H100 GPU 還具備強大的擴展性，支持多 GPU 配置。通過 NVIDIA NVLink 技術，用戶可以將多塊 H100 GPU 連接在一起，形成一個強大的計算集群。NVLink 提供高帶寬、低延遲的 GPU 互連，確保多 GPU 系統(tǒng)中的數據傳輸高效、穩(wěn)定。這種擴展性使得 H100 GPU 可以靈活應對不同規(guī)模的計算需求，從單節(jié)點應用到大規(guī)模分布式計算環(huán)境，都能夠提供出色的性能和效率。在軟件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的開發(fā)工具和軟件生態(tài)系統(tǒng)。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在內的多種開發(fā)工具，幫助開發(fā)者在 H100 GPU 上快速開發(fā)和優(yōu)化應用。此外，H100 GPU 還支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平臺，開發(fā)者可以通過 NGC 輕松獲取優(yōu)化的深度學習、機器學習和高性能計算容器，加速開發(fā)流程，提升應用性能和部署效率。H100 GPU 優(yōu)惠促銷，馬上下單。xfusionH100GPU一臺多少錢

    稀疏性特征利用了深度學習網絡中的細粒度結構化稀疏性，使標準張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動態(tài)規(guī)劃算法達到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片處理速率提高了3倍（因為單個SM逐時鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數量；更快的時鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對局部性進行編程控制（相比于單個SM上的單線程塊）。這擴展了CUDA編程模型，在編程層次結構中增加了另一個層次，包括線程（Thread）、線程塊（ThreadBlocks）、線程塊集群（ThreadBlockCluster）和網格（Grids）。集群允許多個線程塊在多個SM上并發(fā)運行，以同步和協作的獲取數據和交換數據。新的異步執(zhí)行特征包括一個新的張量存儲加速（TensorMemoryAccelerator,TMA）單元，它可以在全局內存和共享內存之間非常有效的傳輸大塊數據。TMA還支持集群中線程塊之間的異步拷貝。還有一種新的異步事務屏障，用于進行原子數據的移動和同步。新的Transformer引擎采用專門設計的軟件和自定義Hopper張量技術相結合的方式。Transformer引擎在FP8和16位計算之間進行智能管理和動態(tài)選擇，在每一層中自動處理FP8和16位之間的重新選擇和縮放。SingaporeH100GPU一臺多少錢H100 GPU 優(yōu)惠直降，數量有限。

H100 GPU 通過其強大的計算能力和高效的數據傳輸能力，為分布式計算提供了強有力的支持。其并行處理能力和大帶寬內存可以高效處理和傳輸大量數據，提升整體計算效率。H100 GPU 的穩(wěn)定性和可靠性為長時間高負荷運行的分布式計算任務提供了堅實保障。此外，H100 GPU 的靈活擴展能力使其能夠輕松集成到各種分布式計算架構中，滿足不同應用需求，成為分布式計算領域的重要工具。H100 GPU 的市場價格在過去一段時間內經歷了明顯的波動。隨著高性能計算需求的增加，H100 GPU 在人工智能、深度學習和大數據分析等領域的應用越來越多，市場需求不斷攀升，推動了價格的上漲。同時，全球芯片短缺和物流成本的上升也對 H100 GPU 的價格產生了不利影響。盡管如此，隨著供應鏈的逐步恢復和市場需求的平衡，H100 GPU 的價格有望在未來逐漸回落。對于企業(yè)和研究機構來說，了解價格動態(tài)并選擇合適的采購時機至關重要。

    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(fā)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(fā)生。GPU需求的另一個主要貢獻者來自想要創(chuàng)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(chuàng)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(yè)，或者他們是一家想要構建LLM并出售訪問權限的初創(chuàng)公司。他們知道他們需要GPU來訓練大型模型。H100 GPU 提供 312 TFLOPS 的 Tensor Core 性能。

    大多數GPU用于什么用途？#對于使用私有云（CoreWeave、Lambda）的公司，或擁有數百或數千臺H100的公司，幾乎都是LLM和一些擴散模型工作。其中一些是對現有模型的微調，但大多數是您可能還不知道的從頭開始構建新模型的新創(chuàng)業(yè)公司。他們正在簽訂為期3年、價值1000萬至5000萬美元的合同，使用幾百到幾千臺GPU。對于使用帶有少量GPU的按需H100的公司來說，其LLM相關使用率可能仍>50%。私有云現在開始受到企業(yè)的青睞，這些企業(yè)通常會選擇默認的大型云提供商，但現在大家都退出了。大型人工智能實驗室在推理還是訓練方面受到更多限制？#取決于他們有多少產品吸引力！SamAltman表示，如果必須選擇，OpenAI寧愿擁有更多的推理能力，但OpenAI在這兩方面仍然受到限制。H100 GPU 提供高效的計算資源利用率。SingaporeH100GPU一臺多少錢

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    基于H100的系統(tǒng)和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡內置H100GPU和HMB3內存堆棧提供第四代NVLink和PCIeGen5連接提供高的應用性能這種配置非常適合在一個服務器和跨服務器的情況下將應用程序擴展到多個GPU上的客戶，通過在HGXH100服務器板卡上配置4-GPU和8-GPU實現4-GPU配置：包括GPU之間的點對點NVLink連接，并在服務器中提供更高的CPU-GPU比率；8-GPU配置：包括NVSwitch，以提供SHARP在網絡中的縮減和任意對GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬。H100SXM5GPU還被用于功能強大的新型DGXH100服務器和DGXSuperPOD系統(tǒng)中。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設計功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力該配置可選擇性地使用NVLink橋以600GB/s的帶寬連接多達兩個GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務器（使用標準的架構，提供更低服務器功耗），為同時擴展到1或2個GPU的應用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC應用。在10個前列數據分析、AI和HPC應用程序的數據集中，單個H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同時消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個通用的高性能人工智能系統(tǒng)。xfusionH100GPU一臺多少錢