800亿晶体管核弹GPU架构深入点出，又是“拼装货”？

e）。与L0CPU水电的驱动程序束排序缓冲器（Wrap Scheduler）和调度各别（Dispatch Unit）来为CUDA一个之中心和内积一个之中心重上新分配近似值战斗任务。（未收：GPU之中最小的应以用程序近似值拒绝执行的单位是驱动程序束，简称Warp。）

▲FP8有着FP16或BF162 2倍吞吐能力

每个SM通过使用4个多种相同数组各别（Special Function Unit，SFU）各别完成超越数组和插值数组近似值。

三、Hopper的内积一个之中心与Transformer涡轮引擎

在GPU之中，内积一个之中心是用于算子乘法和算子累加 (Matrix Multiply-Accumulate，MMA) 数学GPU的专用高效能近似值一个之中心，可为AI和HPC应以用程序提供突破性的效能加速。

内积一个之中心是GPU之中继续做AI加速的这两项模块，也是Ampere及之后GPU行政Mode与早期GPU的显着区别于所在。

Hopper的内积一个之中心支持者FP8、FP16、BF16、TF32、FP64和INT8 MMA枚举。这一代内积一个之中心的这两项点是转用了Transformer涡轮引擎。

▲H100 FP16 Tensor Core的吞吐能力是A100 FP16 Tensor Core的3倍

Transformer算子是主流的BERT到GPT-3等NLP假设的基础，且愈来愈多地应以用于近似值机视觉、酶本体预测等相同应以用领域。

与上一代A100相较，取而代之Transformer涡轮引擎与Hopper FP8内积一个之中心结合体，在大型NLP假设上提供达9倍的AI特训反应以速度和30倍的AI推理反应以速度。

▲取而代之Transformer涡轮引擎静态微调原始资料以独创算力

为了大大提高Transformer的近似值效率，在这一取而代之Transformer涡轮引擎之中使用了混合清晰度，在近似值过程之中计算机系统地行政近似值清晰度，在Transformer近似值的每一层，根据下一层神经传输层及所需的清晰度，在FP8和其他浮点播放器之中完成静态播放器转换，独创内积一个之中心的算力。

四、内积打印加速缓冲器与异步拒绝执行

Hopper行政Mode之中上新增加了内积打印加速缓冲器 (Tensor Memory Accelerator，TMA) ，以提高内积一个之中心与在实践中打印和包涵打印的网关效率。

在这一取而代之TMA操作之中，使用内积维度和块坐标而无须GPRS，而不是简便的按资料重定向这样一来总线。TMA通过支持者相同的内积布局（1D-5D内积）、相同的打印采访Mode、显着降低了总线开销并提高了效率。

也就是说，原本是一个一个的捡豆子（资料），现在的方法就是一碗一碗的舀豆子。这样的内部设计，究竟愈来愈接近DSA的总线方式？

▲TMA的块坐标总线方式

当然，TMA操作是异步的，多个驱动程序可以包涵资料通道，排序已完成GPRS。

TMA的一个这两项优势是它可以在完成资料遗传物质的时候，释放出来驱动程序的算力来拒绝执行其他工作。

例如，在A100上，由驱动程序本身负责行政聚合所有重定向拒绝执行所有资料遗传物质操作。但在Hopper之中，TMA来负责行政聚合重定向序列（这个思路类似DMA控制缓冲器），接管资料遗传物质战斗任务，让驱动程序去继续做其他事。

▲Hopper行政Mode的H100的基于TMA的打印遗传物质效率更高

五、节录：GPU走向应以用领域专用化

总体而言，基于Hopper行政Mode的H100近似值效能比Ampere行政Mode的A100提高了将近6倍。

效能随之大大提高的一个之中心诱因在于转用FP8后的内积一个之中心和针对NLP战斗任务的Transformer涡轮引擎，特别是TMA应以用缩减了SM各别在资料遗传物质时的无用功。

从内部设计黑格尔上看，针对资料之中心的Hopper行政Mode之中DSA（Domain Specific Architecture，特定应以用领域行政Mode）的点子愈来愈多，且流多处理缓冲器除此以外的协作变多。大概老黄也觉得，GPU应以朝着应以用领域专用化的方向去发展。

本年度发布Hopper行政Mode相对Ampere行政Mode有相当多的微观进步，希望老黄下次能给我们带来更多的应以用惊艳。

参考文献：《NVIDIA H100 Tensor Core GPU Architecture》蓝皮书，英伟达；《GPGPU芯片内部设计：法则与实践》，陈巍、耿云川

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