NVIDIA H100: características, ventajas y ámbitos de aplicación

La NVIDIA H100 es una GPU de alto rendimiento, diseñada específicamente para aplicaciones de IA, aprendizaje profundo y HPC. La GPU H100 se basa en la innovadora arquitectura Hopper y cuenta con potentes núcleos Tensor de cuarta generación, que ofrecen un rendimiento excepcional. Gracias a su gran capacidad de cálculo, la NVIDIA H100 es ideal para entrenar redes neuronales complejas, cargas de trabajo en la nube en las que se manejan grandes volúmenes de datos y simulaciones exigentes de HPC.

Características de la NVIDIA H100

La NVIDIA H100 ofrece un nivel de rendimiento excepcional basado en la novedosa arquitectura Hopper, la cual combina la tecnología Tensor Core con un motor Transformer para aumentar la capacidad de cálculo y acelerar significativamente el entrenamiento de modelos de IA. La GPU H100 está disponible en dos versiones: H100 SXM y H100 NVL.

Las dos versiones se diferencian en su formato, rendimiento, ancho de banda de la memoria y conectividad. La H100 SXM está diseñada principalmente para servidores de alta densidad y entornos hiperescalables. En cambio, la H100 NVL está optimizada para ranuras PCIe, lo que facilita su integración en infraestructuras de servidores existentes. La siguiente tabla ofrece un análisis detallado de las características de ambas versiones de la NVIDIA H100:

Ventajas y desventajas de la NVIDIA H100

La NVIDIA H100 es una de las GPU más potentes del mercado y cuenta con múltiples tecnologías y funciones avanzadas. Estas son algunas de sus principales ventajas:

• Rendimiento de cálculo sobresaliente: la H100 ofrece un rendimiento excepcional en operaciones con núcleos Tensor FP8 y FP16, lo que la convierte en una opción ideal para cargas de trabajo complejas y con gran volumen de datos, como los Modelos de Lenguaje Extensos (LLM). Además, la combinación de estos núcleos Tensor de cuarta generación con el motor Transformer mejora de manera significativa la eficiencia en operaciones de IA.
• NVLink y NVSwitch: la NVIDIA H100 es compatible con NVLink de cuarta generación, lo que permite interconectar múltiples GPU dentro de un servidor con un ancho de banda bidireccional de 900 GB/s. Además, NVSwitch facilita la escalabilidad de clústeres.
• GPU de instancias múltiples (MIG): el procesador gráfico puede dividirse en hasta siete instancias independientes de GPU, lo que permite ejecutar de manera simultánea varias cargas de trabajo con recursos dedicados. Así se optimiza la flexibilidad y eficiencia de la GPU en entornos de computación compartidos.
• Computación confidencial: incorpora funciones de seguridad para proteger la confidencialidad e integridad de los datos a lo largo de todo el procesamiento de las cargas de trabajo.
• Memoria HBM3 y compatibilidad con PCIe Gen5: con hasta 94 GB de memoria HBM3 y un ancho de banda de hasta 3,9 TB/s, la NVIDIA H100 ofrece una de las soluciones de almacenamiento más avanzadas para cargas de trabajo con grandes volúmenes de datos. Si se combina con PCIe Gen5, permite realizar transferencias de datos rápidas.

Sin embargo, este alto rendimiento de la NVIDIA H100 tiene su contrapartida: un precio elevado. Dependiendo del modelo, estas GPU pueden costar entre 30 000 y 40 000 euros (entre 35 000 y 45 000 dólares), lo que también encarece notablemente su uso en entornos cloud frente a otras alternativas. A ello se suma otro inconveniente: su disponibilidad limitada. Debido a la alta demanda, suelen darse con frecuencia problemas de stock y largos tiempos de espera.

¿En qué ámbitos se utiliza la GPU NVIDIA H100?

La GPU NVIDIA H100 se ha diseñado específicamente para cargas de trabajo de computación intensiva y destaca en aplicaciones exigentes de inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC). En la siguiente tabla, se resumen sus principales ámbitos de uso.

• Entrenamiento de modelos de IA a gran escala: gracias a su gran potencia de procesamiento, esta GPU acelera de manera significativa el entrenamiento de redes neuronales complejas y Modelos de Lenguaje Extensos (LLM), como GPT o LLaMA.
• Inferencia de IA en tiempo real: la H100 ejecuta modelos de IA ya entrenados a grandes velocidades, lo que supone una ventaja en áreas como el procesamiento de lenguaje y el reconocimiento de imágenes.
• Entornos cloud y centros de datos: estos procesadores gráficos son la base de numerosos servidores GPU al proporcionar la potencia necesaria para cargas de trabajo complejas.
• Computación de alto rendimiento (HPC): los cálculos científicos y las simulaciones se benefician del alto rendimiento FP64 de los procesadores gráficos H100.
• IA generativa: la NVIDIA H100 es una herramienta perfecta para generar texto, imágenes y vídeos con modelos de IA. Su diseño permite procesar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente, algo clave para la IA generativa.
• Análisis de datos: con las GPU Hopper, empresas de sectores como la logística o las finanzas pueden extraer predicciones y pronósticos precisos de grandes cantidades de datos.

¿Qué alternativas existen a la GPU H100?

Aunque la NVIDIA H100 es una de las GPU más potentes para IA y HPC, según el presupuesto o las necesidades puede haber soluciones alternativas más adecuadas, especialmente en lo que se refiere a rentabilidad. Algunas de ellas son:

• NVIDIA A100: aunque es el modelo anterior, sigue ofreciendo un rendimiento sólido para entrenamiento en IA, inferencia, así como para HPC, con un coste más accesible.
• NVIDIA A30: la A30 combina un alto rendimiento con un precio competitivo.
• NVIDIA H200: una versión optimizada de la NVIDIA H100, con mejoras como un mayor ancho de banda de la memoria.
• Intel Gaudi 3: un acelerador de IA diseñado para ofrecer un gran rendimiento en tareas de inferencia de IA.