什么是Hopper架构

Hopper架构是英伟达（NVIDIA）推出的一款高性能计算和人工智能（AI）加速平台，旨在满足从小型企业到百亿亿次级高性能计算（HPC）和万亿参数规模的人工智能需求。以下是关于Hopper架构的详细介绍：

1. 架构背景与命名

Hopper架构以美国计算机领域的先驱科学家格蕾丝·霍珀（Grace Hopper）的名字命名，象征着对计算科学的致敬。该架构于2022年推出，取代了前一代的Ampere架构。

2. 主要特点

2.1 硬件设计

• 晶体管数量：Hopper架构的GPU拥有超过800亿个晶体管，是NVIDIA迄今为止最强大的GPU之一。
• 流式处理器（SM） ：每个SM单元包含多个CUDA核心和张量核心，支持第四代Tensor Core，显著提升了AI计算性能。
• 内存与带宽：Hopper架构支持HBM3内存，提供高达300GB/s的内存带宽，同时采用PCIe Gen5接口，进一步提升了数据传输效率。
• 多芯片设计：Hopper采用多芯片模块（MCM）设计，通过连接多个GPU模块实现更高的计算能力和可扩展性。

2.2 创新特性

• 线程块集群（TBC） ：Hopper引入了线程块集群的概念，允许在Block级别定位子集，提供更细粒度的编程控制和加速潜力。每个TBC最多包含16个Block，这些Block在同一时间被调度到同一GPU处理单元（SMU）上运行，提高了局部性。
• 分布式共享内存（DSMEM） ：同一TBC中的Block可以读写其他Block的共享内存，无需额外的同步机制，提升了内存访问效率。
• 异步事务屏障（ATB） ：支持异步事务屏障功能，进一步优化了内存访问性能。
• Transformer引擎：Hopper架构专为基于Transformer的AI模型设计，通过混合使用FP16和FP32精度，显著加速了AI计算。
• NVLink和NVSwitch：Hopper支持最新的NVLink交换机系统，每个GPU可实现高达900GB/s的双向带宽扩展，满足多节点、多GPU系统的需求。

2.3 安全性与可扩展性

• 机密计算功能（CCX） ：Hopper支持机密计算功能，确保AI模型和处理的数据在隐私敏感行业（如金融、医疗健康）中的安全性。
• 异构加速平台：Hopper是第一个真正异构加速平台，支持CPU和GPU之间的高速互联，适用于高性能计算和AI工作负载。

3. 应用场景

Hopper架构被广泛应用于以下领域：

• 人工智能：支持大规模语言模型、深度学习训练和推理等AI任务。
• 高性能计算：适用于科学模拟、基因组学研究和复杂数字孪生等高要求领域。
• 数据中心：通过其强大的计算能力和高效的内存管理，Hopper架构能够支持大规模数据中心的运行。

4. 性能提升

Hopper架构在性能上相比前代Ampere架构有显著提升：

• AI计算性能：通过Transformer引擎和第四代Tensor Core，AI计算性能提升了数倍。
• 浮点运算能力：H100 GPU的浮点运算能力高达200 TFLOPS，存储带宽达到100 TB/s。
• 能效比：Hopper架构通过优化内存访问和计算效率，降低了功耗并提高了能效比。

5. 未来展望

Hopper架构不仅满足当前的高性能计算和AI需求，还为未来的超级计算和数据中心发展奠定了基础。随着技术的不断进步，Hopper架构将继续推动AI和HPC领域的创新。

Hopper架构是英伟达在高性能计算和人工智能领域的一次重大突破，其创新的设计和强大的性能使其成为当前最先进、最具影响力的GPU架构之一。