香港NVLINKH100GPU

來源: 發(fā)布時間:2024-11-15

    每個GPU實例在整個內(nèi)存系統(tǒng)中都有單獨的和孤立的路徑--片上的交叉開關(guān)端口、L2緩存庫、內(nèi)存控制器和DRAM地址總線都是分配給單個實例的。這保證了單個用戶的工作負(fù)載可以以可預(yù)測的吞吐量和延遲運(yùn)行,具有相同的L2緩存分配和DRAM帶寬,即使其他任務(wù)正在沖擊自己的緩存或使其DRAM接口飽和。H100MIG改進(jìn):提供完全安全的、云原生的多租戶、多用戶的配置。Transformer引擎Transformer模型是當(dāng)今從BERT到GPT-3使用的語言模型的支柱,需要巨大的計算資源。第四代NVLink和NVLink網(wǎng)絡(luò)PCIe以其有限的帶寬形成了一個瓶頸。為了構(gòu)建強(qiáng)大的端到端計算平臺,需要更快速、更可擴(kuò)展的NVLink互連。NVLink是NVIDIA公司推出的高帶寬、高能效、低延遲、無損的GPU-to-GPU互連。其中包括彈性特性,如鏈路級錯誤檢測和數(shù)據(jù)包重放機(jī)制,以保證數(shù)據(jù)的成功傳輸。新的NVLink為多GPUIO和共享內(nèi)存訪問提供了900GB/s的總帶寬,為PCIeGen5提供了7倍的帶寬。A100GPU中的第三代NVLink在每個方向上使用4個差分對(4個通道)來創(chuàng)建單條鏈路,在每個方向上提供25GB/s的有效帶寬,而第四代NVLink在每個方向上使用2個高速差分對來形成單條鏈路,在每個方向上也提供25GB/s的有效帶寬。引入了新的NVLink網(wǎng)絡(luò)互連。H100 GPU 優(yōu)惠促銷,馬上下單。香港NVLINKH100GPU

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它能夠高效處候模擬、基因組學(xué)研究、天體物理學(xué)計算等復(fù)雜的科學(xué)任務(wù)。H100GPU的大規(guī)模并行處理單元和高帶寬內(nèi)存可以提升計算效率和精度,使科學(xué)家能夠更快地獲得研究成果。其穩(wěn)定性和可靠性也為長時間計算任務(wù)提供了堅實保障,是科學(xué)計算領(lǐng)域不可或缺的工具。在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,H100GPU展現(xiàn)了其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。它能夠快速處理和分析海量數(shù)據(jù),提供實時的分析結(jié)果,幫助企業(yè)做出更快的決策。無論是在金融分析、市場預(yù)測還是用戶行為分析中,H100GPU都能提升數(shù)據(jù)處理速度和分析準(zhǔn)確性。其高能效設(shè)計不僅提升了性能,還為企業(yè)節(jié)省了大量的能源成本,成為大數(shù)據(jù)分析的硬件。H100GPU在云計算中的應(yīng)用也非常。它的高并行處理能力和大帶寬內(nèi)存使云計算平臺能夠高效地處理大量并發(fā)任務(wù),提升整體服務(wù)質(zhì)量。H100GPU的靈活性和易管理性使其能夠輕松集成到各種云計算架構(gòu)中,滿足不同客戶的需求。無論是公共云、私有云還是混合云環(huán)境,硬盤H100GPU多少錢H100 GPU 支持 Tensor Core 技術(shù)。

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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(yùn)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。

H100 GPU 在視頻編輯中也展現(xiàn)了其的性能。它能夠快速渲染和編輯高分辨率視頻,提升工作效率。無論是實時預(yù)覽、處理還是多層次剪輯,H100 GPU 都能流暢應(yīng)對,減少卡頓和渲染時間。其高帶寬內(nèi)存和并行處理能力確保了視頻編輯過程的流暢和高效,使視頻編輯工作變得更加輕松和高效,是視頻編輯領(lǐng)域的理想選擇。H100 GPU 在云計算平臺中的應(yīng)用也非常。其高并行處理能力和大帶寬內(nèi)存使云計算平臺能夠高效地處理大量并發(fā)任務(wù),提升整體服務(wù)質(zhì)量。H100 GPU 的靈活性和易管理性使其能夠輕松集成到各種云計算架構(gòu)中,滿足不同客戶的需求。無論是公共云、私有云還是混合云環(huán)境,H100 GPU 都能提供強(qiáng)大的計算支持,推動云計算技術(shù)的發(fā)展和普及。H100 GPU 促銷降價,快來選購。

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    他們與英偉達(dá)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(dá)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(dá)給了他們較早的分配,大概是為了幫助加強(qiáng)大型云之間的競爭(因為英偉達(dá)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 在云計算中的應(yīng)用也非常多。天津H100GPU

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    第四代張量:片間通信速率提高了6倍(包括單個SM加速、額外的SM數(shù)量、更高的時鐘);在等效數(shù)據(jù)類型上提供了2倍的矩陣乘加(MatrixMultiply-Accumulate,MMA)計算速率,相比于之前的16位浮點運(yùn)算,使用新的FP8數(shù)據(jù)類型使速率提高了4倍;稀疏性特征利用了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的細(xì)粒度結(jié)構(gòu)化稀疏性,使標(biāo)準(zhǔn)張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動態(tài)規(guī)劃算法達(dá)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(jìn)行編程控制(相比于單個SM上的單線程塊)。這擴(kuò)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(yùn)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。香港NVLINKH100GPU