H100GPU层次结构和异步性改进关键数据局部性:将程序数据尽可能的靠近执行单元异步执行:寻找的任务与内存传输和其他事物重叠。目标是使GPU中的所有单元都能得到充分利用。线程块集群(ThreadBlockClusters)提出背景:线程块包含多个线程并发运行在单个SM上,这些线程可以使用SM的共享内存与快速屏障同步并交换数据。然而,随着GPU规模超过100个SM,计算程序变得更加复杂,线程块作为编程模型中***表示的局部性单元不足以大化执行效率。Cluster是一组线程块,它们被保证并发调度到一组SM上,其目标是使跨多个SM的线程能够有效地协作。GPC:GPU处理集群,是硬件层次结构中一组物理上总是紧密相连的子模块。H100中的集群中的线程在一个GPC内跨SM同时运行。集群有硬件加速障碍和新的访存协作能力,在一个GPC中SM的一个SM-to-SM网络提供集群中线程之间快速的数据共享。分布式共享内存(DSMEM)通过集群,所有线程都可以直接访问其他SM的共享内存,并进行加载(load)、存储(store)和原子(atomic)操作。SM-to-SM网络保证了对远程DSMEM的快速、低延迟访问。在CUDA层面。集群中所有线程块的所有DSMEM段被映射到每个线程的通用地址空间中。H100 GPU 特价供应,先到先得。MacowSMXH100GPU
第四代NVIDIANVLink在全归约操作上提供了3倍的带宽提升,在7倍PCIeGen5带宽下,为多GPUIO提供了900GB/sec的总带宽,比上一代NVLink增加了50%的总带宽。第三代NVSwitch技术包括驻留在节点内部和外部的交换机,用于连接服务器、集群和数据中心环境中的多个GPU。节点内部的每个NVSwitch提供64个第四代NVLink链路端口,以加速多GPU连接。交换机的总吞吐率从上一代的。新的第三代NVSwitch技术也为多播和NVIDIASHARP网络内精简的集群操作提供了硬件加速。新的NVLinkSwitch系统互连技术和新的基于第三代NVSwitch技术的第二级NVLink交换机引入地址空间隔离和保护,使得多达32个节点或256个GPU可以通过NVLink以2:1的锥形胖树拓扑连接。这些相连的节点能够提供TB/sec的全连接带宽,并且能够提供难以置信的一个exaFlop(百亿亿次浮点运算)的FP8稀疏AI计算。PCIeGen5提供了128GB/sec的总带宽(各个方向上为64GB/s),而Gen4PCIe提供了64GB/sec的总带宽(各个方向上为32GB/sec)。PCIeGen5使H100可以与性能高的x86CPU和SmartNICs/DPU(数据处理单元)接口。MacowSMXH100GPUH100 GPU 提供高精度计算支持。
大多数GPU用于什么用途?#对于使用私有云(CoreWeave、Lambda)的公司,或拥有数百或数千台H100的公司,几乎都是LLM和一些扩散模型工作。其中一些是对现有模型的微调,但大多数是您可能还不知道的从头开始构建新模型的新创业公司。他们正在签订为期3年、价值1000万至5000万美元的合同,使用几百到几千台GPU。对于使用带有少量GPU的按需H100的公司来说,其LLM相关使用率可能仍>50%。私有云现在开始受到企业的青睐,这些企业通常会选择默认的大型云提供商,但现在大家都退出了。大型人工智能实验室在推理还是训练方面受到更多限制?#取决于他们有多少产品吸引力!SamAltman表示,如果必须选择,OpenAI宁愿拥有更多的推理能力,但OpenAI在这两方面仍然受到限制。
然后剩余的总共大约6个月。初创公司是否从OEM和经销商处购买?#没有。初创公司通常会去像甲骨文这样的大型云租用访问权限,或者像Lambda和CoreWeave这样的私有云,或者与OEM和数据中心合作的提供商,如FluidStack。初创公司何时构建自己的数据中心与进行托管?#对于构建数据中心,考虑因素是构建数据中心的时间,您是否具有硬件方面的人员和经验,以及它的资本支出是否昂贵。更容易租用和colo服务器。如果你想建立自己的DC,你必须在你所在的位置运行一条暗光纤线路来连接到互联网-每公里10万美元。大部分基础设施已经在互联网繁荣期间建成并支付。现在你可以租它,相当便宜–私有云执行官从租赁到拥有的范围是:按需云(使用云服务的纯租赁),保留云,colo(购买服务器,与提供商合作托管和管理服务器),自托管(自己购买和托管服务器)。大多数需要大量H100的初创公司将进行保留云或colo。大云如何比较?#人们认为,Oracle基础架构不如三大云可靠。作为交换,甲骨文会提供更多的技术支持帮助和时间。100%.一大堆不满意的客户,哈哈–私有云执行官我认为[甲骨文]有更好的网络–(不同)私有云高管一般来说,初创公司会选择提供支持、价格和容量的佳组合的人。H100 GPU 采用先进的风冷和液冷混合散热设计。
H100 GPU 在云计算中的应用也非常多。它的高并行处理能力和大带宽内存使云计算平台能够高效地处理大量并发任务,提升整体服务质量。H100 GPU 的灵活性和易管理性使其能够轻松集成到各种云计算架构中,满足不同客户的需求。无论是公共云、私有云还是混合云环境,H100 GPU 都能提供强大的计算支持,推动云计算技术的发展和普及。其高能效设计不仅提升了性能,还为企业节省了大量的能源成本。通过在云计算平台中的应用,H100 GPU 不仅提高了计算资源的利用率,还实现了资源的灵活调配和高效管理,为企业和个人用户提供了更加便捷和高效的计算服务。H100 GPU 在科学计算领域表现出色。MacowSMXH100GPU
H100 GPU 提供高效的数据分析能力。MacowSMXH100GPU
H100 GPU 支持新的 PCIe 4.0 接口,提供了更高的数据传输速度和带宽,与前代 PCIe 3.0 相比,带宽提升了两倍。这使得 H100 GPU 在与主机系统通信时能够更快速地交换数据,减少了 I/O 瓶颈,进一步提升了整体系统性能。PCIe 4.0 的支持使得 H100 GPU 能够与现代主流服务器和工作站更好地兼容,充分发挥其高性能计算能力。H100 GPU 也采用了多项创新技术。其采用了先进的风冷和液冷混合散热设计,能够在高负载运行时保持稳定的温度,确保 GPU 的长期稳定运行MacowSMXH100GPU