H100GPU是英偉達(dá)推出的一款高性能圖形處理器，專為滿足當(dāng)今數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)的需求而設(shè)計(jì)。它采用了的架構(gòu)，具備超高的計(jì)算能力和能效比，能夠提升各種計(jì)算任務(wù)的效率和速度。無論是在人工智能、科學(xué)計(jì)算還是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，H100GPU都能提供的性能和可靠性。其強(qiáng)大的并行處理能力和高帶寬內(nèi)存確保了復(fù)雜任務(wù)的順利進(jìn)行，是各類高性能計(jì)算應(yīng)用的。H100GPU擁有先進(jìn)的散熱設(shè)計(jì)，確保其在長時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)行時(shí)依然能夠保持穩(wěn)定和高效。對(duì)于需要長時(shí)間運(yùn)行的大規(guī)模計(jì)算任務(wù)來說，H100GPU的可靠性和穩(wěn)定性尤為重要。它的設(shè)計(jì)不僅考慮了性能，還兼顧了散熱和能效，使其在保持高性能的同時(shí)，依然能夠節(jié)省能源成本。無論是企業(yè)級(jí)應(yīng)用還是科學(xué)研究，H100GPU都能夠?yàn)橛脩籼峁┏掷m(xù)的高性能支持。在人工智能應(yīng)用中，H100GPU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。H100GPU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，H100GPU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。對(duì)于科學(xué)計(jì)算而言，H100GPU提供了的計(jì)算能力。

H100 GPU 擁有 8192 個(gè) CUDA。深圳HPEH100GPU

    以提供SHARP在網(wǎng)絡(luò)中的縮減和任意對(duì)GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬。H100SXM5GPU還被用于功能強(qiáng)大的新型DGXH100服務(wù)器和DGXSuperPOD系統(tǒng)中。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設(shè)計(jì)功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力該配置可選擇性地使用NVLink橋以600GB/s的帶寬連接多達(dá)兩個(gè)GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務(wù)器（使用標(biāo)準(zhǔn)的架構(gòu)，提供更低服務(wù)器功耗），為同時(shí)擴(kuò)展到1或2個(gè)GPU的應(yīng)用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC應(yīng)用。在10個(gè)前列數(shù)據(jù)分析、AI和HPC應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)集中，單個(gè)H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同時(shí)消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個(gè)通用的高性能人工智能系統(tǒng)，用于訓(xùn)練、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技術(shù)單個(gè)DGXH100系統(tǒng)提供了16petaFLOPS（千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算）（FP16稀疏AI計(jì)算性能）。通過將多個(gè)DGXH100系統(tǒng)連接組成集群（稱為DGXPODs或DGXSuperPODs）。DGXSuperPOD從32個(gè)DGXH100系統(tǒng)開始，被稱為"可擴(kuò)展單元"集成了256個(gè)H100GPU，這些GPU通過基于第三代NVSwitch技術(shù)的新的二級(jí)NVLink交換機(jī)連接。深圳HPEH100GPUH100 GPU 適用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用。

H100 GPU 采用了 NVIDIA 的架構(gòu)技術(shù)，其架構(gòu)采用 Ampere 架構(gòu)，使其在性能和能效方面都達(dá)到了一個(gè)新的高度。H100 GPU 具有 8192 個(gè) CUDA ，能夠提供極高的并行處理能力，對(duì)于需要大量計(jì)算資源的任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和科學(xué)計(jì)算，H100 GPU 能夠提升效率。其基礎(chǔ)時(shí)鐘頻率為 1410 MHz，增強(qiáng)時(shí)鐘頻率可達(dá) 1665 MHz，確保在高負(fù)載下依然能夠提供穩(wěn)定的性能輸出，其 Tensor Core 性能可達(dá) 312 TFLOPS，特別適合深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等需要大量矩陣運(yùn)算的任務(wù)，極大地提升了計(jì)算效率。

    我理解的就是這些等待的線程在等待的時(shí)候無法執(zhí)行其他工作）也是一個(gè)分裂的屏障，但不對(duì)到達(dá)的線程計(jì)數(shù)，同時(shí)也對(duì)事務(wù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。為寫入共享內(nèi)存引入一個(gè)新的命令，同時(shí)傳遞要寫入的數(shù)據(jù)和事務(wù)計(jì)數(shù)。事務(wù)計(jì)數(shù)本質(zhì)上是對(duì)字節(jié)計(jì)數(shù)異步事務(wù)屏障會(huì)在W**t命令處阻塞線程，直到所有生產(chǎn)者線程都執(zhí)行了一個(gè)Arrive，所有事務(wù)計(jì)數(shù)之和達(dá)到期望值。異步事務(wù)屏障是異步內(nèi)存拷貝或數(shù)據(jù)交換的一種強(qiáng)有力的新原語。集群可以進(jìn)行線程塊到線程塊通信，進(jìn)行隱含同步的數(shù)據(jù)交換，集群能力建立在異步事務(wù)屏障之上。H100HBM和L2cache內(nèi)存架構(gòu)HBM存儲(chǔ)器由內(nèi)存堆棧組成，位于與GPU相同的物理封裝上，與傳統(tǒng)的GDDR5/6內(nèi)存相比，提供了可觀的功耗和面積節(jié)省，允許更多的GPU被安裝在系統(tǒng)中。devicememory：駐留在HBM內(nèi)存空間的CUDA程序訪問的全局和局部內(nèi)存區(qū)域constantcache：駐留在devicememory內(nèi)的不變內(nèi)存空間texturecache：駐留在devicememory內(nèi)的紋理和表面內(nèi)存空間L2cache：對(duì)HBM內(nèi)存進(jìn)行讀和寫servicesmemory請(qǐng)求來源于GPU內(nèi)的各種子系統(tǒng)HBM和L2內(nèi)存空間對(duì)所有SM和所有運(yùn)行在GPU上的應(yīng)用程序都是可訪問的。HBM3或HBM2eDRAM和L2緩存子系統(tǒng)都支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮和解壓縮技術(shù)。H100 GPU 具備高效的數(shù)據(jù)傳輸能力。

利用 NVIDIA H100 Tensor GPU，提供所有工作負(fù)載前所未有的效能、可擴(kuò)展性和安全性。 使用 NVIDIA® NVLink® Switch 系統(tǒng)，比較高可連接 256 個(gè) H100 來加速百萬兆級(jí)工作負(fù)載，此外還有的 Transformer Engine，可解決一兆參數(shù)語言模型。 H100 所結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新，可加速大型語言模型速度，比前一代快上 30 倍，提供業(yè)界的對(duì)話式人工智能。英偉達(dá) DGX SuperPOD架構(gòu)采用英偉達(dá)的NVLink和NVSwitch系統(tǒng)，多可連接32個(gè)DGX節(jié)點(diǎn)，共256個(gè)H100 GPU。這是一個(gè)真正的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)；英偉達(dá)的DGX SuperPOD數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)[4]讓我們對(duì)真正的企業(yè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的巨大功率和冷卻需求有了一些了解。能夠?qū)崿F(xiàn)更加復(fù)雜和逼真的游戲畫面。80GH100GPU價(jià)格

H100 GPU 配備 80GB 的 HBM2e 高帶寬內(nèi)存。深圳HPEH100GPU

    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(qǐng)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。深圳HPEH100GPU