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    L2CacheHBM3內(nèi)存控制器GH100GPU的完整實現(xiàn)8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4個第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧，12個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)學運算的高性能計算，為AI和HPC應用提供了開創(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)存儲需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度，以減少內(nèi)存占用和提高性能，同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態(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)存功能合并到單個內(nèi)存塊中簡化了編程。H100 GPU 降價熱賣，不要錯過。H100GPU多少錢

    然后剩余的總共大約6個月。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)公司何時構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中心與進行托管？#對于構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，考慮因素是構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的時間，您是否具有硬件方面的人員和經(jīng)驗，以及它的資本支出是否昂貴。更容易租用和colo服務器。如果你想建立自己的DC，你必須在你所在的位置運行一條暗光纖線路來連接到互聯(lián)網(wǎng)-每公里10萬美元。大部分基礎設施已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)繁榮期間建成并支付?，F(xiàn)在你可以租它，相當便宜–私有云執(zhí)行官從租賃到擁有的范圍是：按需云（使用云服務的純租賃），保留云，colo（購買服務器，與提供商合作托管和管理服務器），自托管（自己購買和托管服務器）。大多數(shù)需要大量H100的初創(chuàng)公司將進行保留云或colo。大云如何比較？#人們認為，Oracle基礎架構(gòu)不如三大云可靠。作為交換，甲骨文會提供更多的技術支持幫助和時間。**.一大堆不滿意的客戶，哈哈–私有云執(zhí)行官我認為[甲骨文]有更好的網(wǎng)絡–（不同）私有云高管一般來說，初創(chuàng)公司會選擇提供支持、價格和容量的佳組合的人。LenovoH100GPU促銷價。對于開發(fā)者來說，H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長時間的開發(fā)和測試提供了可靠保障.

    他們與英偉達合作托管了一個基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客戶。哪個大云擁有好的網(wǎng)絡？#Azure，CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的網(wǎng)絡，它是3200Gbps，但它是以太網(wǎng)而不是InfiniBand，對于高參數(shù)計數(shù)LLM訓練等用例，InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的網(wǎng)絡就沒有那么好了。企業(yè)使用哪些大云？#在一個大約15家企業(yè)的私有數(shù)據(jù)點中，所有15家都是AWS，GCP或Azure，零甲骨文。大多數(shù)企業(yè)將堅持使用現(xiàn)有的云。絕望的初創(chuàng)公司會去哪里，哪里就有供應。DGXCloud怎么樣，英偉達正在與誰合作？#“NVIDIA正在與的云服務提供商合作托管DGX云基礎設施，從Oracle云基礎設施（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，然后是Azure，然后是GoogleCloud，而不是使用AWS啟動）3233Jensen在上一次財報電話會議上表示：“理想的組合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么時候推出他們的H100預覽？#CoreWeave是個。34英偉達給了他們較早的分配，大概是為了幫助加強大型云之間的競爭（因為英偉達是投資者）。Azure于13月100日宣布H<>可供預覽。35甲骨文于21月100日宣布H<>數(shù)量有限。

    H100GPU架構(gòu)細節(jié)異步GPUH100擴展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對張量內(nèi)存訪問模式的支持。它使應用程序能夠構(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算的數(shù)據(jù)移動。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來管理H100的全部內(nèi)存帶寬其他大多數(shù)CUDA線程可以專注于通用計算，例如新一代TensorCores的預處理和后處理數(shù)據(jù)。擴展了層次結(jié)構(gòu)，增加了一個稱為線程塊集群（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，從而實現(xiàn)跨多個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)動異步單元，如張量內(nèi)存***（TensorMemoryAccelerator）和張量NVIDIA的異步事務屏障（“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的SM上。所有這些新特性使得每個用戶和應用程序都可以在任何時候充分利用它們的H100GPU的所有單元，使得H100成為迄今為止功能強大、可編程性強、能效高的GPU。組成多個GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors。H100 GPU 在云計算中的應用也非常多。

    它可能每年產(chǎn)生$500mm++的經(jīng)常性收入。ChatGPT運行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能運行。很多。OpenAI希望為ChatGPT及其API發(fā)布更多功能，但他們不能，因為他們無法訪問足夠的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使用臺積電進行制造，并使用臺積電的CoWoS封裝技術，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)品市場契合度強的公司）。其他公司也希望訓練大型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)動的，不太可能使產(chǎn)品與市場契合。這推高了需求。此外，一些公司擔心將來無法訪問GPU，因此即使他們還不需要它們，他們現(xiàn)在也會下訂單。因此，“對供應短缺的預期會造成更多的供應短缺”正在發(fā)生。GPU需求的另一個主要貢獻者來自想要創(chuàng)建新的LLM的公司。以下是關于想要構(gòu)建新LLM的公司對GPU需求的故事：公司高管或創(chuàng)始人知道人工智能領域有很大的機會。也許他們是一家想要在自己的數(shù)據(jù)上訓練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來訓練大型模型。H100 GPU 特價銷售，趕快**購。LenovoH100GPU促銷價

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在人工智能應用中，H100 GPU 的計算能力尤為突出。它能夠快速處理大量復雜的模型訓練和推理任務，大幅縮短開發(fā)時間。H100 GPU 的并行計算能力和高帶寬內(nèi)存使其能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更復雜的模型結(jié)構(gòu)，提升了AI模型的訓練效率和準確性。此外，H100 GPU 的高能效比和穩(wěn)定性也為企業(yè)和研究機構(gòu)節(jié)省了運營成本，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沟脧碗s任務得以順利進行。其先進的架構(gòu)設計不僅提升了計算性能，還優(yōu)化了資源的使用效率，使得人工智能應用能夠更快、更精細地實現(xiàn)技術突破。H100GPU多少錢