使用TSMC4nm工艺定制800亿个晶体管,814mm²芯片面积。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架构NVIDIAGraceCPU:利用ARM架构的灵活性,创建了从底层设计的CPU和服务器架构,用于加速计算。H100:通过NVIDIA的超高速片间互连与Grace配对,能提供900GB/s的带宽,比PCIeGen5快了7倍目录H100GPU主要特征基于H100的系统和板卡H100张量架构FP8数据格式用于加速动态规划(“DynamicProgramming”)的DPX指令L1数据cache和共享内存结合H100GPU层次结构和异步性改进线程块集群(ThreadBlockClusters)分布式共享内存(DSMEM)异步执行H100HBM和L2cache内存架构H100HBM3和HBM2eDRAM子系统H100L2cache内存子系统RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink网络第三代NVSwitch新的NVLink交换系统PCIeGen5安全性增强和保密计算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多处理器(StreamingMultiprocessor,SM)第四代张量:片间通信速率提高了6倍(包括单个SM加速、额外的SM数量、更高的时钟);在等效数据类型上提供了2倍的矩阵乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA)计算速率,相比于之前的16位浮点运算,使用新的FP8数据类型使速率提高了4倍。H100 GPU 特价出售,数量有限。IranH100GPU库存
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,使NVIDIA能够以前所未有的通信带宽构建大规模的NVLink交换系统网络。NVLink交换系统支持多达256个GPU。连接的节点能够提供TB的全向带宽,并且能够提供1exaFLOP的FP8稀疏AI计算能力。PCIeGen5H100集成了PCIExpressGen5×16通道接口,提供128GB/sec的总带宽(单方向上64GB/s),而A100包含的Gen4PCIe的总带宽为64GB/sec(单方向上为32GB/s)。利用其PCIeGen5接口,H100可以与性能高的x86CPU和SmartNICs/DPUs(数据处理单元)接口。H100增加了对本地PCIe原子操作的支持,如对32位和64位数据类型的原子CAS、原子交换和原子取指添加,加速了CPU和GPU之间的同步和原子操作H100还支持SingleRootInput/OutputVirtualization(SR-IOV)。IranH100GPU库存H100 GPU 配备 80GB 的 HBM2e 高带宽内存。
–私有云执行官什么时候会有H100继任者?#可能要到2024年底(2024年中期到2025年初)才会公布,基于Nvidia架构之间的历史时间。在此之前,H100将成为NvidiaGPU的前列产品。(GH200和DGXGH200不算在内,它们不是纯GPU,它们都使用H100作为他们的GPU)会有更高的显存H100吗?#也许是液冷120GBH100s。短缺何时结束?#与我交谈过的一个团体提到,它们实际上在2023年底之前已售罄。采购H100#谁卖H100?#戴尔,HPE,联想,Supermicro和Quanta等OEM销售H100和HGXH100。30当你需要InfiniBand时,你需要直接与Nvidia的Mellanox交谈。31因此,像CoreWeave和Lambda这样的GPU云从OEM购买,然后租给初创公司。超大规模企业(Azure,GCP,AWS,Oracle)更直接地与Nvidia合作,但他们通常也与OEM合作。即使对于DGX,您仍然会通过OEM购买。您可以与英伟达交谈,但您将通过OEM购买。您不会直接向Nvidia下订单。交货时间如何?#8-GPUHGX服务器上的提前期很糟糕,而4-GPUHGX服务器上的提前期很好。每个人都想要8-GPU服务器!如果一家初创公司***下订单,他们什么时候可以访问SSH?#这将是一个交错的部署。假设这是一个5,000GPU的订单。他们可能会在2-000个月内获得4,000或4,5个。
硬件方面的TPU,Inferentia,LLMASIC和其他产品,以及软件方面的Mojo,Triton和其他产品,以及使用AMD硬件和软件的样子。我正在探索一切,尽管专注于***可用的东西。如果您是自由职业者,并希望帮助Llama2在不同的硬件上运行,请给我发电子邮件。到目前为止,我们已经在AMD,Gaudi上运行了TPU和Inferentia,并且来自AWSSilicon,R**n,Groq,Cerebras和其他公司的人员提供了帮助。确认#本文包含大量专有和以前未发布的信息。当您看到人们对GPU生产能力感到疑惑时,请向他们指出这篇文章的方向。感谢私有GPU云公司的少数高管和创始人,一些AI创始人,ML工程师,深度学习研究员,其他一些行业和一些非行业读者,他们提供了有用的评论。感谢哈米德的插图。A100\H100基本上越来越少,A800目前也在位H800让路,如果确实需要A100\A800\H100\H800GPU,建议就不用挑剔了,HGX和PCIE版对大部分使用者来说区别不是很大,有货就可以下手了。无论如何,选择正规品牌厂商合作,在目前供需失衡不正常的市场情况下,市面大部分商家是无法供应的,甚至提供不属实的信息。H100 GPU 提供高效的 GPU 直连技术。
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H100 GPU 支持 CUDA、OpenCL 和 Vulkan 编程模型。IranH100GPU库存
使用张量维度和块坐标来定义数据传输,而不是每个元素寻址。TMA操作是异步的,利用了基于共享内存的异步屏障。TMA编程模型是单线程的,选择一个经线程中的单个线程发出一个异步TMA操作(cuda::memcpy_async)来复制一个张量,随后多个线程可以在一个cuda::barrier上等待完成数据传输。H100SM增加了硬件来加速这些异步屏障等待操作。TMA的一个主要***是它可以使线程自由地执行其他的工作。在Hopper上,TMA包揽一切。单个线程在启动TMA之前创建一个副本描述符,从那时起地址生成和数据移动在硬件中处理。TMA提供了一个简单得多的编程模型,因为它在复制张量的片段时承担了计算步幅、偏移量和边界计算的任务。异步事务屏障(“AsynchronousTransactionBarrier”)异步屏障:-将同步过程分为两步。①线程在生成其共享数据的一部分时发出"到达"的信号。这个"到达"是非阻塞的。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)。IranH100GPU库存