# Mikä on Hopper GPU?

Hopper-grafiikkaprosessorit edustavat NVIDIA:n uusinta sukupolvea korkean suorituskyvyn grafiikkaprosessoreita, jotka on suunniteltu erityisesti tekoälyä ja suurteholaskentaa (HPC) varten. Niissä on edistyksellinen arkkitehtuuri ja kehittyneet Tensor-ytimet, ja ne integroivat useita innovatiivisia teknologioita maksimaalisen tehokkuuden saavuttamiseksi. Hopper-grafiikkaprosessorit sopivat erinomaisesti monenlaisiin työkuormiin ja tukevat tekoälyn päättelyä, syväoppimisen koulutusta, generatiivista tekoälyä ja paljon muuta.

## Mikä on NVIDIA:n Hopper-grafiikkaprosessoreiden arkkitehtuuri?

Nimi ”Hopper GPU” on peräisin Hopper-arkkitehtuurista, joka on GPU-mikroarkkitehtuuri, joka muodostaa perustan korkean suorituskyvyn grafiikkaprosessoreille ja on optimoitu tekoälyn työkuormille ja HPC-sovelluksille. Hopper GPU:t valmistetaan TSMC:n **4 nanometrin prosessilla,** ja niissä on yli 80 miljardia transistoria, mikä tekee niistä markkinoiden edistyneimpiä grafiikkakortteja.

Hopper-arkkitehtuurissa NVIDIA yhdistää uusimman sukupolven Tensor-ytimet viiteen uraauurtavaan innovaatioon: muuntaja-moottori, NVLink/NVSwitch/NVLink-kytkinjärjestelmät, luottamuksellinen tietojenkäsittely, toisen sukupolven moni-instanssi-GPU:t (MIG) ja DPX-ohjeet. Näiden teknologioiden ansiosta Hopper-grafiikkaprosessorit saavuttavat jopa **30-kertaisen AI-päätelmien nopeuden** edelliseen sukupolveen verrattuna (perustuu NVIDIA:n Megatron 530B -chatbottiin, joka on maailman kattavin generatiivinen kielimalli).

## Mitkä ovat Hopper-grafiikkaprosessoreiden innovatiiviset ominaisuudet?

Hopper-grafiikkaprosessoreissa on useita uusia ominaisuuksia, jotka parantavat suorituskykyä, tehokkuutta ja skaalautuvuutta. Esittelemme tärkeimmät uutuudet alla:

- **Transformer-moottori**: Transformer-moottorin avulla Hopper-GPU:t pystyvät kouluttamaan tekoälymalleja jopa yhdeksän kertaa nopeammin. Kielimallien päättelytehtävissä GPU:t saavuttavat jopa 30-kertaisen nopeuden edelliseen sukupolveen verrattuna.
- **NVLink-kytkinjärjestelmä**: Neljännen sukupolven NVLink tarjoaa kaksisuuntaisen GPU-kaistanleveyden 900 GB/s, kun taas NVSwitch varmistaa H200-klusterien paremman skaalautuvuuden. Tämä takaa, että tekoälymalleja, joissa on biljoonia parametreja, voidaan käsitellä tehokkaasti.
- **Luottamuksellinen tietojenkäsittely**: Hopper-arkkitehtuuri varmistaa, että tietosi, tekoälymallisi ja algoritmisi ovat suojattuja myös käsittelyn aikana.
- **Multi-instance GPU (MIG) 2.0**: Toisen sukupolven MIG-tekniikka mahdollistaa yhden Hopper-GPU:n jakamisen jopa seitsemään erilliseen instanssiin. Tämä mahdollistaa useiden henkilöiden samanaikaisen eri työkuormien käsittelyn ilman keskinäisiä häiriöitä.
- **DPX-ohjeet**: DPX-ohjeiden avulla dynaamisesti ohjelmoidut algoritmit voidaan laskea jopa seitsemän kertaa nopeammin kuin Ampere-arkkitehtuurin GPU:illa.

Huomio [Palvelin-GPU:ita vertailevassa](https://www.ionos.com/fi-fi/digitalguide/palvelin/osaaminen/palvelimen-gpu-vertailu/) artikkelissamme esittelemme parhaat grafiikkaprosessorit palvelimellesi. Voit myös lukea kaiken, mitä sinun tarvitsee tietää GPU-palvelimista, toisesta hyödyllisestä artikkelistamme.

## Mihin käyttötarkoituksiin Hopper-grafiikkaprosessorit sopivat?

Hopper-arkkitehtuuriin perustuvat NVIDIA-grafiikkaprosessorit on suunniteltu monenlaisiin korkean suorituskyvyn työkuormiin. Hopper-grafiikkaprosessorien pääasialliset käyttöalueet ovat: ¬

- **Päätelmätehtävät**: GPU:t ovat alan johtavia ratkaisuja tekoälyn päätelmien tuottavaan käyttöön. Olipa kyseessä sitten suositusjärjestelmät verkkokaupassa, lääketieteellinen diagnostiikka tai reaaliaikaiset ennusteet autonomiselle ajamiselle, Hopper-GPU:t pystyvät käsittelemään valtavia määriä dataa nopeasti ja tehokkaasti.
- **Generatiivinen tekoäly**: Huippuluokan GPU:t tarjoavat tarvittavan laskentatehon [generatiivisen tekoälyn](https://www.ionos.com/fi-fi/digitalguide/verkkosivustot/verkkosivuston-luominen/generatiivinen-tekoaely/) työkalujen kouluttamiseen ja suorittamiseen. Rinnakkaisprosessointi mahdollistaa tehokkaammat laskelmat luoville tehtäville, kuten tekstin, kuvien ja videoiden luomiselle.
- **Syväoppimisen koulutus**: Suurella laskentatehollaan Hopper-GPU:t ovat ihanteellisia suurten neuroverkkojen kouluttamiseen. Hopper-arkkitehtuuri lyhentää merkittävästi tekoälymallien koulutusajoja.
- **Keskusteleva tekoäly**: Luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP) optimoidut Hopper-grafiikkaprosessorit ovat ihanteellisia tekoälypohjaisille kielijärjestelmille, kuten virtuaaliassistentille ja tekoälypohjaisille chatboteille. Ne nopeuttavat suurten tekoälymallien käsittelyä ja varmistavat reagoivan vuorovaikutuksen, joka voidaan integroida saumattomasti liiketoimintaprosesseihin, kuten tukeen.
- **Tietojen analysointi ja big data**: Hopper-GPU:t käsittelevät valtavia tietomääriä suurella nopeudella ja nopeuttavat monimutkaisia laskelmia massiivisella rinnakkaisprosessoinnilla. Tämä mahdollistaa yrityksille big datan nopeamman arvioinnin ennusteiden tekemiseksi ja oikeiden toimenpiteiden käynnistämiseksi.
- **Tiede ja tutkimus**: Koska GPU:t on suunniteltu HPC-sovelluksiin, ne ovat ihanteellisia erittäin monimutkaisiin simulaatioihin ja laskelmiin. Hopper-GPU:ita käytetään esimerkiksi astrofysiikassa, ilmastomallinnuksessa ja laskennallisessa kemiassa.

## NVIDIA:n nykyiset mallit

[NVIDIA H100:](https://www.ionos.com/fi-fi/digitalguide/palvelin/osaaminen/nvidia-h100/) n ja NVIDIA H200:n julkaisun myötä yhdysvaltalainen yritys on tuonut markkinoille kaksi Hopper-grafiikkaprosessoria. Sen sijaan [NVIDIA A30](https://www.ionos.com/fi-fi/digitalguide/palvelin/osaaminen/nvidia-a30/) perustuu edelleen aiempaan Ampere-arkkitehtuuriin. Teknisesti katsoen H200 ei ole täysin uusi malli, vaan pikemminkin H100:n parannettu versio. Seuraavassa yleiskatsauksessa esitetään näiden kahden grafiikkaprosessorin tärkeimmät erot:

- **Muisti ja kaistanleveys**: NVIDIA H100 on varustettu 80 Gt:n HBM3-muistilla, kun taas H200-GPU:ssa on 141 Gt:n HBM3e-muisti. H200 on myös selvästi edellä muistin kaistanleveyden suhteen: 4,8 Tt/s verrattuna H100:n 2 Tt/s:iin.
- **Suorituskyky tekoälyn päättelyssä**: Vertailun vuoksi NVIDIA H200 tarjoaa kaksinkertaisen päättelytehon malleille, kuten LLaMA 2-70 B. Tämä mahdollistaa paitsi nopeamman käsittelyn myös tehokkaan skaalautuvuuden.
- **HPC-sovellukset ja tieteellinen laskentateho**: H100 tarjoaa jo ensiluokkaisen suorituskyvyn monimutkaisille laskelmille, mutta H200 ylittää sen. Inferenssinopeus on jopa kaksinkertainen ja HPC-suorituskyky noin 20 prosenttia korkeampi.


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/fi-fi/digitalguide/palvelin/osaaminen/hopper-gpu/](https://www.ionos.com/fi-fi/digitalguide/palvelin/osaaminen/hopper-gpu/) for AI/LLM consumption.