为了评估一个算力中心需要多少块特定型号的GPU来达到一定的计算性能(如PFLOPS),我们可以使用以下基本公式:
所需GPU数量=单个GPU性能 (PFLOPS/卡)/目标总性能 (PFLOPS)
单个GPU性能
首先,我们需要知道每种GPU在特定精度下的理论峰值性能。以下是A100、H100、H800和RTX 4090的一些典型性能指标(以PFLOPS为单位):
NVIDIA A100:
– FP64: 约0.0097 PFLOPS
– FP32: 约0.0195 PFLOPS
– TF32: 约0.156 PFLOPS
– BF16/FP16: 约0.312 PFLOPS
– INT8: 约0.624 PFLOPS
NVIDIA H100:
– FP64: 约0.06 PFLOPS
– FP32: 约0.12 PFLOPS
– TF32: 约0.24 PFLOPS
– BF16/FP16: 约1.0 PFLOPS
– INT8: 约2.0 PFLOPS
NVIDIA H800:
– 性能数据可能与H100类似,但具体数值可能会有所不同。通常H800是H100的一个变体,可能针对某些市场或应用进行了调整。
– 假设BF16/FP16: 约1.0 PFLOPS(作为参考)
NVIDIA RTX 4090:
– FP16: 约0.166 PFLOPS
– INT8/TF32: 约0.3 PFLOPS
计算示例
假设你的目标是达到100 PFLOPS的AI计算能力,并且你希望使用FP16/BF16精度。
其他考量
除了计算所需的GPU数量外,还需要考虑以下因素:
功耗:每块GPU的TDP(热设计功率)以及整个系统的总功耗。
冷却需求:根据功耗确定冷却系统的规模。
网络互联:确保有足够的带宽和低延迟支持多GPU之间的通信。
成本:硬件采购成本及运营成本(电力、维护等)。
这些公式和示例提供了一个基础的框架,帮助你在规划算力中心时进行初步估算。实际情况中可能还需要更详细的系统设计和优化
当以INT8(8位整数)计算为主时,GPU的性能通常会比FP64或FP32高得多,因为INT8操作可以利用更多的硬件资源进行并行处理。下面是基于INT8精度的计算公式和示例,用于评估达到特定PFLOPS所需的GPU数量。
单个GPU在INT8下的性能
NVIDIA A100:
– INT8: 约624 TOPS = 0.624 PFLOPS
NVIDIA H100:
– INT8: 约2,000 TOPS = 2.0 PFLOPS
NVIDIA H800:
– 假设与H100类似,INT8: 约2,000 TOPS = 2.0 PFLOPS
NVIDIA RTX 4090:
– INT8: 约624 TOPS = 0.624 PFLOPS
计算公式
其他考量
除了计算所需的GPU数量外,还需要考虑以下因素:
功耗:每块GPU的TDP(热设计功率)以及整个系统的总功耗。
– A100: 通常为400W TDP
– H100: 通常为700W TDP
– H800: 可能与H100类似,具体数值可能有所不同
– RTX 4090: 通常为450W TDP
冷却需求:根据功耗确定冷却系统的规模。
网络互联:确保有足够的带宽和低延迟支持多GPU之间的通信。
成本:硬件采购成本及运营成本(电力、维护等)。
总结
A100: 需要约161张卡来达到100 PFLOPS。
H100: 需要约50张卡来达到100 PFLOPS。
H800: 同样需要约50张卡来达到100 PFLOPS。
RTX 4090: 需要约161张卡来达到100 PFLOPS。
这些数字展示了不同GPU在INT8精度下的性能差异。H100和H800由于其更高的INT8性能,在构建大规模AI推理或某些类型的高性能计算中心时更为高效。而A100和RTX 4090虽然性能也不错,但在相同条件下所需的GPU数量更多。
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