H100 GPU 通過其強(qiáng)大的計(jì)算能力和高效的數(shù)據(jù)傳輸能力，為分布式計(jì)算提供了強(qiáng)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(jì)算效率。H100 GPU 的穩(wěn)定性和可靠性為長(zhǎng)時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)行的分布式計(jì)算任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)保障。此外，H100 GPU 的靈活擴(kuò)展能力使其能夠輕松集成到各種分布式計(jì)算架構(gòu)中，滿足不同應(yīng)用需求，成為分布式計(jì)算領(lǐng)域的重要工具。H100 GPU 的市場(chǎng)價(jià)格在過去一段時(shí)間內(nèi)經(jīng)歷了明顯的波動(dòng)。隨著高性能計(jì)算需求的增加，H100 GPU 在人工智能、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，市場(chǎng)需求不斷攀升，推動(dòng)了價(jià)格的上漲。同時(shí)，全球芯片短缺和物流成本的上升也對(duì) H100 GPU 的價(jià)格產(chǎn)生了不利影響。盡管如此，隨著供應(yīng)鏈的逐步恢復(fù)和市場(chǎng)需求的平衡，H100 GPU 的價(jià)格有望在未來逐漸回落。對(duì)于企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)來說，了解價(jià)格動(dòng)態(tài)并選擇合適的采購時(shí)機(jī)至關(guān)重要。H100 GPU 提供高效的視頻編輯支持。russia超微H100GPU

    它可能每年產(chǎn)生$500mm++的經(jīng)常性收入。ChatGPT運(yùn)行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能運(yùn)行。很多。OpenAI希望為ChatGPT及其API發(fā)布更多功能，但他們不能，因?yàn)樗麄儫o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(tái)積電進(jìn)行制造，并使用臺(tái)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(chǎng)契合度強(qiáng)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(dòng)的，不太可能使產(chǎn)品與市場(chǎng)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(huì)下訂單。因此，“對(duì)供應(yīng)短缺的預(yù)期會(huì)造成更多的供應(yīng)短缺”正在發(fā)生。GPU需求的另一個(gè)主要貢獻(xiàn)者來自想要?jiǎng)?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(duì)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(jī)會(huì)。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。russia超微H100GPUH100 GPU 適用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用。

    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(jìn)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(huì)與OEM和Nvidia交談。終，他們獲得了大量的GPU?，F(xiàn)在，他們?cè)噲D獲得產(chǎn)品市場(chǎng)契合度。如果不是很明顯，這條途徑就沒有那么好了-請(qǐng)記住，OpenAI在更小的模型上獲得了產(chǎn)品市場(chǎng)契合度，然后將它們擴(kuò)大了規(guī)模。但是，現(xiàn)在要獲得產(chǎn)品市場(chǎng)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(shí)更多的GPU。預(yù)計(jì)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(shí)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(gè)問題-英偉達(dá)替代品呢？#自然的下一個(gè)問題是“好吧，競(jìng)爭(zhēng)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 市場(chǎng)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(duì) H100 GPU 的需求，導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格上漲。同時(shí)，全球芯片短缺和供應(yīng)鏈問題也對(duì) H100 GPU 的價(jià)格產(chǎn)生了不利影響。盡管如此，隨著市場(chǎng)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(duì)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(chǎng)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(chǎng)需求的增長(zhǎng)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(chǎng)對(duì)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(chǎng)價(jià)格。目前，市場(chǎng)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(chǎng)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)。H100 GPU 特惠價(jià)格，先到先得。

    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；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(dòng)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?yàn)閱蝹€(gè)SM逐時(shí)鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數(shù)量；更快的時(shí)鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對(duì)局部性進(jìn)行編程控制（相比于單個(gè)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(gè)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(gè)線程塊在多個(gè)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(gè)新的張量存儲(chǔ)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。H100 GPU 限時(shí)特惠，立刻下單。russia超微H100GPU

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在浮點(diǎn)計(jì)算能力方面，H100 GPU 也表現(xiàn)出色。其單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力（FP32）達(dá)到 19.5 TFLOPS，雙精度浮點(diǎn)計(jì)算能力（FP64）達(dá)到 9.7 TFLOPS，適用于科學(xué)計(jì)算、工程仿真和金融建模等高精度計(jì)算需求的應(yīng)用。此外，H100 GPU 還支持 Tensor Core 技術(shù)，其 Tensor Core 性能可達(dá) 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(yùn)算的任務(wù)，極大地提升了計(jì)算效率。H100 GPU 配備了 80GB 的 HBM2e 高帶寬內(nèi)存，帶寬高達(dá) 1.6 TB/s，這使得其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)能夠快速讀寫數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。高帶寬內(nèi)存不僅提升了數(shù)據(jù)傳輸效率，還確保了 GPU 在處理復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)的高效性和穩(wěn)定性。對(duì)于需要處理大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用，如大數(shù)據(jù)分析和人工智能訓(xùn)練，H100 GPU 的大容量和高帶寬內(nèi)存無疑是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)。russia超微H100GPU