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**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 312 TFLOPS 的 Tensor Core 性能。NvdiaH100GPU多少錢一臺

    它可能每年產(chǎn)生$500mm++的經(jīng)常性收入。ChatGPT運行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能運行。很多。OpenAI希望為ChatGPT及其API發(fā)布更多功能，但他們不能，因為他們無法訪問足夠的GPU。他們通過Microsoft/Azure購買了很多NvidiaGPU。具體來說，他們想要的GPU是NvidiaH100GPU。為了制造H100SXMGPU，Nvidia使用臺積電進(jìn)行制造，并使用臺積電的CoWoS封裝技術(shù)，并使用主要來自SK海力士的HBM3。OpenAI并不是***一家想要GPU的公司（但他們是產(chǎn)品市場契合度強的公司）。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)動的，不太可能使產(chǎn)品與市場契合。這推高了需求。此外，一些公司擔(dān)心將來無法訪問GPU，因此即使他們還不需要它們，他們現(xiàn)在也會下訂單。因此，“對供應(yīng)短缺的預(yù)期會造成更多的供應(yīng)短缺”正在發(fā)生。GPU需求的另一個主要貢獻(xiàn)者來自想要創(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)域有很大的機會。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并出售訪問權(quán)限的初創(chuàng)公司。他們知道他們需要GPU來訓(xùn)練大型模型。NvdiaH100GPU優(yōu)惠H100 GPU 提供高效的功耗管理。

    用于訓(xùn)練、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技術(shù)單個DGXH100系統(tǒng)提供了16petaFLOPS（千萬億次浮點運算）（FP16稀疏AI計算性能）。通過將多個DGXH100系統(tǒng)連接組成集群（稱為DGXPODs或DGXSuperPODs），可以很容易地擴大這種性能。DGXSuperPOD從32個DGXH100系統(tǒng)開始，被稱為"可擴展單元"集成了256個H100GPU，這些GPU通過基于第三代NVSwitch技術(shù)的新的二級NVLink交換機連接，提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI計算性能。同時支持無線帶寬（InifiniBand,IB）和NVLINKSwitch網(wǎng)絡(luò)選項。HGXH100通過NVLink和NVSwitch提供的高速互連，HGXH100將多個H100結(jié)合起來，使其能創(chuàng)建世界上強大的可擴展服務(wù)器。HGXH100可作為服務(wù)器構(gòu)建模塊，以集成底板的形式在4個或8個H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX將NVIDIAH100GPU的強大功能與NVIDIA?ConnectX-7SmartNIC的**組網(wǎng)能力相結(jié)合，可提供高達(dá)400Gb/s的帶寬包括NVIDIAASAP2(加速交換和分組處理)等創(chuàng)新功能，以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在線硬件加速。這種獨特的架構(gòu)為GPU驅(qū)動的I/O密集型工作負(fù)載提供了前所未有的性能，如在企業(yè)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行分布式AI訓(xùn)練，或在邊緣進(jìn)行5G信號處理等。

在人工智能應(yīng)用中，H100 GPU 的強大計算能力尤為突出。它能夠快速處理大量復(fù)雜的模型訓(xùn)練和推理任務(wù)，大幅縮短開發(fā)時間。H100 GPU 的并行計算能力和高帶寬內(nèi)存使其能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，提升了AI模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。此外，H100 GPU 的高能效比和穩(wěn)定性也為企業(yè)和研究機構(gòu)節(jié)省了運營成本，是人工智能開發(fā)的理想選擇。在游戲開發(fā)領(lǐng)域，H100 GPU 提供了強大的圖形處理能力和計算性能。它能夠?qū)崿F(xiàn)更加復(fù)雜和逼真的游戲畫面，提高游戲的視覺效果和玩家體驗。H100 GPU 的并行處理單元可以高效處理大量圖形和物理運算，減少延遲和卡頓現(xiàn)象。對于開發(fā)者來說，H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長時間的開發(fā)和測試提供了可靠保障，助力開發(fā)者創(chuàng)造出更具創(chuàng)意和吸引力的游戲作品。H100 GPU 降價熱賣，不要錯過。

    以提供SHARP在網(wǎng)絡(luò)中的縮減和任意對GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬。H100SXM5GPU還被用于功能強大的新型DGXH100服務(wù)器和DGXSuperPOD系統(tǒng)中。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設(shè)計功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力該配置可選擇性地使用NVLink橋以600GB/s的帶寬連接多達(dá)兩個GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務(wù)器（使用標(biāo)準(zhǔn)的架構(gòu)，提供更低服務(wù)器功耗），為同時擴展到1或2個GPU的應(yīng)用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC應(yīng)用。在10個前列數(shù)據(jù)分析、AI和HPC應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)集中，單個H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同時消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個通用的高性能人工智能系統(tǒng)，用于訓(xùn)練、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技術(shù)單個DGXH100系統(tǒng)提供了16petaFLOPS（千萬億次浮點運算）（FP16稀疏AI計算性能）。通過將多個DGXH100系統(tǒng)連接組成集群（稱為DGXPODs或DGXSuperPODs）。DGXSuperPOD從32個DGXH100系統(tǒng)開始，被稱為"可擴展單元"集成了256個H100GPU，這些GPU通過基于第三代NVSwitch技術(shù)的新的二級NVLink交換機連接。H100 GPU 的高性能計算能力為此類任務(wù)提供了極大支持。套裝H100GPU how much

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    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(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(jìn)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(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段被映射到每個線程的通用地址空間中。使得所有DSMEM都可以通過簡單的指針直接引用。DSMEM傳輸也可以表示為與基于共享內(nèi)存的障礙同步的異步復(fù)制操作，用于**完成。異步執(zhí)行異步內(nèi)存拷貝單元TMA（TensorMemoryAccelerator）TMA可以將大塊數(shù)據(jù)和多維張量從全局內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)焦蚕韮?nèi)存，反義亦然。使用一個copydescriptor。NvdiaH100GPU多少錢一臺