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)存塊中簡化了編程。H100 GPU 提供高效的計(jì)算資源利用率。廣東LenovoH100GPU

    在大預(yù)言模型中達(dá)到9倍的AI訓(xùn)練速度和30倍的AI推理速度。HBM3內(nèi)存子系統(tǒng)提供近2倍的帶寬提升。H100SXM5GPU是世界上款采用HBM3內(nèi)存的GPU，其內(nèi)存帶寬達(dá)到3TB/sec。50MB的L2Cache架構(gòu)緩存了大量的模型和數(shù)據(jù)以進(jìn)行重復(fù)訪問，減少了對(duì)HBM3的重復(fù)訪問次數(shù)。第二代多實(shí)例GPU（Multi-InstanceGPU,MIG）技術(shù)為每個(gè)GPU實(shí)例提供約3倍的計(jì)算能量和近2倍的內(nèi)存帶寬。次支持機(jī)密計(jì)算，在7個(gè)GPU實(shí)例的虛擬化環(huán)境中支持多租戶、多用戶配置。（MIG的技術(shù)原理：作業(yè)可同時(shí)在不同的實(shí)例上運(yùn)行，每個(gè)實(shí)例都有的計(jì)算、顯存和顯存帶寬資源，從而實(shí)現(xiàn)可預(yù)測的性能，同時(shí)符合服務(wù)質(zhì)量(QoS)并盡可能提升GPU利用率。）新的機(jī)密計(jì)算支持保護(hù)用戶數(shù)據(jù)，防御硬件和軟件攻擊，在虛擬化和MIG環(huán)境中更好的隔離和保護(hù)虛擬機(jī)。H100實(shí)現(xiàn)了世界上個(gè)國產(chǎn)的機(jī)密計(jì)算GPU，并以全PCIe線速擴(kuò)展了CPU的可信執(zhí)行環(huán)境。第四代NVIDIANVlink在全歸約操作上提供了3倍的帶寬提升，在7倍PCIeGen5帶寬下，為多GPUIO提供了900GB/sec的總帶寬。比上一代NVlink增加了50%的總帶寬。第三代NVSwitch技術(shù)包括駐留在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部和外部的交換機(jī)，用于連接服務(wù)器、集群和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的多個(gè)GPU。SMXH100GPU現(xiàn)貨H100 GPU 優(yōu)惠促銷，馬上下單。

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    他們與來自大云（Azure，GoogleCloud，AWS）的一些人交談，試圖獲得許多H100。他們發(fā)現(xiàn)他們無法從大云中獲得大量分配，并且一些大云沒有良好的網(wǎng)絡(luò)設(shè)置。因此，他們與其他提供商（如CoreWeave，Oracle，Lambda，F(xiàn)luidStack）進(jìn)行了交談。如果他們想自己購買GPU并擁有它們，也許他們也會(huì)與OEM和Nvidia交談。終，他們獲得了大量的GPU。現(xiàn)在，他們試圖獲得產(chǎn)品市場契合度。如果不是很明顯，這條途徑就沒有那么好了-請記住，OpenAI在更小的模型上獲得了產(chǎn)品市場契合度，然后將它們擴(kuò)大了規(guī)模。但是，現(xiàn)在要獲得產(chǎn)品市場契合度，您必須比OpenAI的模型更適合用戶的用例，因此首先，您將需要比OpenAI開始時(shí)更多的GPU。預(yù)計(jì)至少到100年底，H2023將短缺數(shù)百或數(shù)千次部署。到2023年底，情況將更加清晰，但就目前而言，短缺似乎也可能持續(xù)到2024年的某些時(shí)間。GPU供需之旅。大版本取得聯(lián)系#作者：克萊·帕斯卡。問題和筆記可以通過電子郵件發(fā)送。新帖子：通過電子郵件接收有關(guān)新帖子的通知。幫助：看這里。自然的下一個(gè)問題-英偉達(dá)替代品呢？#自然的下一個(gè)問題是“好吧，競爭和替代方案呢？我正在探索硬件替代方案以及軟件方法。提交我應(yīng)該探索的東西作為此表格的替代方案。例如。H100 GPU 在云計(jì)算中的應(yīng)用也非常多。

在人工智能應(yīng)用中，H100 GPU 的強(qiáng)大計(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)營成本，是人工智能開發(fā)的理想選擇。在游戲開發(fā)領(lǐng)域，H100 GPU 提供了強(qiáng)大的圖形處理能力和計(jì)算性能。它能夠?qū)崿F(xiàn)更加復(fù)雜和逼真的游戲畫面，提高游戲的視覺效果和玩家體驗(yàn)。H100 GPU 的并行處理單元可以高效處理大量圖形和物理運(yùn)算，減少延遲和卡頓現(xiàn)象。對(duì)于開發(fā)者來說，H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長時(shí)間的開發(fā)和測試提供了可靠保障，助力開發(fā)者創(chuàng)造出更具創(chuàng)意和吸引力的游戲作品。H100 GPU 適用于虛擬現(xiàn)實(shí)開發(fā)。湖北SMXH100GPU

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