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    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 提供高效的视频编辑支持。硬盘H100GPU stock

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。硬盘H100GPU stockH100 GPU 支持多 GPU 配置。

    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）。

H100 GPU 在边缘计算中的应用也非常。其高性能计算能力和低功耗设计使其非常适合用于边缘计算。H100 GPU 的强大并行处理能力可以高效处理实时数据，提升应用的响应速度和可靠性。无论是在智能制造、智慧城市还是物联网应用中，H100 GPU 都能提升数据处理效率，满足边缘计算的需求。其紧凑设计和高能效比为边缘计算设备提供了理想的硬件支持，是边缘计算领域的重要组成部分。

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