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    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）（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。H100 GPU 适用于大数据分析任务。TaiwanH100GPU how much

    可以在多个计算节点上实现多达256个GPU之间的GPU-to-GPU通信。与常规的NVLink（所有GPU共享一个共同的地址空间，请求直接使用GPU的物理地址进行路由）不同，NVLink网络引入了一个新的网络地址空间，由H100中新的地址转换硬件支持，以隔离所有GPU的地址空间和网络地址空间。这使得NVLink网络可以安全地扩展到更多的GPU上。由于NVLink网络端点不共享一个公共的内存地址空间，NVLink网络连接在整个系统中并不是自动建立的。相反，与其他网络接口(如IB交换机)类似，用户软件应根据需要显式地建立端点之间的连接。第三代NVSwitch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。节点内部每一个新的第三代NVSwitch提供64个端口。NVLinklinks交换机的总吞吐率从上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。还通过多播和NVIDIASHARP网内精简提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括写广播（all_gather）、reduce_scatter、广播原子。组内多播和缩减能提供2倍的吞吐量增益，同时降低了小块大小的延迟。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的负载。新的NVLink交换系统新的NVLINK网络技术和新的第三代NVSwitch相结合。NvdiaH100GPU stockH100 GPU 特价供应，先到先得。

    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。节点内部的每个NVSwitch提供64个第四代NVLink链路端口，以加速多GPU连接。交换机的总吞吐率从上一代的。新的第三代NVSwitch技术也为多播和NVIDIASHARP网络内精简的集群操作提供了硬件加速。新的NVLinkSwitch系统互连技术和新的基于第三代NVSwitch技术的第二级NVLink交换机引入地址空间隔离和保护，使得多达32个节点或256个GPU可以通过NVLink以2：1的锥形胖树拓扑连接。这些相连的节点能够提供TB/sec的全连接带宽，并且能够提供难以置信的一个exaFlop（百亿亿次浮点运算）的FP8稀疏AI计算。PCIeGen5提供了128GB/sec的总带宽(各个方向上为64GB/s)，而Gen4PCIe提供了64GB/sec的总带宽(各个方向上为32GB/sec)。PCIeGen5使H100可以与性能高的x86CPU和SmartNICs/DPU(数据处理单元)接口。

    H100GPU架构细节异步GPUH100扩展了A100在所有地址空间的全局共享异步传输，并增加了对张量内存访问模式的支持。它使应用程序能够构建端到端的异步管道，将数据移入和移出芯片，完全重叠和隐藏带有计算的数据移动。CUDA线程只需要少量的CUDA线程来管理H100的全部内存带宽其他大多数CUDA线程可以专注于通用计算，例如新一代TensorCores的预处理和后处理数据。扩展了层次结构，增加了一个称为线程块集群（ThreadBlockCluster）的新模块，集群(Cluster)是一组线程块(ThreadBlock)，保证线程可以被并发调度，从而实现跨多个SM的线程之间的**协作和数据共享。集群还能更有效地协同驱动异步单元，如张量内存***（TensorMemoryAccelerator）和张量NVIDIA的异步事务屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA线程和片上***能够有效地同步，即使它们驻留在单独的SM上。所有这些新特性使得每个用户和应用程序都可以在任何时候充分利用它们的H100GPU的所有单元，使得H100成为迄今为止功能强大、可编程性强、能效高的GPU。组成多个GPU处理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多处理器（StreamingMultiprocessors。H100 GPU 优惠直降，数量有限。

    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 提供高效的计算资源利用率。NvdiaH100GPU stock

H100 GPU 支持 NVIDIA NVLink 技术。TaiwanH100GPU how much

    网络、存储、RAM、CPU）以及销售它的人的利润率和支持级别。该范围的**，包括支持在内的$360k-380k，是您可能期望与DGXH100相同规格的。1xHGXH100（PCIe）和8xH100GPU大约是300k美元，包括支持，具体取决于规格。PCIe卡的市场价格约为30k-32k美元。SXM卡并不是真正作为单张卡出售的，因此很难在那里给出定价。通常作为4-GPU和8-GPU服务器出售。大约70-80%的需求是SXMH100，其余的是PCIeH100。SXM部分的需求呈上升趋势，因为PCIe卡是前几个月***可用的卡。鉴于大多数公司购买8-GPUHGXH100（SXM），每360个H380的大约支出为8k-100k，包括其他服务器组件。DGXGH200（提醒一下，包含256xGH200，每个GH200包含1xH100GPU和1xGraceCPU）的成本可能在15mm-25mm之间-尽管这是一个猜测，而不是基于定价表。19需要多少个GPU？#GPT-4可能在10，000到25，000架A100之间接受过训练。20Meta拥有大约21，000架A100，特斯拉拥有约7，000架A100，稳定AI拥有约5，000架A100。21猎鹰-40B在384架A100上进行了训练。22Inflection使用3，500H100作为其。23顺便说一句，到22月，我们有3k在运行。并且***运行超过5.<>k。——穆斯塔法·苏莱曼（MustafaSuleyman）。TaiwanH100GPU how much