Esta es la primera vez que se hace una prueba de rendimiento en juegos de la GPU Nvidia H100, utilizado comúnmente para la aceleración de la IA.
Nvidia Hopper H100 es más lenta que la AMD 680M
Está claro que el rendimiento en juegos no es para el que está diseñado la Nvidia H100, eso explica su rendimiento por debajo de la GPU integrada Radeon 680M, de arquitectura RDNA 2, que se utiliza en las APU de portátiles de AMD.
Las pruebas son concluyentes en términos de rendimiento en 3DMark, donde la GPU es incapaz de vencer a la Radeon 680M, una GPU integrada de AMD. Sin embargo, la tarjeta es una bestia en lo que respecta a pruebas de IA y creación de contenido, donde supera con facilidad a una RTX 4090, la GPU más potente en el mercado de PC de sobremesa. También vemos su rendimiento con Red Dead Redemption 2 con un ajuste en 1080p y DLSS en equilibrado. La GPU no logra alcanzar los 30 fps y el consumo eléctrico es de apenas 90W.
la tarjeta se ejecutó con la configuración alta de 1080p y el preajuste «equilibrado» de DLSS, y aún así ofreció menos de 30 FPS. Una vez más, se puede ver que la potencia de la tarjeta es inferior a 100 W, lo que demuestra una gran infrautilización de la GPU H100.
Las pruebas fueron realizadas por Geekerwan, un creador de contenidos chino, que nos muestra por primera vez el rendimiento del H100 ejecutado en un PC sobremesa. con una configuración de hasta 4 vías.
La tarjeta Nvidia H100 cuenta con unos 80 GB de memoria HBM2e a través de un bus de 5120 bits. La GPU funciona con 114 SM habilitados de los 144 SM completos de la GPU GH100 y 132 SM en la H100 SXM. La tarjeta es capaz de ofrecer unos 3200 FP8, 1600 TF16, 800 FP32 y 48 TFLOPs de potencia de cálculo FP64. Al igual que las últimas GeForce RTX, cuenta con 456 unidades de tensor.
La GPU no está diseñada para juegos, ya que solo 2 de sus TPC estén disponibles para las tareas de procesamiento gráfico tradicional, todo el resto de la GPU se dedica a tareas de cálculo. Esto explica sus resultados tan bajos en juegos, pero tan altos en tareas de inteligencia artificial y creación de contenido.
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Una de las pruebas más interesantes fue la del modelo LLAMA con ChatGPT, donde el H100 maneja un total de 65.000 millones de parámetros, mientras que la RTX 4090 sólo puede ejecutar hasta 6.000 millones de parámetros. Esta es la explicación por la que los clientes de IA apuesta por un H100 en lugar de una tarjeta gráfica tradicional para la aceleración de la IA.
En China, una GPU de esta clase cuesta entre los 30.000 y 50.000 dólares, un alto precio que solo pagan los grandes clientes de Nvidia. Os mantendremos informados.
