在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，H100 GPU 展現(xiàn)了其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。它能夠快速處理和分析海量數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)的分析結(jié)果，幫助企業(yè)做出更快的決策。無論是在金融分析、市場預(yù)測還是用戶行為分析中，H100 GPU 都能提升數(shù)據(jù)處理速度和分析準(zhǔn)確性。其高能效設(shè)計(jì)不僅提升了性能，還為企業(yè)節(jié)省了大量的能源成本，成為大數(shù)據(jù)分析的理想硬件。H100 GPU 在云計(jì)算中的應(yīng)用也非常多。它的高并行處理能力和大帶寬內(nèi)存使云計(jì)算平臺(tái)能夠高效地處理大量并發(fā)任務(wù)，提升整體服務(wù)質(zhì)量。H100 GPU 的靈活性和易管理性使其能夠輕松集成到各種云計(jì)算架構(gòu)中，滿足不同客戶的需求。無論是公共云、私有云還是混合云環(huán)境，H100 GPU 都能提供強(qiáng)大的計(jì)算支持，推動(dòng)云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展和普及。H100 GPU 的帶寬高達(dá) 1.6 TB/s。華碩H100GPU貨期

H100 GPU 通過其強(qiáng)大的計(jì)算能力和高效的數(shù)據(jù)傳輸能力，為分布式計(jì)算提供了強(qiáng)有力的支持。其并行處理能力和大帶寬內(nèi)存可以高效處理和傳輸大量數(shù)據(jù)，提升整體計(jì)算效率。H100 GPU 的穩(wěn)定性和可靠性為長時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)行的分布式計(jì)算任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)保障。此外，H100 GPU 的靈活擴(kuò)展能力使其能夠輕松集成到各種分布式計(jì)算架構(gòu)中，滿足不同應(yīng)用需求，成為分布式計(jì)算領(lǐng)域的重要工具。H100 GPU 的市場價(jià)格在過去一段時(shí)間內(nèi)經(jīng)歷了明顯的波動(dòng)。隨著高性能計(jì)算需求的增加，H100 GPU 在人工智能、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，市場需求不斷攀升，推動(dòng)了價(jià)格的上漲。同時(shí)，全球芯片短缺和物流成本的上升也對 H100 GPU 的價(jià)格產(chǎn)生了不利影響。盡管如此，隨著供應(yīng)鏈的逐步恢復(fù)和市場需求的平衡，H100 GPU 的價(jià)格有望在未來逐漸回落。對于企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)來說，了解價(jià)格動(dòng)態(tài)并選擇合適的采購時(shí)機(jī)至關(guān)重要。NvdiaH100GPU購買H100 GPU 擁有 8192 個(gè) CUDA。

    硬件方面的TPU，Inferentia，LLMASIC和其他產(chǎn)品，以及軟件方面的Mojo，Triton和其他產(chǎn)品，以及使用AMD硬件和軟件的樣子。我正在探索一切，盡管專注于***可用的東西。如果您是自由職業(yè)者，并希望幫助Llama2在不同的硬件上運(yùn)行，請給我發(fā)電子郵件。到目前為止，我們已經(jīng)在AMD，Gaudi上運(yùn)行了TPU和Inferentia，并且來自AWSSilicon，R**n，Groq，Cerebras和其他公司的人員提供了幫助。確認(rèn)#本文包含大量專有和以前未發(fā)布的信息。當(dāng)您看到人們對GPU生產(chǎn)能力感到疑惑時(shí)，請向他們指出這篇文章的方向。感謝私有GPU云公司的少數(shù)高管和創(chuàng)始人，一些AI創(chuàng)始人，ML工程師，深度學(xué)習(xí)研究員，其他一些行業(yè)和一些非行業(yè)讀者，他們提供了有用的評論。感謝哈米德的插圖。A100\H100基本上越來越少，A800目前也在位H800讓路，如果確實(shí)需要A100\A800\H100\H800GPU，建議就不用挑剔了，HGX和PCIE版對大部分使用者來說區(qū)別不是很大，有貨就可以下手了。無論如何，選擇正規(guī)品牌廠商合作，在目前供需失衡不正常的市場情況下，市面大部分商家是無法供應(yīng)的，甚至提供不屬實(shí)的信息。

    H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進(jìn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)局部性：將程序數(shù)據(jù)盡可能的靠近執(zhí)行單元異步執(zhí)行：尋找的任務(wù)與內(nèi)存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。目標(biāo)是使GPU中的所有單元都能得到充分利用。線程塊集群（ThreadBlockClusters）提出背景：線程塊包含多個(gè)線程并發(fā)運(yùn)行在單個(gè)SM上，這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而，隨著GPU規(guī)模超過100個(gè)SM，計(jì)算程序變得更加復(fù)雜，線程塊作為編程模型中***表示的局部性單元不足以大化執(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發(fā)調(diào)度到一組SM上，其目標(biāo)是使跨多個(gè)SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結(jié)構(gòu)中一組物理上總是緊密相連的子模塊。H100中的集群中的線程在一個(gè)GPC內(nèi)跨SM同時(shí)運(yùn)行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個(gè)GPC中SM的一個(gè)SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內(nèi)存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存，并進(jìn)行加載（load）、存儲(chǔ)（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對遠(yuǎn)程DSMEM的快速、低延遲訪問。在CUDA層面。集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個(gè)線程的通用地址空間中。H100 GPU 降價(jià)熱賣，不要錯(cuò)過。

    以優(yōu)化內(nèi)存和緩存的使用和性能。H100HBM3和HBM2eDRAM子系統(tǒng)帶寬性能H100L2cache采用分區(qū)耦合結(jié)構(gòu)（partitionedcrossbarstructure）對與分區(qū)直接相連的GPC中的子模塊的訪存數(shù)據(jù)進(jìn)行定位和高速緩存。L2cache駐留控制優(yōu)化了容量利用率，允許程序員有選擇地管理應(yīng)該保留在緩存中或被驅(qū)逐的數(shù)據(jù)。內(nèi)存子系統(tǒng)RAS特征RAS：Reliability,Av**lable,Serviceability（可靠性，可獲得性）ECC存儲(chǔ)彈性（MemoryResiliency）H100HBM3/2e存儲(chǔ)子系統(tǒng)支持單糾錯(cuò)雙檢錯(cuò)(SECDED)糾錯(cuò)碼(ECC)來保護(hù)數(shù)據(jù)。H100的HBM3/2e存儲(chǔ)器支持"邊帶ECC"，其中一個(gè)與主HBM存儲(chǔ)器分開的小的存儲(chǔ)區(qū)域用于ECC位內(nèi)存行重映射H100HBM3/HBM2e子系統(tǒng)可以將產(chǎn)生錯(cuò)誤ECC碼的內(nèi)存單元置為失效。并使用行重映射邏輯將其在啟動(dòng)時(shí)替換為保留的已知正確的行每個(gè)HBM3/HBM2e內(nèi)存塊中的若干內(nèi)存行被預(yù)留為備用行，當(dāng)需要替換被判定為壞的行時(shí)可以被。第二代安全MIGMIG技術(shù)允許將GPU劃分為多達(dá)7個(gè)GPU事件（instance），以優(yōu)化GPU利用率，并在不同客戶端（例如VM、容器和進(jìn)程等）之間提供一個(gè)被定義的QoS和隔離，在為客戶端提供增強(qiáng)的安全性和保證GPU利用率之外，還確保一個(gè)客戶端不受其他客戶端的工作和調(diào)度的影響。H100 GPU 特惠銷售，快來選購。廣東80GH100GPU

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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?，F(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。華碩H100GPU貨期