NVIDIA GH200 Grace Hopper 超級晶片驅動全球研究中心、系統製造商、雲端供應商的 40 多台 AI ...

數十個用於科學運算的新型超級電腦即將上線，由 NVIDIA 突破性的 GH200 Grace Hopper 超級晶片提供動力，用於大規模人工智慧和高效能運算。

NVIDIA GH200能夠協助科學家和研究人員透過加速運行 TB 級資料的複雜人工智慧和高效能運算應用程式，來解決世界上最具挑戰性的問題。

在 SC23 超級電腦展會上，NVIDIA 今天宣布該超級晶片將應用於全球更多的系統，包括戴爾科技集團、Eviden、慧與科技、聯想、雲達科技和美超微。

GH200 使用 NVIDIA NVLink-C2C互連技術將基於 Arm 的 NVIDIA Grace CPU和 Hopper GPU架構結合在一起，也是全球科學超級運算中心背後的引擎。

這些由 GH200 提供動力的中心加在一起可提供約 200exaflops的人工智慧效能，可推動科學創新。


慧與科技 Cray 超級電腦整合 NVIDIA Grace Hopper

在位於丹佛的展會上，慧與科技宣布將提供配備 NVIDIA Grace Hopper 超級晶片的 HPE Cray EX2500 超級電腦。 此整合解決方案將採用四顆 GH200，可擴展至數萬個 Grace Hopper 超級晶片節點，為組織提供無與倫比的超級運算敏捷性和更快的人工智慧訓練。此配置也將成為慧與科技今天推出的生成式人工智慧超級運算解決方案的一部分。


下一代人工智慧超級運算中心

全球眾多超級運算中心均由 NVIDIA Grace Hopper 系統驅動。幾個頂尖中心在 SC23 上宣布他們正在為其超級電腦整合 GH200 系統。

德國尤利希超級運算中心（Jülich Supercomputing Centre）在JUPITER上使用 GH200 超級晶片，這將成為歐洲第一台百億億次級（exascale）的超級電腦。這台超級電腦將有助於應對緊迫的科學挑戰，例如緩解氣候變遷、對抗流行病和促進永續能源生產。

日本先進高效能運算聯合中心（JCAHPC）由筑波大學運算科學中心和東京大學資訊科技中心建立，旨在促進學術界和工業界與資料分析、人工智慧和機器學習相結合的先進運算科學。 其新一代超級電腦將由 NVIDIA Grace Hopper 驅動。

位於美國德州奧斯汀的德州高級運算中心（Texas Advanced Computing Center）設計並營運世界上一些最強大的運算資源。 該中心將採用 NVIDIA GH200 為其 Vista 超級電腦提供低功耗和高頻寬記憶體，以提供更多運算，同時使更大的模型能夠以更高的效率運行。

美國伊利諾大學厄巴納－香檳分校的國家超級運算應用中心將利用NVIDIA Grace Hopper超級晶片驅動DeltaAI，DeltaAI是一種先進的運算和資料資源集，可將國家超級運算應用中心以人工智慧為中心的運算能力提高三倍。

英國布里斯托大學（University of Bristol）最近獲得了英國政府的資金，用於建造Isambard-AI，使其將成為英國最強大的超級電腦，這將使機器人、大數據、氣候研究和藥物發現等領域實現人工智慧驅動的突破。這個由慧與科技建造的新系統將配備超過5,000個 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超級晶片，提供21 exaflops 的人工智慧超級運算能力，每秒可進行 21百京（quintillion）次人工智慧運算。

這些系統加入了先前宣佈採用新一代Grace Hopper系統的行列，其中包括瑞士國家超級電腦中心（Swiss National Supercomputing Center）、美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National Laboratory）和軟銀集團。


GH200全球出貨並可從雲端服務供應商搶先體驗

GH200可透過 Lambda 和 Vultr 等特定雲端服務供應商進行搶先體驗。Oracle Cloud Infrastructure今日宣布計畫GH200 執行個體，而 CoreWeave 預計從 2024 年第一季早期開始提供 GH200 執行個體。

其他系統製造商，如永擎電子、華碩電腦、技嘉科技和鴻佰科技將於今年底開始出貨搭載超級晶片的伺服器。

NVIDIA Grace Hopper已被全球超過100家企業、組織和政府機構率先採用，用於超級運算計畫，包括美國太空總署艾姆斯研究中心（Ames Research Center）進行航空研究以及全球能源公司TotalEnergy。

此外，GH200 Superchip很快將透過 NVIDIA LaunchPad提供，該平台允許透過網路瀏覽器免費存取企業級 NVIDIA 硬體和軟體。

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source: blogs.nvidia.com