NVIDIA H100 GPU：为大模型训练而生

随着人工智能（AI）和深度学习的发展，越来越多的大模型在研究和商业应用中得到了广泛使用。尤其是在自然语言处理（NLP）和生成式AI领域，诸如GPT-4等大型语言模型（LLMs）已成为主流。这类大模型的训练对计算资源提出了极高的要求。NVIDIA H100 GPU，作为一款专为大模型训练设计的产品，凭借其创新的架构和卓越的性能，在众多GPU中脱颖而出。相较于A100、RTX 4090等其他GPU，H100在模型训练方面展现出了无可比拟的优势。

大模型训练的挑战

大型模型如GPT、BERT等，动辄需要数十亿甚至上万亿参数进行训练。这对硬件提出了几个核心挑战：

1. 计算能力：大规模并行计算能力直接影响训练速度。
2. 内存带宽：训练大模型时需要处理海量数据，内存带宽成为关键瓶颈。
3. 精度与速度平衡：在保持计算精度的前提下，如何加快训练速度是一个难题。
4. 能效：大规模计算耗能巨大，能效的优化对降低训练成本至关重要。

NVIDIA H100就是为了解决这些挑战而设计，尤其在Transformer类模型的训练中，它相较于A100和RTX 4090展现了更明显的优势。

H100与A100、RTX 4090的对比

1. Transformer Engine的优势

H100独有的Transform