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    使用張量維度和塊坐標來定義數(shù)據(jù)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(nèi)存的異步屏障。TMA編程模型是單線程的，選擇一個經(jīng)線程中的單個線程發(fā)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(shù)據(jù)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(zhí)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(chuàng)建一個副本描述符，從那時起地址生成和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的一部分時發(fā)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(zhí)行其他的工作。②終線程需要其他所有線程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。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(zhí)行的工作。-等待的線程會在共享內(nèi)存中的屏障對象上自轉(zhuǎn)（spin）。H100 GPU 特價供應，先到先得。超微H100GPU代理商

    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(wǎng)絡？#Azure，CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的網(wǎng)絡，它是3200Gbps，但它是以太網(wǎng)而不是InfiniBand，對于高參數(shù)計數(shù)LLM訓練等用例，InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的網(wǎng)絡就沒有那么好了。企業(yè)使用哪些大云？#在一個大約15家企業(yè)的私有數(shù)據(jù)點中，所有15家都是AWS，GCP或Azure，零甲骨文。大多數(shù)企業(yè)將堅持使用現(xiàn)有的云。絕望的初創(chuàng)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(xiàn)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(shù)量有限。超微H100GPU代理商H100 GPU 的基礎時鐘頻率為 1410 MHz。

    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(nèi)存子系統(tǒng)提供近2倍的帶寬提升。H100SXM5GPU是世界上款采用HBM3內(nèi)存的GPU，其內(nèi)存帶寬達到3TB/sec。50MB的L2Cache架構(gòu)緩存了大量的模型和數(shù)據(jù)以進行重復訪問，減少了對HBM3的重復訪問次數(shù)。第二代多實例GPU（Multi-InstanceGPU,MIG）技術(shù)為每個GPU實例提供約3倍的計算能量和近2倍的內(nèi)存帶寬。次支持機密計算，在7個GPU實例的虛擬化環(huán)境中支持多租戶、多用戶配置。（MIG的技術(shù)原理：作業(yè)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(xiàn)可預測的性能，同時符合服務質(zhì)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(shù)據(jù)，防御硬件和軟件攻擊，在虛擬化和MIG環(huán)境中更好的隔離和保護虛擬機。H100實現(xiàn)了世界上個國產(chǎn)的機密計算GPU，并以全PCIe線速擴展了CPU的可信執(zhí)行環(huán)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(shù)包括駐留在節(jié)點內(nèi)部和外部的交換機，用于連接服務器、集群和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的多個GPU。

    然后剩余的總共大約6個月。初創(chuàng)公司是否從OEM和經(jīng)銷商處購買？#沒有。初創(chuàng)公司通常會去像甲骨文這樣的大型云租用訪問權(quán)限，或者像Lambda和CoreWeave這樣的私有云，或者與OEM和數(shù)據(jù)中心合作的提供商，如FluidStack。初創(chuàng)公司何時構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中心與進行托管？#對于構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，考慮因素是構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的時間，您是否具有硬件方面的人員和經(jīng)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(lián)網(wǎng)-每公里10萬美元。大部分基礎設施已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)繁榮期間建成并支付?，F(xiàn)在你可以租它，相當便宜–私有云執(zhí)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(shù)需要大量H100的初創(chuàng)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(gòu)不如三大云可靠。作為交換，甲骨文會提供更多的技術(shù)支持幫助和時間。100%.一大堆不滿意的客戶，哈哈–私有云執(zhí)行官我認為[甲骨文]有更好的網(wǎng)絡–（不同）私有云高管一般來說，初創(chuàng)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(nèi)存控制器GH100GPU的完整實現(xiàn)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(nèi)存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構(gòu)引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構(gòu)專門用于矩陣乘和累加(MMA)數(shù)學運算的高性能計算，為AI和HPC應用提供了開創(chuàng)性的性能。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。超微H100GPU代理商