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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 優(yōu)惠促銷，馬上下單。xfusionH100GPU一臺多少錢

    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。SingaporeH100GPU一臺多少錢H100 GPU 優(yōu)惠直降，數(shù)量有限。

H100 GPU 通過其強大的計算能力和高效的數(shù)據(jù)傳輸能力，為分布式計算提供了強有力的支持。其并行處理能力和大帶寬內(nèi)存可以高效處理和傳輸大量數(shù)據(jù)，提升整體計算效率。H100 GPU 的穩(wěn)定性和可靠性為長時間高負荷運行的分布式計算任務(wù)提供了堅實保障。此外，H100 GPU 的靈活擴展能力使其能夠輕松集成到各種分布式計算架構(gòu)中，滿足不同應(yīng)用需求，成為分布式計算領(lǐng)域的重要工具。H100 GPU 的市場價格在過去一段時間內(nèi)經(jīng)歷了明顯的波動。隨著高性能計算需求的增加，H100 GPU 在人工智能、深度學習和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，市場需求不斷攀升，推動了價格的上漲。同時，全球芯片短缺和物流成本的上升也對 H100 GPU 的價格產(chǎn)生了不利影響。盡管如此，隨著供應(yīng)鏈的逐步恢復和市場需求的平衡，H100 GPU 的價格有望在未來逐漸回落。對于企業(yè)和研究機構(gòu)來說，了解價格動態(tài)并選擇合適的采購時機至關(guān)重要。

    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來訓練大型模型。H100 GPU 提供 312 TFLOPS 的 Tensor Core 性能。

    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 提供高效的計算資源利用率。SingaporeH100GPU一臺多少錢

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    基于H100的系統(tǒng)和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡內(nèi)置H100GPU和HMB3內(nèi)存堆棧提供第四代NVLink和PCIeGen5連接提供高的應(yīng)用性能這種配置非常適合在一個服務(wù)器和跨服務(wù)器的情況下將應(yīng)用程序擴展到多個GPU上的客戶，通過在HGXH100服務(wù)器板卡上配置4-GPU和8-GPU實現(xiàn)4-GPU配置：包括GPU之間的點對點NVLink連接，并在服務(wù)器中提供更高的CPU-GPU比率；8-GPU配置：包括NVSwitch，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（使用標準的架構(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)。xfusionH100GPU一臺多少錢