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    網(wǎng)絡(luò)、存儲、RAM、CPU）以及銷售它的人的利潤率和支持級別。該范圍的**，包括支持在內(nèi)的$360k-380k，是您可能期望與DGXH100相同規(guī)格的。1xHGXH100（PCIe）和8xH100GPU大約是300k美元，包括支持，具體取決于規(guī)格。PCIe卡的市場價格約為30k-32k美元。SXM卡并不是真正作為單張卡出售的，因此很難在那里給出定價。通常作為4-GPU和8-GPU服務(wù)器出售。大約70-80%的需求是SXMH100，其余的是PCIeH100。SXM部分的需求呈上升趨勢，因為PCIe卡是前幾個月***可用的卡。鑒于大多數(shù)公司購買8-GPUHGXH100（SXM），每360個H380的大約支出為8k-100k，包括其他服務(wù)器組件。DGXGH200（提醒一下，包含256xGH200，每個GH200包含1xH100GPU和1xGraceCPU）的成本可能在15mm-25mm之間-盡管這是一個猜測，而不是基于定價表。19需要多少個GPU？#GPT-4可能在10，000到25，000架A100之間接受過訓練。20Meta擁有大約21，000架A100，特斯拉擁有約7，000架A100，穩(wěn)定AI擁有約5，000架A100。21獵鷹-40B在384架A100上進行了訓練。22Inflection使用3，500H100作為其。23順便說一句，到22月，我們有3k在運行。并且***運行超過5.<>k。——穆斯塔法·蘇萊曼（MustafaSuleyman）。H100 GPU 提供 312 TFLOPS 的 Tensor Core 性能。80GH100GPU stock

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    使用TSMC4nm工藝定制800億個晶體管，814mm2芯片面積。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架構(gòu)NVIDIAGraceCPU：利用ARM架構(gòu)的靈活性，創(chuàng)建了從底層設(shè)計的CPU和服務(wù)器架構(gòu)，用于加速計算。H100：通過NVIDIA的超高速片間互連與Grace配對，能提供900GB/s的帶寬，比PCIeGen5快了7倍目錄H100GPU主要特征基于H100的系統(tǒng)和板卡H100張量架構(gòu)FP8數(shù)據(jù)格式用于加速動態(tài)規(guī)劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存結(jié)合H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進線程塊集群（ThreadBlockClusters）分布式共享內(nèi)存（DSMEM）異步執(zhí)行H100HBM和L2cache內(nèi)存架構(gòu)H100HBM3和HBM2eDRAM子系統(tǒng)H100L2cache內(nèi)存子系統(tǒng)RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink網(wǎng)絡(luò)第三代NVSwitch新的NVLink交換系統(tǒng)PCIeGen5安全性增強和保密計算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多處理器（StreamingMultiprocessor,SM）第四代張量：片間通信速率提高了6倍（包括單個SM加速、額外的SM數(shù)量、更高的時鐘）；在等效數(shù)據(jù)類型上提供了2倍的矩陣乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA）計算速率，相比于之前的16位浮點運算，使用新的FP8數(shù)據(jù)類型使速率提高了4倍。H100 GPU 優(yōu)惠促銷，馬上下單。Iran超微H100GPU

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    H100中新的第四代TensorCore架構(gòu)提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數(shù)學吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數(shù)據(jù)類型。新的TensorCores還具有更**的數(shù)據(jù)管理，節(jié)省了高達30%的操作數(shù)交付能力。FP8數(shù)據(jù)格式與FP16相比，F(xiàn)P8的數(shù)據(jù)存儲需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度，以減少內(nèi)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(tài)規(guī)劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內(nèi)循環(huán)提供了高等融合操作數(shù)的支持，使得動態(tài)規(guī)劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存結(jié)合將L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存功能合并到單個內(nèi)存塊中簡化了編程，減少了達到峰值或接近峰值應用性能所需的調(diào)優(yōu)；為這兩種類型的內(nèi)存訪問提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進關(guān)鍵數(shù)據(jù)局部性：將程序數(shù)據(jù)盡可能的靠近執(zhí)行單元異步執(zhí)行：尋找的任務(wù)與內(nèi)存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。目標是使GPU中的所有單元都能得到充分利用。線程塊集群（ThreadBlockClusters）提出背景：線程塊包含多個線程并發(fā)運行在單個SM上。80GH100GPU stock