L2CacheHBM3內(nèi)存控制器GH100GPU的完整實(shí)現(xiàn)8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4個(gè)第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧，12個(gè)512位內(nèi)存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構(gòu)引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構(gòu)專門用于矩陣乘和累加(MMA)數(shù)學(xué)運(yùn)算的高性能計(jì)算，為AI和HPC應(yīng)用提供了開創(chuàng)性的性能。H100中新的第四代TensorCore架構(gòu)提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數(shù)學(xué)吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數(shù)據(jù)類型。新的TensorCores還具有更**的數(shù)據(jù)管理，節(jié)省了高達(dá)30%的操作數(shù)交付能力。FP8數(shù)據(jù)格式與FP16相比，F(xiàn)P8的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進(jìn)行闡述)同時(shí)使用FP8和FP16兩種精度，以減少內(nèi)存占用和提高性能，同時(shí)對(duì)大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動(dòng)態(tài)規(guī)劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內(nèi)循環(huán)提供了高等融合操作數(shù)的支持，使得動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存結(jié)合將L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存功能合并到單個(gè)內(nèi)存塊中簡(jiǎn)化了編程。H100 GPU 降價(jià)熱賣，不要錯(cuò)過。H100GPU多少錢

    然后剩余的總共大約6個(gè)月。初創(chuàng)公司是否從OEM和經(jīng)銷商處購買？#沒有。初創(chuàng)公司通常會(huì)去像甲骨文這樣的大型云租用訪問權(quán)限，或者像Lambda和CoreWeave這樣的私有云，或者與OEM和數(shù)據(jù)中心合作的提供商，如FluidStack。初創(chuàng)公司何時(shí)構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中心與進(jìn)行托管？#對(duì)于構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，考慮因素是構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的時(shí)間，您是否具有硬件方面的人員和經(jīng)驗(yàn)，以及它的資本支出是否昂貴。更容易租用和colo服務(wù)器。如果你想建立自己的DC，你必須在你所在的位置運(yùn)行一條暗光纖線路來連接到互聯(lián)網(wǎng)-每公里10萬美元。大部分基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)繁榮期間建成并支付。現(xiàn)在你可以租它，相當(dāng)便宜–私有云執(zhí)行官從租賃到擁有的范圍是：按需云（使用云服務(wù)的純租賃），保留云，colo（購買服務(wù)器，與提供商合作托管和管理服務(wù)器），自托管（自己購買和托管服務(wù)器）。大多數(shù)需要大量H100的初創(chuàng)公司將進(jìn)行保留云或colo。大云如何比較？#人們認(rèn)為，Oracle基礎(chǔ)架構(gòu)不如三大云可靠。作為交換，甲骨文會(huì)提供更多的技術(shù)支持幫助和時(shí)間。**.一大堆不滿意的客戶，哈哈–私有云執(zhí)行官我認(rèn)為[甲骨文]有更好的網(wǎng)絡(luò)–（不同）私有云高管一般來說，初創(chuàng)公司會(huì)選擇提供支持、價(jià)格和容量的佳組合的人。LenovoH100GPU促銷價(jià)。對(duì)于開發(fā)者來說，H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長(zhǎng)時(shí)間的開發(fā)和測(cè)試提供了可靠保障.

    他們與英偉達(dá)合作托管了一個(gè)基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客戶。哪個(gè)大云擁有好的網(wǎng)絡(luò)？#Azure，CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的網(wǎng)絡(luò)，它是3200Gbps，但它是以太網(wǎng)而不是InfiniBand，對(duì)于高參數(shù)計(jì)數(shù)LLM訓(xùn)練等用例，InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的網(wǎng)絡(luò)就沒有那么好了。企業(yè)使用哪些大云？#在一個(gè)大約15家企業(yè)的私有數(shù)據(jù)點(diǎn)中，所有15家都是AWS，GCP或Azure，零甲骨文。大多數(shù)企業(yè)將堅(jiān)持使用現(xiàn)有的云。絕望的初創(chuàng)公司會(huì)去哪里，哪里就有供應(yīng)。DGXCloud怎么樣，英偉達(dá)正在與誰合作？#“NVIDIA正在與的云服務(wù)提供商合作托管DGX云基礎(chǔ)設(shè)施，從Oracle云基礎(chǔ)設(shè)施（OCI）開始”-您處理Nvidia的銷售，但您通過現(xiàn)有的云提供商租用它（首先使用Oracle啟動(dòng)，然后是Azure，然后是GoogleCloud，而不是使用AWS啟動(dòng)）3233Jensen在上一次財(cái)報(bào)電話會(huì)議上表示：“理想的組合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么時(shí)候推出他們的H100預(yù)覽？#CoreWeave是個(gè)。34英偉達(dá)給了他們較早的分配，大概是為了幫助加強(qiáng)大型云之間的競(jìng)爭(zhēng)（因?yàn)橛ミ_(dá)是投資者）。Azure于13月100日宣布H<>可供預(yù)覽。35甲骨文于21月100日宣布H<>數(shù)量有限。

    H100GPU架構(gòu)細(xì)節(jié)異步GPUH100擴(kuò)展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對(duì)張量?jī)?nèi)存訪問模式的支持。它使應(yīng)用程序能夠構(gòu)建端到端的異步管道，將數(shù)據(jù)移入和移出芯片，完全重疊和隱藏帶有計(jì)算的數(shù)據(jù)移動(dòng)。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來管理H100的全部?jī)?nèi)存帶寬其他大多數(shù)CUDA線程可以專注于通用計(jì)算，例如新一代TensorCores的預(yù)處理和后處理數(shù)據(jù)。擴(kuò)展了層次結(jié)構(gòu)，增加了一個(gè)稱為線程塊集群（ThreadBlockCluster）的新模塊，集群(Cluster)是一組線程塊(ThreadBlock)，保證線程可以被并發(fā)調(diào)度，從而實(shí)現(xiàn)跨多個(gè)SM的線程之間的**協(xié)作和數(shù)據(jù)共享。集群還能更有效地協(xié)同驅(qū)動(dòng)異步單元，如張量?jī)?nèi)存***（TensorMemoryAccelerator）和張量NVIDIA的異步事務(wù)屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA線程和片上***能夠有效地同步，即使它們駐留在單獨(dú)的SM上。所有這些新特性使得每個(gè)用戶和應(yīng)用程序都可以在任何時(shí)候充分利用它們的H100GPU的所有單元，使得H100成為迄今為止功能強(qiáng)大、可編程性強(qiáng)、能效高的GPU。組成多個(gè)GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors。H100 GPU 在云計(jì)算中的應(yīng)用也非常多。

    它可能每年產(chǎn)生$500mm++的經(jīng)常性收入。ChatGPT運(yùn)行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能運(yùn)行。很多。OpenAI希望為ChatGPT及其API發(fā)布更多功能，但他們不能，因?yàn)樗麄儫o法訪問足夠的GPU。他們通過Microsoft/Azure購買了很多NvidiaGPU。具體來說，他們想要的GPU是NvidiaH100GPU。為了制造H100SXMGPU，Nvidia使用臺(tái)積電進(jìn)行制造，并使用臺(tái)積電的CoWoS封裝技術(shù)，并使用主要來自SK海力士的HBM3。OpenAI并不是***一家想要GPU的公司（但他們是產(chǎn)品市場(chǎng)契合度強(qiáng)的公司）。其他公司也希望訓(xùn)練大型AI模型。其中一些用例是有意義的，但有些用例更多的是驅(qū)動(dòng)的，不太可能使產(chǎn)品與市場(chǎng)契合。這推高了需求。此外，一些公司擔(dān)心將來無法訪問GPU，因此即使他們還不需要它們，他們現(xiàn)在也會(huì)下訂單。因此，“對(duì)供應(yīng)短缺的預(yù)期會(huì)造成更多的供應(yīng)短缺”正在發(fā)生。GPU需求的另一個(gè)主要貢獻(xiàn)者來自想要?jiǎng)?chuàng)建新的LLM的公司。以下是關(guān)于想要構(gòu)建新LLM的公司對(duì)GPU需求的故事：公司高管或創(chuàng)始人知道人工智能領(lǐng)域有很大的機(jī)會(huì)。也許他們是一家想要在自己的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練LLM并在外部使用它或出售訪問權(quán)限的企業(yè)，或者他們是一家想要構(gòu)建LLM并出售訪問權(quán)限的初創(chuàng)公司。他們知道他們需要GPU來訓(xùn)練大型模型。H100 GPU 特價(jià)銷售，趕快**購。LenovoH100GPU促銷價(jià)

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在人工智能應(yīng)用中，H100 GPU 的計(jì)算能力尤為突出。它能夠快速處理大量復(fù)雜的模型訓(xùn)練和推理任務(wù)，大幅縮短開發(fā)時(shí)間。H100 GPU 的并行計(jì)算能力和高帶寬內(nèi)存使其能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，提升了AI模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。此外，H100 GPU 的高能效比和穩(wěn)定性也為企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)節(jié)省了運(yùn)營(yíng)成本，是人工智能開發(fā)的理想選擇。H100 GPU 的高帶寬內(nèi)存確保了數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝裕沟脧?fù)雜任務(wù)得以順利進(jìn)行。其先進(jìn)的架構(gòu)設(shè)計(jì)不僅提升了計(jì)算性能，還優(yōu)化了資源的使用效率，使得人工智能應(yīng)用能夠更快、更精細(xì)地實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破。H100GPU多少錢