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    使用TSMC4nm工藝定制800億個(gè)晶體管，814mm2芯片面積。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架構(gòu)NVIDIAGraceCPU：利用ARM架構(gòu)的靈活性，創(chuàng)建了從底層設(shè)計(jì)的CPU和服務(wù)器架構(gòu)，用于加速計(jì)算。H100：通過NVIDIA的超高速片間互連與Grace配對(duì)，能提供900GB/s的帶寬，比PCIeGen5快了7倍目錄H100GPU主要特征基于H100的系統(tǒng)和板卡H100張量架構(gòu)FP8數(shù)據(jù)格式用于加速動(dòng)態(tài)規(guī)劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存結(jié)合H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進(jìn)線程塊集群（ThreadBlockClusters）分布式共享內(nèi)存（DSMEM）異步執(zhí)行H100HBM和L2cache內(nèi)存架構(gòu)H100HBM3和HBM2eDRAM子系統(tǒng)H100L2cache內(nèi)存子系統(tǒng)RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink網(wǎng)絡(luò)第三代NVSwitch新的NVLink交換系統(tǒng)PCIeGen5安全性增強(qiáng)和保密計(jì)算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多處理器（StreamingMultiprocessor,SM）第四代張量：片間通信速率提高了6倍（包括單個(gè)SM加速、額外的SM數(shù)量、更高的時(shí)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(jì)算速率，相比于之前的16位浮點(diǎn)運(yùn)算，使用新的FP8數(shù)據(jù)類型使速率提高了4倍。H100 GPU 限時(shí)降價(jià)，機(jī)會(huì)不容錯(cuò)過。SMXH100GPU stock

    –私有云執(zhí)行官什么時(shí)候會(huì)有H100繼任者？#可能要到2024年底（2024年中期到2025年初）才會(huì)公布，基于Nvidia架構(gòu)之間的歷史時(shí)間。在此之前，H100將成為NvidiaGPU的前列產(chǎn)品。（GH200和DGXGH200不算在內(nèi)，它們不是純GPU，它們都使用H100作為他們的GPU）會(huì)有更高的顯存H100嗎？#也許是液冷120GBH100s。短缺何時(shí)結(jié)束？#與我交談過的一個(gè)團(tuán)體提到，它們實(shí)際上在2023年底之前已售罄。采購H100#誰賣H100？#戴爾，HPE，聯(lián)想，Supermicro和Quanta等OEM銷售H100和HGXH100。30當(dāng)你需要InfiniBand時(shí)，你需要直接與Nvidia的Mellanox交談。31因此，像CoreWeave和Lambda這樣的GPU云從OEM購買，然后租給初創(chuàng)公司。超大規(guī)模企業(yè)（Azure，GCP，AWS，Oracle）更直接地與Nvidia合作，但他們通常也與OEM合作。即使對(duì)于DGX，您仍然會(huì)通過OEM購買。您可以與英偉達(dá)交談，但您將通過OEM購買。您不會(huì)直接向Nvidia下訂單。交貨時(shí)間如何？#8-GPUHGX服務(wù)器上的提前期很糟糕，而4-GPUHGX服務(wù)器上的提前期很好。每個(gè)人都想要8-GPU服務(wù)器！如果一家初創(chuàng)公司***下訂單，他們什么時(shí)候可以訪問SSH？#這將是一個(gè)交錯(cuò)的部署。假設(shè)這是一個(gè)5，000GPU的訂單。他們可能會(huì)在2-000個(gè)月內(nèi)獲得4，000或4，5個(gè)。英偉達(dá)H100GPU貨期H100 GPU 限時(shí)特惠，立刻搶購。

    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(duì)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。

    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(qǐng)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(duì)GPU生產(chǎn)能力感到疑惑時(shí)，請(qǐng)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(píng)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(duì)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。H100 GPU 降價(jià)促銷，機(jī)會(huì)難得。

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