使用TSMC4nm工藝定制800億個晶體管，814mm2芯片面積。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架構NVIDIAGraceCPU：利用ARM架構的靈活性，創建了從底層設計的CPU和服務器架構，用于加速計算。H100：通過NVIDIA的超高速片間互連與Grace配對，能提供900GB/s的帶寬，比PCIeGen5快了7倍目錄H100GPU主要特征基于H100的系統和板卡H100張量架構FP8數據格式用于加速動態規劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1數據cache和共享內存結合H100GPU層次結構和異步性改進線程塊集群（ThreadBlockClusters）分布式共享內存（DSMEM）異步執行H100HBM和L2cache內存架構H100HBM3和HBM2eDRAM子系統H100L2cache內存子系統RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink網絡第三代NVSwitch新的NVLink交換系統PCIeGen5安全性增強和保密計算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多處理器（StreamingMultiprocessor,SM）第四代張量：片間通信速率提高了6倍（包括單個SM加速、額外的SM數量、更高的時鐘）；在等效數據類型上提供了2倍的矩陣乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA）計算速率，相比于之前的16位浮點運算，使用新的FP8數據類型使速率提高了4倍。H100 GPU 限時降價，機會不容錯過。SMXH100GPU stock

    –私有云執行官什么時候會有H100繼任者？#可能要到2024年底（2024年中期到2025年初）才會公布，基于Nvidia架構之間的歷史時間。在此之前，H100將成為NvidiaGPU的前列產品。（GH200和DGXGH200不算在內，它們不是純GPU，它們都使用H100作為他們的GPU）會有更高的顯存H100嗎？#也許是液冷120GBH100s。短缺何時結束？#與我交談過的一個團體提到，它們實際上在2023年底之前已售罄。采購H100#誰賣H100？#戴爾，HPE，聯想，Supermicro和Quanta等OEM銷售H100和HGXH100。30當你需要InfiniBand時，你需要直接與Nvidia的Mellanox交談。31因此，像CoreWeave和Lambda這樣的GPU云從OEM購買，然后租給初創公司。超大規模企業（Azure，GCP，AWS，Oracle）更直接地與Nvidia合作，但他們通常也與OEM合作。即使對于DGX，您仍然會通過OEM購買。您可以與英偉達交談，但您將通過OEM購買。您不會直接向Nvidia下訂單。交貨時間如何？#8-GPUHGX服務器上的提前期很糟糕，而4-GPUHGX服務器上的提前期很好。每個人都想要8-GPU服務器！如果一家初創公司***下訂單，他們什么時候可以訪問SSH？#這將是一個交錯的部署。假設這是一個5，000GPU的訂單。他們可能會在2-000個月內獲得4，000或4，5個。英偉達H100GPU貨期H100 GPU 限時特惠，立刻搶購。

    H100GPU層次結構和異步性改進關鍵數據局部性：將程序數據盡可能的靠近執行單元異步執行：尋找的任務與內存傳輸和其他事物重疊。目標是使GPU中的所有單元都能得到充分利用。線程塊集群（ThreadBlockClusters）提出背景：線程塊包含多個線程并發運行在單個SM上，這些線程可以使用SM的共享內存與快速屏障同步并交換數據。然而，隨著GPU規模超過100個SM，計算程序變得更加復雜，線程塊作為編程模型中***表示的局部性單元不足以大化執行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發調度到一組SM上，其目標是使跨多個SM的線程能夠有效地協作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結構中一組物理上總是緊密相連的子模塊。H100中的集群中的線程在一個GPC內跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協作能力，在一個GPC中SM的一個SM-to-SM網絡提供集群中線程之間快速的數據共享。分布式共享內存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內存，并進行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網絡保證了對遠程DSMEM的快速、低延遲訪問。在CUDA層面。集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個線程的通用地址空間中。

    硬件方面的TPU，Inferentia，LLMASIC和其他產品，以及軟件方面的Mojo，Triton和其他產品，以及使用AMD硬件和軟件的樣子。我正在探索一切，盡管專注于***可用的東西。如果您是自由職業者，并希望幫助Llama2在不同的硬件上運行，請給我發電子郵件。到目前為止，我們已經在AMD，Gaudi上運行了TPU和Inferentia，并且來自AWSSilicon，R**n，Groq，Cerebras和其他公司的人員提供了幫助。確認#本文包含大量專有和以前未發布的信息。當您看到人們對GPU生產能力感到疑惑時，請向他們指出這篇文章的方向。感謝私有GPU云公司的少數高管和創始人，一些AI創始人，ML工程師，深度學習研究員，其他一些行業和一些非行業讀者，他們提供了有用的評論。感謝哈米德的插圖。A100\H100基本上越來越少，A800目前也在位H800讓路，如果確實需要A100\A800\H100\H800GPU，建議就不用挑剔了，HGX和PCIE版對大部分使用者來說區別不是很大，有貨就可以下手了。無論如何，選擇正規品牌廠商合作，在目前供需失衡不正常的市場情況下，市面大部分商家是無法供應的，甚至提供不屬實的信息。H100 GPU 降價促銷，機會難得。

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