercado de la alta computación.

La GPU N cuenta con 8576 núcleos CUDA y 100 GB de VRAM HBM2 que proporcionan hasta 6,3 TB/s de ancho de banda de memoria. La GPU-N ofrece 24,2 TFLOPs de cálculo FP32. Sin embargo, lo más relevante para los casos de uso del aprendizaje profundo es el hecho de que, en cargas de trabajo FP16, puede llegar hasta 779 TFLOPs. Esto supone casi 2,5 veces la potencia de procesamiento del A100.

Las filtraciones anteriores indicaban que las tarjetas Hopper ofrecerían un rendimiento de cálculo entre 2 y 3 veces superior al de Ampere. Aunque la GPU-N ofrece sólo un 25 por ciento de aumento de la capacidad de FP32 con respecto a la GA100, el incremento del 250 por ciento en el rendimiento de FP16 está en línea con las ganancias esperadas.

La GPU-N cuenta con "sólo" 8576 núcleos CUDA. A primera vista, esto pone en tela de juicio la idea de que estamos ante una pieza Hopper de la GH100. La arquitectura MCM (módulo multichip) de Hopper permite decenas de miles de núcleos de sombreado. Sin embargo, @Redfire75369 concluye que la GPU-N podría ser una variante especial de un solo chip.

Si el usuario de Twitter está en lo cierto, este podría ser nuestro primer vistazo a la próxima generación de NVIDIA HPC de NVIDIA.

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