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    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 限时特惠，立刻抢购。SupermicroH100GPU促销

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。SupermicroH100GPU折扣H100 GPU 适用于智能制造领域。

    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。

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    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 在云计算中的应用也非常多。河南模组H100GPU

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利用 NVIDIA H100 Tensor GPU，提供所有工作负载前所未有的效能、可扩展性和安全性。 使用 NVIDIA® NVLink® Switch 系统，比较高可连接 256 个 H100 来加速百万兆级工作负载，此外还有的 Transformer Engine，可解决一兆参数语言模型。 H100 所结合的技术创新，可加速大型语言模型速度，比前一代快上 30 倍，提供业界的对话式人工智能。英伟达 DGX SuperPOD架构采用英伟达的NVLink和NVSwitch系统，多可连接32个DGX节点，共256个H100 GPU。这是一个真正的人工智能基础设施平台；英伟达的DGX SuperPOD数据中心设计[4]让我们对真正的企业人工智能基础设施的巨大功率和冷却需求有了一些了解。SupermicroH100GPU促销