NVIDIA H100: Leistungsmerkmale, Vorteile und Einsatzgebiete

Die NVIDIA H100 ist eine High-End-GPU, die speziell für KI, Deep Learning und HPC-Anwendungen entwickelt wurde. Die H100-GPU basiert auf der innovativen Hopper-Architektur und arbeitet mit leistungsstarken Tensor-Kernen der vierten Generation, die eine außergewöhnliche Performance bieten. Dank ihrer enormen Rechenkapazität eignet sich NVIDIAs H100 ideal für das Training komplexer neuronaler Netze, für datenintensive Cloud-Workloads und aufwendige HPC-Simulationen.

Was sind die Leistungsmerkmale der NVIDIA H100?

Die NVIDIA H100 bietet ein außergewöhnliches Leistungsniveau, das auf der neuartigen Hopper-Architektur beruht. Diese kombiniert die Tensor-Core-Technologie mit einer Transformer-Engine, um mehr Rechenleistung bereitzustellen und das Training von KI-Modellen erheblich zu beschleunigen. Die H100-GPU bietet NVIDIA in zwei Varianten an: H100 SXM und H100 NVL.

Die beiden Ausführungen unterscheiden sich sowohl in ihrem Formfaktor als auch in ihrer Leistung, Speicherbandbreite und Konnektivität. Die H100 SXM ist vor allem für den Einsatz in hochdichten Servern und für Hyperscale-Umgebungen ausgelegt. Die H100 NVL wurde dagegen für PCIe-Steckplätze konzipiert, wodurch sich die GPU leichter in bestehende Serverstrukturen integrieren lässt. Die nachfolgende Tabelle bietet einen detaillierten Überblick über die Leistungsmerkmale der beiden NVIDIA-H100-Varianten:

Vor- und Nachteile der NVIDIA H100

Die NVIDIA H100 zählt zu den leistungsstärksten GPUs auf dem Markt und wurde mit zahlreichen fortschrittlichen Technologien bzw. Funktionen ausgestattet. Als wichtigste Vorteile der H100-GPU gelten:

• Sehr hohe Rechenleistung: Die H100 bietet eine enorme FP8- und FP16-Tensor-Core-Performance, wodurch sie sich ideal für komplexe, datenintensive Workloads wie Large Language Models (LLMs) eignet. Das Zusammenspiel aus Tensor-Kernen der vierten Generation und Transformer Engine kann die Effizienz von KI-Operationen noch einmal deutlich steigern.
• NVLink und NVSwitch: Die NVIDIA H100 unterstützt NVLink der vierten Generation, wodurch sich mehrere Server-GPUs mit einer bidirektionalen Bandbreite von 900 GB/s miteinander verbinden lassen. Dank NVSwitch besteht zudem die Möglichkeit, entsprechende Cluster flexibel zu skalieren.
• Multi-Instanz-GPU (MIG): Der Grafikprozessor kann in bis zu sieben unabhängige GPU-Instanzen partitioniert werden, was die gleichzeitige Ausführung mehrerer Workloads mit dezidierten Ressourcen ermöglicht. Auf diese Weise werden die Flexibilität und Effizienz in geteilten Computing-Umgebungen verbessert.
• Confidential Computing: Dank der integrierten Sicherheitsfunktion werden die Vertraulichkeit und Integrität von Daten entlang des kompletten Workloads geschützt.
• HBM3-Speicher und PCIe-Gen5-Unterstützung: Mit bis zu 94 GB HBM3-Speicher und einer Bandbreite von bis zu 3,9 TB/s bietet die NVIDIA H100 eine der leistungsstärksten Speicherlösungen für datenintensive Workloads. In Kombination mit PCIe Gen5 ermöglicht sie eine sehr schnelle Datenübertragung.

Was sich jedoch als Nachteil erweist: Die hohe Leistung der NVIDIA H100 spiegelt sich auch im Preis wider. Je nach Ausführung kosten die GPUs zwischen 30.000 und 40.000 Euro. Daher fallen H100-Instanzen auch in Cloud-Umgebungen vergleichsweise teuer aus. Ein weiterer Nachteil ist die beschränkte Verfügbarkeit. Aufgrund der hohen Nachfrage kommt es immer wieder zu Lieferengpässen und langen Wartezeiten.

Für welche Einsatzgebiete eignet sich NVIDIAs H100-GPU am besten?

Die NVIDIA-GPU H100 wurde speziell für rechenintensive Workloads entwickelt und eignet sich besonders für anspruchsvolle KI- sowie HPC-Anwendungen. Die nachfolgende Übersicht zeigt zentrale Einsatzgebiete der H100-GPU auf:

• Training großer KI-Modelle: Dank ihrer hohen Rechenleistung beschleunigt die GPU das Modelltraining komplexer neuronaler Netze und Large Language Models wie GPT oder LLaMA erheblich.
• KI-Inferenz in Echtzeit: Die H100 kann bereits trainierte KI-Modelle mit Spitzengeschwindigkeiten ausführen, was sich in Bereichen wie Sprachverarbeitung und Bilderkennung als Vorteil erweist.
• Cloud- und Rechenzentren: Die Grafikprozessoren bilden die Basis vieler GPU-Server, indem sie die für komplexe Workloads benötigte Rechenleistung bereitstellen.
• High-Performance Computing (HPC): Wissenschaftliche Berechnungen und Simulationen profitieren von der hohen FP64-Performance der H100-Grafikprozessoren.
• Generative KI: NVIDIAs H100 eignet sich hervorragend für die Text-, Bild- und Videogenerierung mit KI-Modellen. Die GPU ermöglicht eine schnelle und effiziente Verarbeitung großer Datensätze, die für generative KI erforderlich sind.
• Datenanalyse: Die Hopper-GPUs unterstützen Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen – etwa Logistik und Finanzen – dabei, aus großen Datenmengen präzise Prognosen und Vorhersagen abzuleiten.

Was sind mögliche Alternativen zur H100-GPU?

Obwohl die NVIDIA H100 zu den leistungsstärksten GPUs für KI und HPC gehört, bieten sich je nach Anwendungsfall und Budget unter Umständen alternative Lösungen an – beispielsweise aufgrund einer höhere Kosteneffizienz. Zu den möglichen Alternativen zählen unter anderem:

• NVIDIA A100: Auch das Vorgängermodell bietet eine solide Leistung für KI-Training, Inferenz und HPC, ist aber kostengünstiger.
• NVIDIA A30: Die A30 kombiniert eine hohe Leistung mit einem günstigen Preis.
• NVIDIA H200: Die H200 stellt eine leicht verbesserte Version der NVIDIA H100 dar, die beispielsweise über eine noch höhere Speicherbandbreite verfügt.
• Intel Gaudi 3: Der KI-Beschleuniger liefert eine hohe Performance für KI-Inferenz.