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來源: 發布時間:2025-07-09

    使用張量維度和塊坐標來定義數據傳輸,而不是每個元素尋址。TMA操作是異步的,利用了基于共享內存的異步屏障。TMA編程模型是單線程的,選擇一個經線程中的單個線程發出一個異步TMA操作(cuda::memcpy_async)來復制一個張量,隨后多個線程可以在一個cuda::barrier上等待完成數據傳輸。H100SM增加了硬件來加速這些異步屏障等待操作。TMA的一個主要***是它可以使線程自由地執行其他的工作。在Hopper上,TMA包攬一切。單個線程在啟動TMA之前創建一個副本描述符,從那時起地址生成和數據移動在硬件中處理。TMA提供了一個簡單得多的編程模型,因為它在復制張量的片段時承擔了計算步幅、偏移量和邊界計算的任務。異步事務屏障(“AsynchronousTransactionBarrier”)異步屏障:-將同步過程分為兩步。①線程在生成其共享數據的一部分時發出"到達"的信號。這個"到達"是非阻塞的。因此線程可以自由地執行其他的工作。②終線程需要其他所有線程產生的數據。在這一點上,他們做一個"等待",直到每個線程都有"抵達"的信號。-***是允許提前到達的線程在等待時執行的工作。-等待的線程會在共享內存中的屏障對象上自轉(spin)。H100 GPU 特價供應,先到先得。超微H100GPU代理商

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    他們與英偉達合作托管了一個基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客戶。哪個大云擁有好的網絡?#Azure,CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的網絡,它是3200Gbps,但它是以太網而不是InfiniBand,對于高參數計數LLM訓練等用例,InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的網絡就沒有那么好了。企業使用哪些大云?#在一個大約15家企業的私有數據點中,所有15家都是AWS,GCP或Azure,零甲骨文。大多數企業將堅持使用現有的云。絕望的初創公司會去哪里,哪里就有供應。DGXCloud怎么樣,英偉達正在與誰合作?#“NVIDIA正在與的云服務提供商合作托管DGX云基礎設施,從Oracle云基礎設施(OCI)開始”-您處理Nvidia的銷售,但您通過現有的云提供商租用它(首先使用Oracle啟動,然后是Azure,然后是GoogleCloud,而不是使用AWS啟動)3233Jensen在上一次財報電話會議上表示:“理想的組合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么時候推出他們的H100預覽?#CoreWeave是個。34英偉達給了他們較早的分配,大概是為了幫助加強大型云之間的競爭(因為英偉達是投資者)。Azure于13月100日宣布H<>可供預覽。35甲骨文于21月100日宣布H<>數量有限。超微H100GPU代理商H100 GPU 的基礎時鐘頻率為 1410 MHz。

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    在大預言模型中達到9倍的AI訓練速度和30倍的AI推理速度。HBM3內存子系統提供近2倍的帶寬提升。H100SXM5GPU是世界上款采用HBM3內存的GPU,其內存帶寬達到3TB/sec。50MB的L2Cache架構緩存了大量的模型和數據以進行重復訪問,減少了對HBM3的重復訪問次數。第二代多實例GPU(Multi-InstanceGPU,MIG)技術為每個GPU實例提供約3倍的計算能量和近2倍的內存帶寬。次支持機密計算,在7個GPU實例的虛擬化環境中支持多租戶、多用戶配置。(MIG的技術原理:作業可同時在不同的實例上運行,每個實例都有的計算、顯存和顯存帶寬資源,從而實現可預測的性能,同時符合服務質量(QoS)并盡可能提升GPU利用率。)新的機密計算支持保護用戶數據,防御硬件和軟件攻擊,在虛擬化和MIG環境中更好的隔離和保護虛擬機。H100實現了世界上個國產的機密計算GPU,并以全PCIe線速擴展了CPU的可信執行環境。第四代NVIDIANVLink在全歸約操作上提供了3倍的帶寬提升,在7倍PCIeGen5帶寬下,為多GPUIO提供了900GB/sec的總帶寬。比上一代NVLink增加了50%的總帶寬。第三代NVSwitch技術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。

    然后剩余的總共大約6個月。初創公司是否從OEM和經銷商處購買?#沒有。初創公司通常會去像甲骨文這樣的大型云租用訪問權限,或者像Lambda和CoreWeave這樣的私有云,或者與OEM和數據中心合作的提供商,如FluidStack。初創公司何時構建自己的數據中心與進行托管?#對于構建數據中心,考慮因素是構建數據中心的時間,您是否具有硬件方面的人員和經驗,以及它的資本支出是否昂貴。更容易租用和colo服務器。如果你想建立自己的DC,你必須在你所在的位置運行一條暗光纖線路來連接到互聯網-每公里10萬美元。大部分基礎設施已經在互聯網繁榮期間建成并支付。現在你可以租它,相當便宜–私有云執行官從租賃到擁有的范圍是:按需云(使用云服務的純租賃),保留云,colo(購買服務器,與提供商合作托管和管理服務器),自托管(自己購買和托管服務器)。大多數需要大量H100的初創公司將進行保留云或colo。大云如何比較?#人們認為,Oracle基礎架構不如三大云可靠。作為交換,甲骨文會提供更多的技術支持幫助和時間。100%.一大堆不滿意的客戶,哈哈–私有云執行官我認為[甲骨文]有更好的網絡–(不同)私有云高管一般來說,初創公司會選擇提供支持、價格和容量的佳組合的人。H100 GPU 特惠價格,先到先得。

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    L2CacheHBM3內存控制器GH100GPU的完整實現8GPUs9TPCs/GPU(共72TPCs)2SMs/TPC(共144SMs)128FP32CUDA/SM4個第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧,12個512位內存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構專門用于矩陣乘和累加(MMA)數學運算的高性能計算,為AI和HPC應用提供了開創性的性能。H100中新的第四代TensorCore架構提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數學吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數據類型。新的TensorCores還具有更**的數據管理,節省了高達30%的操作數交付能力。FP8數據格式與FP16相比,FP8的數據存儲需求減半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度,以減少內存占用和提高性能,同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態規劃(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內循環提供了高等融合操作數的支持,使得動態規劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數據cache和共享內存結合將L1數據cache和共享內存功能合并到單個內存塊中簡化了編程。超微H100GPU代理商

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