您好,欢迎访问

商机详情 -

广东80GH100GPU

来源: 发布时间:2024年08月09日

    可以在多个计算节点上实现多达256个GPU之间的GPU-to-GPU通信。与常规的NVLink(所有GPU共享一个共同的地址空间,请求直接使用GPU的物理地址进行路由)不同,NVLink网络引入了一个新的网络地址空间,由H100中新的地址转换硬件支持,以隔离所有GPU的地址空间和网络地址空间。这使得NVLink网络可以安全地扩展到更多的GPU上。由于NVLink网络端点不共享一个公共的内存地址空间,NVLink网络连接在整个系统中并不是自动建立的。相反,与其他网络接口(如IB交换机)类似,用户软件应根据需要显式地建立端点之间的连接。第三代NVSwitch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。节点内部每一个新的第三代NVSwitch提供64个端口。NVLinklinks交换机的总吞吐率从上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。还通过多播和NVIDIASHARP网内精简提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括写广播(all_gather)、reduce_scatter、广播原子。组内多播和缩减能提供2倍的吞吐量增益,同时降低了小块大小的延迟。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的负载。新的NVLink交换系统新的NVLINK网络技术和新的第三代NVSwitch相结合。H100 GPU 限时降价,数量有限。广东80GH100GPU

广东80GH100GPU,H100GPU

    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。广东80GH100GPUH100 GPU 采用先进的风冷和液冷混合散热设计。

广东80GH100GPU,H100GPU

    用于训练、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技术单个DGXH100系统提供了16petaFLOPS(千万亿次浮点运算)(FP16稀疏AI计算性能)。通过将多个DGXH100系统连接组成集群(称为DGXPODs或DGXSuperPODs),可以很容易地扩大这种性能。DGXSuperPOD从32个DGXH100系统开始,被称为"可扩展单元"集成了256个H100GPU,这些GPU通过基于第三代NVSwitch技术的新的二级NVLink交换机连接,提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI计算性能。同时支持无线带宽(InifiniBand,IB)和NVLINKSwitch网络选项。HGXH100通过NVLink和NVSwitch提供的高速互连,HGXH100将多个H100结合起来,使其能创建世界上强大的可扩展服务器。HGXH100可作为服务器构建模块,以集成底板的形式在4个或8个H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX将NVIDIAH100GPU的强大功能与NVIDIA®ConnectX-7SmartNIC的**组网能力相结合,可提供高达400Gb/s的带宽包括NVIDIAASAP2(加速交换和分组处理)等创新功能,以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在线硬件加速。这种独特的架构为GPU驱动的I/O密集型工作负载提供了前所未有的性能,如在企业数据中心进行分布式AI训练,或在边缘进行5G信号处理等。

    因此线程可以自由地执行其他**的工作。②终线程需要其他所有线程产生的数据。在这一点上,他们做一个"等待",直到每个线程都有"抵达"的信号。-***是允许提前到达的线程在等待时执行**的工作。-等待的线程会在共享内存中的屏障对象上自转(spin)(我理解的就是这些等待的线程在等待的时候无法执行其他工作)也是一个分裂的屏障,但不对到达的线程计数,同时也对事务进行计数。为写入共享内存引入一个新的命令,同时传递要写入的数据和事务计数。事务计数本质上是对字节计数异步事务屏障会在W**t命令处阻塞线程,直到所有生产者线程都执行了一个Arrive,所有事务计数之和达到期望值。异步事务屏障是异步内存拷贝或数据交换的一种强有力的新原语。集群可以进行线程块到线程块通信,进行隐含同步的数据交换,集群能力建立在异步事务屏障之上。H100HBM和L2cache内存架构HBM存储器由内存堆栈组成,位于与GPU相同的物理封装上,与传统的GDDR5/6内存相比,提供了可观的功耗和面积节省,允许更多的GPU被安装在系统中。H100 GPU 提供 312 TFLOPS 的 Tensor Core 性能。

广东80GH100GPU,H100GPU

    英伟达可以纯粹提高价格以找到清算价格,并且在某种程度上正在这样做。但重要的是要知道,终H100的分配取决于Nvidia更喜欢将分配分配给谁。供应H100显卡#造成瓶颈的原因-供应生产方面的瓶颈是什么?哪些组件?谁生产它们?谁制造了H100?#台积电。英伟达可以使用其他芯片厂进行H100生产吗?#不是真的,至少现在还没有。他们过去曾与三星合作过。但在H100和其他5nmGPU上,他们只使用台积电。这意味着三星还不能满足他们对前列GPU的需求。他们将来可能会与英特尔合作,并再次与三星合作,但这些都不会在短期内以有助于H100供应紧缩的方式发生。不同的台积电节点如何关联?#台积电5nm系列:N5264N要么适合作为N5的增强版本,要么低于N5PN5P4N要么适合作为N5P的增强版本,要么低于N5作为N5的增强版本N4N4PH100是在哪个台积电节点上制造的?#台积电4N。这是Nvidia的一个特殊节点,它属于5nm系列,并且是增强的5nm,而不是真正的4nm。还有谁使用该节点?#是苹果,但他们主要转向N3,并保留了大部分N3容量。高通和AMD是N5家族的其他大客户。A100使用哪个台积电节点?#N727晶圆厂产能通常提前多久预留?#不确定,虽然可能是12+个月。H100 GPU 支持 PCIe 4.0 接口。广东80GH100GPU

H100 GPU 支持气候模拟计算任务。广东80GH100GPU

    L2CacheHBM3内存控制器GH100GPU的完整实现8GPUs9TPCs/GPU(共72TPCs)2SMs/TPC(共144SMs)128FP32CUDA/SM4个第四代张量/SM6HBM3/HBM2e堆栈,12个512位内存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架构引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100张量架构专门用于矩阵乘和累加(MMA)数学运算的高性能计算,为AI和HPC应用提供了开创性的性能。H100中新的第四代TensorCore架构提供了每SM的原始稠密和稀疏矩阵数学吞吐量的两倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA数据类型。新的TensorCores还具有更**的数据管理,节省了高达30%的操作数交付能力。FP8数据格式与FP16相比,FP8的数据存储需求减半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章节中进行阐述)同时使用FP8和FP16两种精度,以减少内存占用和提高性能,同时对大型语言和其他模型仍然保持精度。用于加速动态规划(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令为许多DP算法的内循环提供了高等融合操作数的支持,使得动态规划算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1数据cache和共享内存结合将L1数据cache和共享内存功能合并到单个内存块中简化了编程。广东80GH100GPU