大多數(shù)GPU用于什么用途？#對于使用私有云（CoreWeave、Lambda）的公司，或擁有數(shù)百或數(shù)千臺H100的公司，幾乎都是LLM和一些擴(kuò)散模型工作。其中一些是對現(xiàn)有模型的微調(diào)，但大多數(shù)是您可能還不知道的從頭開始構(gòu)建新模型的新創(chuàng)業(yè)公司。他們正在簽訂為期3年、價值1000萬至5000萬美元的合同，使用幾百到幾千臺GPU。對于使用帶有少量GPU的按需H100的公司來說，其LLM相關(guān)使用率可能仍>50%。私有云現(xiàn)在開始受到企業(yè)的青睞，這些企業(yè)通常會選擇默認(rèn)的大型云提供商，但現(xiàn)在大家都退出了。大型人工智能實驗室在推理還是訓(xùn)練方面受到更多限制？#取決于他們有多少產(chǎn)品吸引力！SamAltman表示，如果必須選擇，OpenAI寧愿擁有更多的推理能力，但OpenAI在這兩方面仍然受到限制。H100 GPU 促銷降價，快來選購。湖南訂購H100GPU

    第四代張量：片間通信速率提高了6倍（包括單個SM加速、額外的SM數(shù)量、更高的時鐘）；在等效數(shù)據(jù)類型上提供了2倍的矩陣乘加（MatrixMultiply-Accumulate,MMA）計算速率，相比于之前的16位浮點運算，使用新的FP8數(shù)據(jù)類型使速率提高了4倍；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（因為單個SM逐時鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數(shù)量；更快的時鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對局部性進(jìn)行編程控制（相比于單個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）。集群允許多個線程塊在多個SM上并發(fā)運行，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)行特征包括一個新的張量存儲加速（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。HPEH100GPU discountH100 GPU 提供高效的技術(shù)支持。

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    因此線程可以自由地執(zhí)行其他**的工作。②終線程需要其他所有線程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。在這一點上，他們做一個"等待"，直到每個線程都有"抵達(dá)"的信號。-***是允許提前到達(dá)的線程在等待時執(zhí)行**的工作。-等待的線程會在共享內(nèi)存中的屏障對象上自轉(zhuǎn)（spin）（我理解的就是這些等待的線程在等待的時候無法執(zhí)行其他工作）也是一個分裂的屏障，但不對到達(dá)的線程計數(shù)，同時也對事務(wù)進(jìn)行計數(shù)。為寫入共享內(nèi)存引入一個新的命令，同時傳遞要寫入的數(shù)據(jù)和事務(wù)計數(shù)。事務(wù)計數(shù)本質(zhì)上是對字節(jié)計數(shù)異步事務(wù)屏障會在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Arrive，所有事務(wù)計數(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。H100 GPU 提供高精度計算支持。

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