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開始時更多的GPU。預(yù)計至少到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。自然的下一個問題-英偉達替代品呢？#自然的下一個問題是“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。H100 GPU 支持 Tensor Core 技術(shù)。CPUH100GPU how much

    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**的屏障，但不對到達的線程計數(shù)，同時也對事務(wù)進行計數(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)交換的一種強有力的新原語。集群可以進行線程塊到線程塊通信，進行隱含同步的數(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。devicememory：駐留在HBM內(nèi)存空間的CUDA程序訪問的全局和局部內(nèi)存區(qū)域constantcache：駐留在devicememory內(nèi)的不變內(nèi)存空間texturecache：駐留在devicememory內(nèi)的紋理和表面內(nèi)存空間L2cache：對HBM內(nèi)存進行讀和寫servicesmemory請求來源于GPU內(nèi)的各種子系統(tǒng)HBM和L2內(nèi)存空間對所有SM和所有運行在GPU上的應(yīng)用程序都是可訪問的。HBM3或HBM2eDRAM和L2緩存子系統(tǒng)都支持數(shù)據(jù)壓縮和解壓縮技術(shù)。AmericaH100GPU購買H100 GPU 適用于人工智能訓(xùn)練任務(wù)。

H100 GPU 支持新的 PCIe 4.0 接口，提供了更高的數(shù)據(jù)傳輸速度和帶寬，與前代 PCIe 3.0 相比，帶寬提升了兩倍。這使得 H100 GPU 在與主機系統(tǒng)通信時能夠更快速地交換數(shù)據(jù)，減少了 I/O 瓶頸，進一步提升了整體系統(tǒng)性能。PCIe 4.0 的支持使得 H100 GPU 能夠與現(xiàn)代主流服務(wù)器和工作站更好地兼容，充分發(fā)揮其高性能計算能力。H100 GPU 也采用了多項創(chuàng)新技術(shù)。其采用了先進的風(fēng)冷和液冷混合散熱設(shè)計，能夠在高負載運行時保持穩(wěn)定的溫度，確保 GPU 的長期穩(wěn)定運行

    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(xùn)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。H100 GPU 優(yōu)惠促銷，數(shù)量有限。

利用 NVIDIA H100 Tensor GPU，提供所有工作負載前所未有的效能、可擴展性和**性。 使用 NVIDIA® NVLink® Switch 系統(tǒng)，比較高可連接 256 個 H100 來加速百萬兆級工作負載，此外還有的 Transformer Engine，可解決一兆參數(shù)語言模型。 H100 所結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新，可加速大型語言模型速度，比前一代快上 30 倍，提供業(yè)界的對話式人工智能。英偉達 DGX SuperPOD架構(gòu)采用英偉達的NVLink和NVSwitch系統(tǒng)，多可連接32個DGX節(jié)點，共256個H100 GPU。這是一個真正的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施平臺；英偉達的DGX SuperPOD數(shù)據(jù)中心設(shè)計[4]讓我們對真正的企業(yè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的巨大功率和冷卻需求有了一些了解。H100 GPU 擁有 8192 個 CUDA。H100GPU促銷

H100 GPU 支持 CUDA、OpenCL 和 Vulkan 編程模型。CPUH100GPU how much

H100 GPU 采用了 NVIDIA 的架構(gòu)技術(shù)，其架構(gòu)采用 Ampere 架構(gòu)，使其在性能和能效方面都達到了一個新的高度。H100 GPU 具有 8192 個 CUDA ，能夠提供極高的并行處理能力，對于需要大量計算資源的任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和科學(xué)計算，H100 GPU 能夠提升效率。其基礎(chǔ)時鐘頻率為 1410 MHz，增強時鐘頻率可達 1665 MHz，確保在高負載下依然能夠提供穩(wěn)定的性能輸出，其 Tensor Core 性能可達 312 TFLOPS，特別適合深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等需要大量矩陣運算的任務(wù)，極大地提升了計算效率。CPUH100GPU how much