英偉達(dá)H100GPU折扣

    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，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。英偉達(dá)H100GPU折扣

    –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)。戴爾H100GPU價(jià)格H100 GPU 適用于智能制造領(lǐng)域。

H100 GPU 市場價(jià)格的變化主要受供需關(guān)系和外部環(huán)境的影響。當(dāng)前，人工智能和大數(shù)據(jù)分析的快速發(fā)展推動(dòng)了對 H100 GPU 的需求，導(dǎo)致市場價(jià)格上漲。同時(shí)，全球芯片短缺和供應(yīng)鏈問題也對 H100 GPU 的價(jià)格產(chǎn)生了不利影響。盡管如此，隨著市場供需關(guān)系的逐步平衡和供應(yīng)鏈的恢復(fù)，預(yù)計(jì) H100 GPU 的價(jià)格將逐漸趨于平穩(wěn)。對于計(jì)劃采購 H100 GPU 的企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)來說，關(guān)注市場價(jià)格動(dòng)態(tài)和供應(yīng)鏈狀況，有助于制定更加科學(xué)的采購決策。H100 GPU 市場需求的增長推動(dòng)了價(jià)格的波動(dòng)。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)分析的興起，H100 GPU 在高性能計(jì)算中的應(yīng)用越來越，這直接導(dǎo)致了市場對其需求的激增。供應(yīng)鏈的緊張局面以及生產(chǎn)成本的上漲，也進(jìn)一步推高了 H100 GPU 的市場價(jià)格。目前，市場上 H100 GPU 的價(jià)格相較于發(fā)布初期已有提升，特別是在一些專業(yè)領(lǐng)域和大規(guī)模采購項(xiàng)目中，價(jià)格上漲尤為明顯。然而，隨著市場的逐漸穩(wěn)定和供應(yīng)鏈的優(yōu)化，H100 GPU 的價(jià)格可能會(huì)在未來一段時(shí)間內(nèi)趨于平穩(wěn)。

在人工智能應(yīng)用中，H100 GPU 的強(qiáng)大計(jì)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(shí)間。H100 GPU 的并行計(jì)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(jī)構(gòu)節(jié)省了運(yùn)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(qiáng)大的圖形處理能力和計(jì)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(yàn)。H100 GPU 的并行處理單元可以高效處理大量圖形和物理運(yùn)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(shí)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 優(yōu)惠價(jià)銷售，趕快行動(dòng)。

    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(xué)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(dá)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(jìn)行闡述)同時(shí)使用FP8和FP16兩種精度，以減少內(nèi)存占用和提高性能，同時(shí)對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動(dòng)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(dòng)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(gè)內(nèi)存塊中簡化了編程，減少了達(dá)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(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。H100 GPU 特價(jià)供應(yīng)，先到先得。QatarH100GPU現(xiàn)貨

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    L2CacheHBM3內(nèi)存控制器GH100GPU的完整實(shí)現(xiàn)8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4個(gè)第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧，12個(gè)512位內(nèi)存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構(gòu)引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構(gòu)專門用于矩陣乘和累加(MMA)數(shù)學(xué)運(yùn)算的高性能計(jì)算，為AI和HPC應(yīng)用提供了開創(chuàng)性的性能。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(xué)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(dá)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(jìn)行闡述)同時(shí)使用FP8和FP16兩種精度，以減少內(nèi)存占用和提高性能，同時(shí)對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動(dòng)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(dòng)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(gè)內(nèi)存塊中簡化了編程。英偉達(dá)H100GPU折扣