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(lèi)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(yǔ)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，減少了達(dá)到峰值或接近峰值應(yīng)用性能所需的調(diào)優(yōu)；為這兩種類(lèi)型的內(nèi)存訪問(wèn)提供了佳的綜合性能。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。H100 GPU 支持多 GPU 配置。40GH100GPU distributor

    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(wú)法訪問(wèn)足夠的GPU。他們通過(guò)Microsoft/Azure購(gòu)買(mǎi)了很多NvidiaGPU。具體來(lái)說(shuō)，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(lái)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(lái)無(wú)法訪問(wèn)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(lái)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(wèn)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(wèn)權(quán)限的初創(chuàng)公司。他們知道他們需要GPU來(lái)訓(xùn)練大型模型。80GH100GPU優(yōu)惠H100 GPU 的基礎(chǔ)時(shí)鐘頻率為 1410 MHz。

    英偉達(dá)可以純粹提高價(jià)格以找到清算價(jià)格，并且在某種程度上正在這樣做。但重要的是要知道，終H100的分配取決于Nvidia更喜歡將分配分配給誰(shuí)。供應(yīng)H100顯卡#造成瓶頸的原因-供應(yīng)生產(chǎn)方面的瓶頸是什么？哪些組件？誰(shuí)生產(chǎn)它們？誰(shuí)制造了H100？#臺(tái)積電。英偉達(dá)可以使用其他芯片廠進(jìn)行H100生產(chǎn)嗎？#不是真的，至少現(xiàn)在還沒(méi)有。他們過(guò)去曾與三星合作過(guò)。但在H100和其他5nmGPU上，他們只使用臺(tái)積電。這意味著三星還不能滿足他們對(duì)前列GPU的需求。他們將來(lái)可能會(huì)與英特爾合作，并再次與三星合作，但這些都不會(huì)在短期內(nèi)以有助于H100供應(yīng)緊縮的方式發(fā)生。不同的臺(tái)積電節(jié)點(diǎn)如何關(guān)聯(lián)？#臺(tái)積電5nm系列：N5264N要么適合作為N5的增強(qiáng)版本，要么低于N5PN5P4N要么適合作為N5P的增強(qiáng)版本，要么低于N5作為N5的增強(qiáng)版本N4N4PH100是在哪個(gè)臺(tái)積電節(jié)點(diǎn)上制造的？#臺(tái)積電4N。這是Nvidia的一個(gè)特殊節(jié)點(diǎn)，它屬于5nm系列，并且是增強(qiáng)的5nm，而不是真正的4nm。還有誰(shuí)使用該節(jié)點(diǎn)？#是蘋(píng)果，但他們主要轉(zhuǎn)向N3，并保留了大部分N3容量。高通和AMD是N5家族的其他大客戶。A100使用哪個(gè)臺(tái)積電節(jié)點(diǎn)？#N727晶圓廠產(chǎn)能通常提前多久預(yù)留？#不確定，雖然可能是12+個(gè)月。

H100 GPU 的價(jià)格動(dòng)態(tài)反映了市場(chǎng)對(duì)高性能計(jì)算設(shè)備的強(qiáng)烈需求。近年來(lái)，隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的快速發(fā)展，H100 GPU 的市場(chǎng)需求量大幅增加，導(dǎo)致其價(jià)格持續(xù)攀升。此外，全球芯片短缺和供應(yīng)鏈問(wèn)題進(jìn)一步加劇了 H100 GPU 價(jià)格的波動(dòng)。盡管如此，隨著技術(shù)的進(jìn)步和供應(yīng)鏈的優(yōu)化，H100 GPU 的生產(chǎn)成本有望逐步降低，從而帶動(dòng)市場(chǎng)價(jià)格的回落。然而，在短期內(nèi)，H100 GPU 的價(jià)格仍將保持在一個(gè)較高的水平。H100 GPU 的市場(chǎng)價(jià)格受多種因素影響，近期價(jià)格波動(dòng)明顯。由于 H100 GPU 擁有的計(jì)算性能和廣泛的應(yīng)用前景，市場(chǎng)需求旺盛，推動(dòng)了價(jià)格的上漲。此外，全球供應(yīng)鏈緊張和半導(dǎo)體短缺也對(duì) H100 GPU 的價(jià)格造成了影響，導(dǎo)致其市場(chǎng)價(jià)格居高不下。然而，隨著市場(chǎng)逐漸穩(wěn)定和供應(yīng)鏈的改善，預(yù)計(jì) H100 GPU 的價(jià)格將逐步趨于合理。對(duì)于企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)而言，了解 H100 GPU 的價(jià)格動(dòng)態(tài)有助于制定更加合理的采購(gòu)策略，以獲取比較好的性價(jià)比。H100 GPU 優(yōu)惠價(jià)銷(xiāo)售，趕快行動(dòng)。

    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,SM）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(zhuān)門(mén)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(kāi)創(chuàng)性的性能。H100 GPU 在云計(jì)算中的應(yīng)用也非常多。湖南H100GPU "text-indent:25px">H100 GPU 優(yōu)惠促銷(xiāo)，數(shù)量有限。40GH100GPU distributor

    稀疏性特征利用了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的細(xì)粒度結(jié)構(gòu)化稀疏性，使標(biāo)準(zhǔn)張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法達(dá)到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片處理速率提高了3倍（因?yàn)閱蝹€(gè)SM逐時(shí)鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數(shù)量；更快的時(shí)鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對(duì)局部性進(jìn)行編程控制（相比于單個(gè)SM上的單線程塊）。這擴(kuò)展了CUDA編程模型，在編程層次結(jié)構(gòu)中增加了另一個(gè)層次，包括線程（Thread）、線程塊（ThreadBlocks）、線程塊集群（ThreadBlockCluster）和網(wǎng)格（Grids）。集群允許多個(gè)線程塊在多個(gè)SM上并發(fā)運(yùn)行，以同步和協(xié)作的獲取數(shù)據(jù)和交換數(shù)據(jù)。新的異步執(zhí)行特征包括一個(gè)新的張量存儲(chǔ)加速（TensorMemoryAccelerator,TMA）單元，它可以在全局內(nèi)存和共享內(nèi)存之間非常有效的傳輸大塊數(shù)據(jù)。TMA還支持集群中線程塊之間的異步拷貝。還有一種新的異步事務(wù)屏障，用于進(jìn)行原子數(shù)據(jù)的移動(dòng)和同步。新的Transformer引擎采用專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的軟件和自定義Hopper張量技術(shù)相結(jié)合的方式。Transformer引擎在FP8和16位計(jì)算之間進(jìn)行智能管理和動(dòng)態(tài)選擇，在每一層中自動(dòng)處理FP8和16位之間的重新選擇和縮放。40GH100GPU distributor