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    他们与来自大云（Azure，GoogleCloud，AWS）的一些人交谈，试图获得许多H100。他们发现他们无法从大云中获得大量分配，并且一些大云没有良好的网络设置。因此，他们与其他提供商（如CoreWeave，Oracle，Lambda，FluidStack）进行了交谈。如果他们想自己购买GPU并拥有它们，也许他们也会与OEM和Nvidia交谈。终，他们获得了大量的GPU。现在，他们试图获得产品市场契合度。如果不是很明显，这条途径就没有那么好了-请记住，OpenAI在更小的模型上获得了产品市场契合度，然后将它们扩大了规模。但是，现在要获得产品市场契合度，您必须比OpenAI的模型更适合用户的用例，因此首先，您将需要比OpenAI开始时更多的GPU。预计至少到100年底，H2023将短缺数百或数千次部署。到2023年底，情况将更加清晰，但就目前而言，短缺似乎也可能持续到2024年的某些时间。GPU供需之旅。大版本取得联系#作者：克莱·帕斯卡。问题和笔记可以通过电子邮件发送。新帖子：通过电子邮件接收有关新帖子的通知。帮助：看这里。自然的下一个问题-英伟达替代品呢？#自然的下一个问题是“好吧，竞争和替代方案呢？我正在探索硬件替代方案以及软件方法。提交我应该探索的东西作为此表格的替代方案。例如。H100 GPU 特惠销售，快来选购。DubaiH100GPU优惠

    H100GPU架构细节异步GPUH100扩展了A100在所有地址空间的全局共享异步传输，并增加了对张量内存访问模式的支持。它使应用程序能够构建端到端的异步管道，将数据移入和移出芯片，完全重叠和隐藏带有计算的数据移动。CUDA线程只需要少量的CUDA线程来管理H100的全部内存带宽其他大多数CUDA线程可以专注于通用计算，例如新一代TensorCores的预处理和后处理数据。扩展了层次结构，增加了一个称为线程块集群（ThreadBlockCluster）的新模块，集群(Cluster)是一组线程块(ThreadBlock)，保证线程可以被并发调度，从而实现跨多个SM的线程之间的**协作和数据共享。集群还能更有效地协同驱动异步单元，如张量内存***（TensorMemoryAccelerator）和张量NVIDIA的异步事务屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA线程和片上***能够有效地同步，即使它们驻留在单独的SM上。所有这些新特性使得每个用户和应用程序都可以在任何时候充分利用它们的H100GPU的所有单元，使得H100成为迄今为止功能强大、可编程性强、能效高的GPU。组成多个GPU处理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多处理器（StreamingMultiprocessors。湖南H100GPU discountH100 GPU 优惠促销，数量有限。

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在软件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的开发工具和软件生态系统。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在内的多种开发工具，帮助开发者在 H100 GPU 上快速开发和优化应用。此外，H100 GPU 还支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平台，开发者可以通过 NGC 轻松获取优化的深度学习、机器学习和高性能计算容器，加速开发流程，提升应用性能和部署效率。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。DubaiH100GPU优惠