MacowSMXH100GPU

    每个GPU实例在整个内存系统中都有单独的和孤立的路径--片上的交叉开关端口、L2缓存库、内存控制器和DRAM地址总线都是分配给单个实例的。这保证了单个用户的工作负载可以以可预测的吞吐量和延迟运行，具有相同的L2缓存分配和DRAM带宽，即使其他任务正在冲击自己的缓存或使其DRAM接口饱和。H100MIG改进：提供完全安全的、云原生的多租户、多用户的配置。Transformer引擎Transformer模型是当今从BERT到GPT-3使用的语言模型的支柱，需要巨大的计算资源。第四代NVLink和NVLink网络PCIe以其有限的带宽形成了一个瓶颈。为了构建强大的端到端计算平台，需要更快速、更可扩展的NVLink互连。NVLink是NVIDIA公司推出的高带宽、高能效、低延迟、无损的GPU-to-GPU互连。其中包括弹性特性，如链路级错误检测和数据包重放机制，以保证数据的成功传输。新的NVLink为多GPUIO和共享内存访问提供了900GB/s的总带宽，为PCIeGen5提供了7倍的带宽。A100GPU中的第三代NVLink在每个方向上使用4个差分对(4个通道)来创建单条链路，在每个方向上提供25GB/s的有效带宽，而第四代NVLink在每个方向上使用2个高速差分对来形成单条链路，在每个方向上也提供25GB/s的有效带宽。引入了新的NVLink网络互连。H100 GPU 提供高效的计算资源利用率。MacowSMXH100GPU

    –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。英伟达H100GPU how muchH100 GPU 限时降价，机会不容错过。

    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；稀疏性特征利用了深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准张量性能翻倍。新的DPX指令加速了动态规划算法达到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片处理速率提高了3倍（因为单个SM逐时钟（clock-for-clock）性能提高了2倍；额外的SM数量；更快的时钟）新的线程块集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允许在更大的粒度上对局部性进行编程控制（相比于单个SM上的单线程块）。这扩展了CUDA编程模型，在编程层次结构中增加了另一个层次，包括线程（Thread）、线程块（ThreadBlocks）、线程块集群（ThreadBlockCluster）和网格（Grids）。集群允许多个线程块在多个SM上并发运行，以同步和协作的获取数据和交换数据。新的异步执行特征包括一个新的张量存储加速（TensorMemoryAccelerator,TMA）单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常有效的传输大块数据。TMA还支持集群中线程块之间的异步拷贝。还有一种新的异步事务屏障。

在人工智能应用中，H100 GPU 的计算能力尤为突出。它能够快速处理大量复杂的模型训练和推理任务，大幅缩短开发时间。H100 GPU 的并行计算能力和高带宽内存使其能够处理更大规模的数据集和更复杂的模型结构，提升了AI模型的训练效率和准确性。此外，H100 GPU 的高能效比和稳定性也为企业和研究机构节省了运营成本，是人工智能开发的理想选择。H100 GPU 的高带宽内存确保了数据传输的高效性，使得复杂任务得以顺利进行。其先进的架构设计不仅提升了计算性能，还优化了资源的使用效率，使得人工智能应用能够更快、更精细地实现技术突破。H100 GPU 配备 80GB 的 HBM2e 高带宽内存。

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    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）。MacowSMXH100GPU