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NVIDIA Hoppper架构
资料介绍
架构背景与定位
Hopper架构是NVIDIA在2022年GTC大会发布的第四代数据中心GPU架构，命名来源于著名计算机科学家格蕾丝·穆雷·霍珀，主要面向高性能计算（HPC）与人工智能训练推理场景，取代上一代Ampere架构成为新一代数据中心加速芯片的核心，首款基于Hopper架构的量产产品为NVIDIA H100 Tensor Core GPU。
核心硬件创新
全新流式多处理器（SM）设计
Hopper架构采用全新设计的SM单元，每个SM集成更多计算核心，同时优化了缓存层级结构：每个SM配备128KB的L0指令缓存、256KB的共享内存，相比上一代Ampere架构共享内存容量提升一倍，并且支持可配置分配模式，可根据AI训练还是HPC计算场景灵活调整缓存资源分配，大幅提升不同 workload下的内存访问效率。
第四代Tensor Core
Hopper架构搭载第四代Tensor Core，相比上一代带来性能飞跃：FP8精度下Tensor Core算力提升到上一代FP16精度的2倍，能够直接支持8位浮点训练与推理，在不显著损失模型精度的前提下，大幅降低内存带宽需求与计算延迟，单H100 Tensor Core GPU的FP8算力达到惊人的2000 TOPS，相比A100的FP16算力提升6倍，完美适配大语言模型千亿参数规模的训练需求。此外，第四代Tensor Core新增了对稀疏张量运算的硬件加速支持，利用大模型天然的稀疏特性可以再提升一倍运算效率。
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