它可能每年產生$500mm++的經常性收入。ChatGPT運行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能運行。很多。OpenAI希望為ChatGPT及其API發布更多功能，但他們不能，因為他們無法訪問足夠的GPU。他們通過Microsoft/Azure購買了很多NvidiaGPU。具體來說，他們想要的GPU是NvidiaH100GPU。為了制造H100SXMGPU，Nvidia使用臺積電進行制造，并使用臺積電的CoWoS封裝技術，并使用主要來自SK海力士的HBM3。OpenAI并不是***一家想要GPU的公司（但他們是產品市場契合度強的公司）。其他公司也希望訓練大型AI模型。其中一些用例是有意義的，但有些用例更多的是驅動的，不太可能使產品與市場契合。這推高了需求。此外，一些公司擔心將來無法訪問GPU，因此即使他們還不需要它們，他們現在也會下訂單。因此，“對供應短缺的預期會造成更多的供應短缺”正在發生。GPU需求的另一個主要貢獻者來自想要創建新的LLM的公司。以下是關于想要構建新LLM的公司對GPU需求的故事：公司高管或創始人知道人工智能領域有很大的機會。也許他們是一家想要在自己的數據上訓練LLM并在外部使用它或出售訪問權限的企業，或者他們是一家想要構建LLM并出售訪問權限的初創公司。他們知道他們需要GPU來訓練大型模型。H100 GPU 提供高效的技術支持。80GH100GPU

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H100 GPU 在云計算平臺中的應用也非常多。其高并行處理能力和大帶寬內存使云計算平臺能夠高效地處理大量并發任務，提升整體服務質量。H100 GPU 的靈活性和易管理性使其能夠輕松集成到各種云計算架構中，滿足不同客戶的需求。無論是公共云、私有云還是混合云環境，H100 GPU 都能提供強大的計算支持，推動云計算技術的發展和普及。H100 GPU 在云計算中的應用也非常多。它的高并行處理能力和大帶寬內存使云計算平臺能夠高效地處理大量并發任務，提升整體服務質量。H100 GPU 的靈活性和易管理性使其能夠輕松集成到各種云計算架構中，滿足不同客戶的需求。無論是公共云、私有云還是混合云環境，H100 GPU 都能提供強大的計算支持，推動云計算技術的發展和普及。

視頻編輯需要處理大量的圖像和視頻數據，H100 GPU 的強大計算能力為此類任務提供了極大的便利。其高帶寬內存和并行處理能力能夠快速渲染和編輯高分辨率視頻，提升工作效率。無論是實時預覽、處理還是多層次剪輯，H100 GPU 都能流暢應對，減少卡頓和渲染時間。其高能效設計和穩定性確保了視頻編輯過程的順利進行，使其成為視頻編輯領域的理想選擇。H100 GPU 的并行處理能力和高帶寬內存確保了復雜任務的順利進行。其在視頻編輯中的應用不僅提升了工作效率，還顯著提高了視頻質量，使得創意工作更加輕松和高效。H100 GPU 促銷降價，快來選購。

H100 GPU 的價格動態反映了市場對高性能計算設備的強烈需求。近年來，隨著人工智能、深度學習和大數據分析等領域的快速發展，H100 GPU 的市場需求量大幅增加，導致其價格持續攀升。此外，全球芯片短缺和供應鏈問題進一步加劇了 H100 GPU 價格的波動。盡管如此，隨著技術的進步和供應鏈的優化，H100 GPU 的生產成本有望逐步降低，從而帶動市場價格的回落。然而，在短期內，H100 GPU 的價格仍將保持在一個較高的水平。H100 GPU 的市場價格受多種因素影響，近期價格波動明顯。由于 H100 GPU 擁有的計算性能和廣泛的應用前景，市場需求旺盛，推動了價格的上漲。此外，全球供應鏈緊張和半導體短缺也對 H100 GPU 的價格造成了影響，導致其市場價格居高不下。然而，隨著市場逐漸穩定和供應鏈的改善，預計 H100 GPU 的價格將逐步趨于合理。對于企業和研究機構而言，了解 H100 GPU 的價格動態有助于制定更加合理的采購策略，以獲取比較好的性價比。H100 GPU 適用于虛擬現實開發。湖北NvdiaH100GPU

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    可以在多個計算節點上實現多達256個GPU之間的GPU-to-GPU通信。與常規的NVLink（所有GPU共享一個共同的地址空間，請求直接使用GPU的物理地址進行路由）不同，NVLink網絡引入了一個新的網絡地址空間，由H100中新的地址轉換硬件支持，以隔離所有GPU的地址空間和網絡地址空間。這使得NVLink網絡可以安全地擴展到更多的GPU上。由于NVLink網絡端點不共享一個公共的內存地址空間，NVLink網絡連接在整個系統中并不是自動建立的。相反，與其他網絡接口(如IB交換機)類似，用戶軟件應根據需要顯式地建立端點之間的連接。第三代NVSwitch包括駐留在節點內部和外部的交換機，用于連接服務器、集群和數據中心環境中的多個GPU。節點內部每一個新的第三代NVSwitch提供64個端口。NVLinklinks交換機的總吞吐率從上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。還通過多播和NVIDIASHARP網內精簡提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括寫廣播（all_gather）、reduce_scatter、廣播原子。組內多播和縮減能提供2倍的吞吐量增益，同時降低了小塊大小的延遲。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的負載。新的NVLink交換系統新的NVLINK網絡技術和新的第三代NVSwitch相結合。80GH100GPU