稀疏性特征利用了深度學習網(wǎng)絡(luò)中的細粒度結(jié)構(gòu)化稀疏性，使標準張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動態(tài)規(guī)劃算法達到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行編程控制（相比于單個SM上的單線程塊）。這擴展了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，用于進行原子數(shù)據(jù)的移動和同步。新的Transformer引擎采用專門設(shè)計的軟件和自定義Hopper張量技術(shù)相結(jié)合的方式。Transformer引擎在FP8和16位計算之間進行智能管理和動態(tài)選擇，在每一層中自動處理FP8和16位之間的重新選擇和縮放。H100 GPU 配備 80GB 的 HBM2e 高帶寬內(nèi)存。北京H100GPU優(yōu)惠

    他們與英偉達合作托管了一個基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客戶。哪個大云擁有好的網(wǎng)絡(luò)？#Azure，CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的網(wǎng)絡(luò)，它是3200Gbps，但它是以太網(wǎng)而不是InfiniBand，對于高參數(shù)計數(shù)LLM訓練等用例，InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的網(wǎng)絡(luò)就沒有那么好了。企業(yè)使用哪些大云？#在一個大約15家企業(yè)的私有數(shù)據(jù)點中，所有15家都是AWS，GCP或Azure，零甲骨文。大多數(shù)企業(yè)將堅持使用現(xiàn)有的云。絕望的初創(chuàng)公司會去哪里，哪里就有供應(yīng)。DGXCloud怎么樣，英偉達正在與誰合作？#“NVIDIA正在與的云服務(wù)提供商合作托管DGX云基礎(chǔ)設(shè)施，從Oracle云基礎(chǔ)設(shè)施（OCI）開始”-您處理Nvidia的銷售，但您通過現(xiàn)有的云提供商租用它（首先使用Oracle啟動，然后是Azure，然后是GoogleCloud，而不是使用AWS啟動）3233Jensen在上一次財報電話會議上表示：“理想的組合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么時候推出他們的H100預(yù)覽？#CoreWeave是個。34英偉達給了他們較早的分配，大概是為了幫助加強大型云之間的競爭（因為英偉達是投資者）。Azure于13月100日宣布H<>可供預(yù)覽。35甲骨文于21月100日宣布H<>數(shù)量有限。SingaporeH100GPU how muchH100 GPU 支持多種虛擬化技術(shù)。

    可以在多個計算節(jié)點上實現(xiàn)多達256個GPU之間的GPU-to-GPU通信。與常規(guī)的NVLink（所有GPU共享一個共同的地址空間，請求直接使用GPU的物理地址進行路由）不同，NVLink網(wǎng)絡(luò)引入了一個新的網(wǎng)絡(luò)地址空間，由H100中新的地址轉(zhuǎn)換硬件支持，以隔離所有GPU的地址空間和網(wǎng)絡(luò)地址空間。這使得NVLink網(wǎng)絡(luò)可以安全地擴展到更多的GPU上。由于NVLink網(wǎng)絡(luò)端點不共享一個公共的內(nèi)存地址空間，NVLink網(wǎng)絡(luò)連接在整個系統(tǒng)中并不是自動建立的。相反，與其他網(wǎng)絡(luò)接口(如IB交換機)類似，用戶軟件應(yīng)根據(jù)需要顯式地建立端點之間的連接。第三代NVSwitch包括駐留在節(jié)點內(nèi)部和外部的交換機，用于連接服務(wù)器、集群和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的多個GPU。節(jié)點內(nèi)部每一個新的第三代NVSwitch提供64個端口。NVLinklinks交換機的總吞吐率從上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。還通過多播和NVIDIASHARP網(wǎng)內(nèi)精簡提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括寫廣播（all_gather）、reduce_scatter、廣播原子。組內(nèi)多播和縮減能提供2倍的吞吐量增益，同時降低了小塊大小的延遲。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的負載。新的NVLink交換系統(tǒng)新的NVLINK網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和新的第三代NVSwitch相結(jié)合。

    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)存儲需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度，以減少內(nèi)存占用和提高性能，同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態(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)存功能合并到單個內(nèi)存塊中簡化了編程，減少了達到峰值或接近峰值應(yīng)用性能所需的調(diào)優(yōu)；為這兩種類型的內(nèi)存訪問提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進關(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：線程塊包含多個線程并發(fā)運行在單個SM上。H100 GPU 優(yōu)惠促銷，數(shù)量有限。

H100 GPU 還具備強大的擴展性，支持多 GPU 配置。通過 NVIDIA NVLink 技術(shù)，用戶可以將多塊 H100 GPU 連接在一起，形成一個強大的計算集群。NVLink 提供高帶寬、低延遲的 GPU 互連，確保多 GPU 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸高效、穩(wěn)定。這種擴展性使得 H100 GPU 可以靈活應(yīng)對不同規(guī)模的計算需求，從單節(jié)點應(yīng)用到大規(guī)模分布式計算環(huán)境，都能夠提供出色的性能和效率。在軟件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的開發(fā)工具和軟件生態(tài)系統(tǒng)。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在內(nèi)的多種開發(fā)工具，幫助開發(fā)者在 H100 GPU 上快速開發(fā)和優(yōu)化應(yīng)用。此外，H100 GPU 還支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平臺，開發(fā)者可以通過 NGC 輕松獲取優(yōu)化的深度學習、機器學習和高性能計算容器，加速開發(fā)流程，提升應(yīng)用性能和部署效率。H100 GPU 適用于人工智能訓練任務(wù)。北京H100GPU優(yōu)惠

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    H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進關(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：線程塊包含多個線程并發(fā)運行在單個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SM，計算程序變得更加復雜，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，其目標是使跨多個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GPC內(nèi)跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個GPC中SM的一個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，并進行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對遠程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段被映射到每個線程的通用地址空間中。北京H100GPU優(yōu)惠