在大预言模型中达到9倍的AI训练速度和30倍的AI推理速度。HBM3内存子系统提供近2倍的带宽提升。H100SXM5GPU是世界上款采用HBM3内存的GPU,其内存带宽达到3TB/sec。50MB的L2Cache架构缓存了大量的模型和数据以进行重复访问,减少了对HBM3的重复访问次数。第二代多实例GPU(Multi-InstanceGPU,MIG)技术为每个GPU实例提供约3倍的计算能量和近2倍的内存带宽。次支持机密计算,在7个GPU实例的虚拟化环境中支持多租户、多用户配置。(MIG的技术原理:作业可同时在不同的实例上运行,每个实例都有的计算、显存和显存带宽资源,从而实现可预测的性能,同时符合服务质量(QoS)并尽可能提升GPU利用率。)新的机密计算支持保护用户数据,防御硬件和软件攻击,在虚拟化和MIG环境中更好的隔离和保护虚拟机。H100实现了世界上个国产的机密计算GPU,并以全PCIe线速扩展了CPU的可信执行环境。第四代NVIDIANVLink在全归约操作上提供了3倍的带宽提升,在7倍PCIeGen5带宽下,为多GPUIO提供了900GB/sec的总带宽。比上一代NVLink增加了50%的总带宽。第三代NVSwitch技术包括驻留在节点内部和外部的交换机,用于连接服务器、集群和数据中心环境中的多个GPU。H100 GPU 提供高效的 GPU 直连技术。华硕H100GPU price
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。天津H100GPU distributorH100 GPU 支持 NVIDIA NVLink 技术。
基于H100的系统和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡内置H100GPU和HMB3内存堆栈提供第四代NVLink和PCIeGen5连接提供高的应用性能这种配置非常适合在一个服务器和跨服务器的情况下将应用程序扩展到多个GPU上的客户,通过在HGXH100服务器板卡上配置4-GPU和8-GPU实现4-GPU配置:包括GPU之间的点对点NVLink连接,并在服务器中提供更高的CPU-GPU比率;8-GPU配置:包括NVSwitch,以提供SHARP在网络中的缩减和任意对GPU之间900GB/s的完整NVLink带宽。H100SXM5GPU还被用于功能强大的新型DGXH100服务器和DGXSuperPOD系统中。H100PCIeGen5GPU以有350W的热设计功耗(ThermalDesignPower,TDP),提供了H100SXM5GPU的全部能力该配置可选择性地使用NVLink桥以600GB/s的带宽连接多达两个GPU,接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常适合主流加速服务器(使用标准的架构,提供更低服务器功耗),为同时扩展到1或2个GPU的应用提供了很好的性能,包括AIInference和一些HPC应用。在10个前列数据分析、AI和HPC应用程序的数据集中,单个H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能,同时消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一个通用的高性能人工智能系统。
–私有云执行官什么时候会有H100继任者?#可能要到2024年底(2024年中期到2025年初)才会公布,基于Nvidia架构之间的历史时间。在此之前,H100将成为NvidiaGPU的前列产品。(GH200和DGXGH200不算在内,它们不是纯GPU,它们都使用H100作为他们的GPU)会有更高的显存H100吗?#也许是液冷120GBH100s。短缺何时结束?#与我交谈过的一个团体提到,它们实际上在2023年底之前已售罄。采购H100#谁卖H100?#戴尔,HPE,联想,Supermicro和Quanta等OEM销售H100和HGXH100。30当你需要InfiniBand时,你需要直接与Nvidia的Mellanox交谈。31因此,像CoreWeave和Lambda这样的GPU云从OEM购买,然后租给初创公司。超大规模企业(Azure,GCP,AWS,Oracle)更直接地与Nvidia合作,但他们通常也与OEM合作。即使对于DGX,您仍然会通过OEM购买。您可以与英伟达交谈,但您将通过OEM购买。您不会直接向Nvidia下订单。交货时间如何?#8-GPUHGX服务器上的提前期很糟糕,而4-GPUHGX服务器上的提前期很好。每个人都想要8-GPU服务器!如果一家初创公司***下订单,他们什么时候可以访问SSH?#这将是一个交错的部署。假设这是一个5,000GPU的订单。他们可能会在2-000个月内获得4,000或4,5个。H100 GPU 特价供应,先到先得。
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可作为服务器构建模块,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。H100 GPU 的带宽高达 1.6 TB/s。belarusH100GPU促销价
H100 GPU 提供高效的功耗管理。华硕H100GPU price
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)。华硕H100GPU price