企业商机
H100GPU基本参数
  • 品牌
  • Nvidia
  • 型号
  • H100
  • 磁盘阵列
  • Raid10
  • CPU类型
  • Intel Platinum 8558 48 核
  • CPU主频
  • 2.10
  • 内存类型
  • 64G
  • 硬盘容量
  • Samsung PM9A3 7.6TB NVMe *8
  • 厂家
  • SuperMicro
  • 标配CPU个数
  • 2个
  • 最大CPU个数
  • 4个
  • 内存容量
  • 64G*32
  • GPU
  • 8 H100 80GB NVlink
H100GPU企业商机

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。H100 GPU 提供 312 TFLOPS 的 Tensor Core 性能。湖南英伟达H100GPU

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    L2CacheHBM3内存控制器GH100GPU的完整实现8GPUs9TPCs/GPU(共72TPCs)2SMs/TPC(共144SMs)128FP32CUDA/SM4个第四代张量/SM6HBM3/HBM2e堆栈,12个512位内存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架构引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100张量架构专门用于矩阵乘和累加(MMA)数学运算的高性能计算,为AI和HPC应用提供了开创性的性能。H100中新的第四代TensorCore架构提供了每SM的原始稠密和稀疏矩阵数学吞吐量的两倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA数据类型。新的TensorCores还具有更**的数据管理,节省了高达30%的操作数交付能力。FP8数据格式与FP16相比,FP8的数据存储需求减半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章节中进行阐述)同时使用FP8和FP16两种精度,以减少内存占用和提高性能,同时对大型语言和其他模型仍然保持精度。用于加速动态规划(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令为许多DP算法的内循环提供了高等融合操作数的支持,使得动态规划算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1数据cache和共享内存结合将L1数据cache和共享内存功能合并到单个内存块中简化了编程。CPUH100GPU总代H100 GPU 支持 Tensor Core 技术。

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    它可能每年产生$500mm++的经常性收入。ChatGPT运行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能运行。很多。OpenAI希望为ChatGPT及其API发布更多功能,但他们不能,因为他们无法访问足够的GPU。他们通过Microsoft/Azure购买了很多NvidiaGPU。具体来说,他们想要的GPU是NvidiaH100GPU。为了制造H100SXMGPU,Nvidia使用台积电进行制造,并使用台积电的CoWoS封装技术,并使用主要来自SK海力士的HBM3。OpenAI并不是***一家想要GPU的公司(但他们是产品市场契合度强的公司)。其他公司也希望训练大型AI模型。其中一些用例是有意义的,但有些用例更多的是驱动的,不太可能使产品与市场契合。这推高了需求。此外,一些公司担心将来无法访问GPU,因此即使他们还不需要它们,他们现在也会下订单。因此,“对供应短缺的预期会造成更多的供应短缺”正在发生。GPU需求的另一个主要贡献者来自想要创建新的LLM的公司。以下是关于想要构建新LLM的公司对GPU需求的故事:公司高管或创始人知道人工智能领域有很大的机会。也许他们是一家想要在自己的数据上训练LLM并在外部使用它或出售访问权限的企业,或者他们是一家想要构建LLM并出售访问权限的初创公司。他们知道他们需要GPU来训练大型模型。

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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    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 的增强时钟频率可达 1665 MHz。湖北H100GPU库存

H100 GPU 提供高效的计算资源利用率。湖南英伟达H100GPU

H100 GPU 在视频编辑中也展现了其的性能。它能够快速渲染和编辑高分辨率视频,提升工作效率。无论是实时预览、处理还是多层次剪辑,H100 GPU 都能流畅应对,减少卡顿和渲染时间。其高带宽内存和并行处理能力确保了视频编辑过程的流畅和高效,使视频编辑工作变得更加轻松和高效,是视频编辑领域的理想选择。H100 GPU 在云计算平台中的应用也非常。其高并行处理能力和大带宽内存使云计算平台能够高效地处理大量并发任务,提升整体服务质量。H100 GPU 的灵活性和易管理性使其能够轻松集成到各种云计算架构中,满足不同客户的需求。无论是公共云、私有云还是混合云环境,H100 GPU 都能提供强大的计算支持,推动云计算技术的发展和普及。湖南英伟达H100GPU

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