我理解的就是这些等待的线程在等待的时候无法执行其他工作）也是一个分裂的屏障，但不对到达的线程计数，同时也对事务进行计数。为写入共享内存引入一个新的命令，同时传递要写入的数据和事务计数。事务计数本质上是对字节计数异步事务屏障会在W**t命令处阻塞线程，直到所有生产者线程都执行了一个Arrive，所有事务计数之和达到期望值。异步事务屏障是异步内存拷贝或数据交换的一种强有力的新原语。集群可以进行线程块到线程块通信，进行隐含同步的数据交换，集群能力建立在异步事务屏障之上。H100HBM和L2cache内存架构HBM存储器由内存堆栈组成，位于与GPU相同的物理封装上，与传统的GDDR5/6内存相比，提供了可观的功耗和面积节省，允许更多的GPU被安装在系统中。devicememory：驻留在HBM内存空间的CUDA程序访问的全局和局部内存区域constantcache：驻留在devicememory内的不变内存空间texturecache：驻留在devicememory内的纹理和表面内存空间L2cache：对HBM内存进行读和写servicesmemory请求来源于GPU内的各种子系统HBM和L2内存空间对所有SM和所有运行在GPU上的应用程序都是可访问的。HBM3或HBM2eDRAM和L2缓存子系统都支持数据压缩和解压缩技术。H100 GPU 提供高效的数据分析能力。NVLINKH100GPU代理商

    使用TSMC4nm工艺定制800亿个晶体管，814mm2芯片面积。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架构NVIDIAGraceCPU：利用ARM架构的灵活性，创建了从底层设计的CPU和服务器架构，用于加速计算。H100：通过NVIDIA的超高速片间互连与Grace配对，能提供900GB/s的带宽，比PCIeGen5快了7倍目录H100GPU主要特征基于H100的系统和板卡H100张量架构FP8数据格式用于加速动态规划（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1数据cache和共享内存结合H100GPU层次结构和异步性改进线程块集群（ThreadBlockClusters）分布式共享内存（DSMEM）异步执行H100HBM和L2cache内存架构H100HBM3和HBM2eDRAM子系统H100L2cache内存子系统RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink网络第三代NVSwitch新的NVLink交换系统PCIeGen5安全性增强和保密计算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多处理器（StreamingMultiprocessor,SM）第四代张量：片间通信速率提高了6倍（包括单个SM加速、额外的SM数量、更高的时钟）；在等效数据类型上提供了2倍的矩阵乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA）计算速率，相比于之前的16位浮点运算，使用新的FP8数据类型使速率提高了4倍。NVLINKH100GPU代理商H100 GPU 提供 312 TFLOPS 的 Tensor Core 性能。

视频编辑需要处理大量的图像和视频数据，H100 GPU 的强大计算能力为此类任务提供了极大的便利。其高带宽内存和并行处理能力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。其高能效设计和稳定性确保了视频编辑过程的顺利进行，使其成为视频编辑领域的理想选择。H100 GPU 的并行处理能力和高带宽内存确保了复杂任务的顺利进行。其在视频编辑中的应用不仅提升了工作效率，还显著提高了视频质量，使得创意工作更加轻松和高效。

    他们与来自大云（Azure，GoogleCloud，AWS）的一些人交谈，试图获得许多H100。他们发现他们无法从大云中获得大量分配，并且一些大云没有良好的网络设置。因此，他们与其他提供商（如CoreWeave，Oracle，Lambda，FluidStack）进行了交谈。如果他们想自己购买GPU并拥有它们，也许他们也会与OEM和Nvidia交谈。终，他们获得了大量的GPU。现在，他们试图获得产品市场契合度。如果不是很明显，这条途径就没有那么好了-请记住，OpenAI在更小的模型上获得了产品市场契合度，然后将它们扩大了规模。但是，现在要获得产品市场契合度，您必须比OpenAI的模型更适合用户的用例，因此首先，您将需要比OpenAI开始时更多的GPU。预计至少到100年底，H2023将短缺数百或数千次部署。到2023年底，情况将更加清晰，但就目前而言，短缺似乎也可能持续到2024年的某些时间。GPU供需之旅。大版本取得联系#作者：克莱·帕斯卡。问题和笔记可以通过电子邮件发送。新帖子：通过电子邮件接收有关新帖子的通知。帮助：看这里。自然的下一个问题-英伟达替代品呢？#自然的下一个问题是“好吧，竞争和替代方案呢？我正在探索硬件替代方案以及软件方法。提交我应该探索的东西作为此表格的替代方案。例如。H100 GPU 采用先进的风冷和液冷混合散热设计。

    他们与英伟达合作托管了一个基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客户。哪个大云拥有好的网络？#Azure，CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的网络，它是3200Gbps，但它是以太网而不是InfiniBand，对于高参数计数LLM训练等用例，InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的网络就没有那么好了。企业使用哪些大云？#在一个大约15家企业的私有数据点中，所有15家都是AWS，GCP或Azure，零甲骨文。大多数企业将坚持使用现有的云。绝望的初创公司会去哪里，哪里就有供应。DGXCloud怎么样，英伟达正在与谁合作？#“NVIDIA正在与的云服务提供商合作托管DGX云基础设施，从Oracle云基础设施（OCI）开始”-您处理Nvidia的销售，但您通过现有的云提供商租用它（首先使用Oracle启动，然后是Azure，然后是GoogleCloud，而不是使用AWS启动）3233Jensen在上一次财报电话会议上表示：“理想的组合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么时候推出他们的H100预览？#CoreWeave是个。34英伟达给了他们较早的分配，大概是为了帮助加强大型云之间的竞争（因为英伟达是投资者）。Azure于13月100日宣布H<>可供预览。35甲骨文于21月100日宣布H<>数量有限。H100 GPU 限时特惠，立刻抢购。NVLINKH100GPU代理商

H100 GPU 在游戏开发中提升视觉效果。NVLINKH100GPU代理商

    用于训练、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技术单个DGXH100系统提供了16petaFLOPS（千万亿次浮点运算）（FP16稀疏AI计算性能）。通过将多个DGXH100系统连接组成集群（称为DGXPODs或DGXSuperPODs），可以很容易地扩大这种性能。DGXSuperPOD从32个DGXH100系统开始，被称为"可扩展单元"集成了256个H100GPU，这些GPU通过基于第三代NVSwitch技术的新的二级NVLink交换机连接，提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI计算性能。同时支持无线带宽（InifiniBand,IB）和NVLINKSwitch网络选项。HGXH100通过NVLink和NVSwitch提供的高速互连，HGXH100将多个H100结合起来，使其能创建世界上强大的可扩展服务器。HGXH100可作为服务器构建?？?，以集成底板的形式在4个或8个H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX将NVIDIAH100GPU的强大功能与NVIDIA?ConnectX-7SmartNIC的**组网能力相结合，可提供高达400Gb/s的带宽包括NVIDIAASAP2(加速交换和分组处理)等创新功能，以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在线硬件加速。这种独特的架构为GPU驱动的I/O密集型工作负载提供了前所未有的性能，如在企业数据中心进行分布式AI训练，或在边缘进行5G信号处理等。NVLINKH100GPU代理商