80GH100GPU list price

    它可能每年產(chǎn)生$500mm++的經(jīng)常性收入。ChatGPT運(yùn)行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能運(yùn)行。很多。OpenAI希望為ChatGPT及其API發(fā)布更多功能，但他們不能，因?yàn)樗麄儫o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(tái)積電進(jìn)行制造，并使用臺(tái)積電的CoWoS封裝技術(shù)，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(chǎn)品市場契合度強(qiáng)的公司）。其他公司也希望訓(xùn)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(qū)動(dòng)的，不太可能使產(chǎn)品與市場契合。這推高了需求。此外，一些公司擔(dān)心將來無法訪問GPU，因此即使他們還不需要它們，他們現(xiàn)在也會(huì)下訂單。因此，“對供應(yīng)短缺的預(yù)期會(huì)造成更多的供應(yīng)短缺”正在發(fā)生。GPU需求的另一個(gè)主要貢獻(xiàn)者來自想要?jiǎng)?chuàng)建新的LLM的公司。以下是關(guān)于想要構(gòu)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(lǐng)域有很大的機(jī)會(huì)。也許他們是一家想要在自己的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練LLM并在外部使用它或出售訪問權(quán)限的企業(yè)，或者他們是一家想要構(gòu)建LLM并出售訪問權(quán)限的初創(chuàng)公司。他們知道他們需要GPU來訓(xùn)練大型模型。H100 GPU 在游戲開發(fā)中提升視覺效果。80GH100GPU list price

在游戲開發(fā)領(lǐng)域，H100 GPU 提供了強(qiáng)大的圖形處理能力和計(jì)算性能。它能夠?qū)崿F(xiàn)更加復(fù)雜和逼真的游戲畫面，提高游戲的視覺效果和玩家體驗(yàn)。H100 GPU 的并行處理單元可以高效處理大量圖形和物理運(yùn)算，減少延遲和卡頓現(xiàn)象。對于開發(fā)者來說，H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長時(shí)間的開發(fā)和測試提供了可靠保障，助力開發(fā)者創(chuàng)造出更具創(chuàng)意和吸引力的游戲作品。當(dāng)前，H100 GPU 的市場價(jià)格主要受到供需關(guān)系和生產(chǎn)成本的影響。由于 H100 GPU 在高性能計(jì)算中的表現(xiàn)，市場需求不斷增加，推動(dòng)了價(jià)格的上升。此外，全球芯片短缺和供應(yīng)鏈問題也對 H100 GPU 的價(jià)格產(chǎn)生了重要影響，導(dǎo)致其市場價(jià)格居高不下。盡管如此，隨著市場供需關(guān)系的逐步平衡和供應(yīng)鏈的恢復(fù)，預(yù)計(jì) H100 GPU 的價(jià)格將逐漸趨于合理。對于計(jì)劃采購 H100 GPU 的企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)來說，關(guān)注市場價(jià)格動(dòng)態(tài)和供應(yīng)鏈狀況，有助于制定更加科學(xué)的采購決策。NvdiaH100GPU 擁有 8192 個(gè) CUDA。

H100 GPU 通過其強(qiáng)大的計(jì)算能力和高效的數(shù)據(jù)傳輸能力，為分布式計(jì)算提供了強(qiáng)有力的支持。其并行處理能力和大帶寬內(nèi)存可以高效處理和傳輸大量數(shù)據(jù)，提升整體計(jì)算效率。H100 GPU 的穩(wěn)定性和可靠性為長時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)行的分布式計(jì)算任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)保障。此外，H100 GPU 的靈活擴(kuò)展能力使其能夠輕松集成到各種分布式計(jì)算架構(gòu)中，滿足不同應(yīng)用需求，成為分布式計(jì)算領(lǐng)域的重要工具。H100 GPU 的市場價(jià)格在過去一段時(shí)間內(nèi)經(jīng)歷了明顯的波動(dòng)。隨著高性能計(jì)算需求的增加，H100 GPU 在人工智能、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，市場需求不斷攀升，推動(dòng)了價(jià)格的上漲。同時(shí)，全球芯片短缺和物流成本的上升也對 H100 GPU 的價(jià)格產(chǎn)生了不利影響。盡管如此，隨著供應(yīng)鏈的逐步恢復(fù)和市場需求的平衡，H100 GPU 的價(jià)格有望在未來逐漸回落。對于企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)來說，了解價(jià)格動(dòng)態(tài)并選擇合適的采購時(shí)機(jī)至關(guān)重要。

在浮點(diǎn)計(jì)算能力方面，H100 GPU 也表現(xiàn)出色。其單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力（FP32）達(dá)到 19.5 TFLOPS，雙精度浮點(diǎn)計(jì)算能力（FP64）達(dá)到 9.7 TFLOPS，適用于科學(xué)計(jì)算、工程仿真和金融建模等高精度計(jì)算需求的應(yīng)用。此外，H100 GPU 還支持 Tensor Core 技術(shù)，其 Tensor Core 性能可達(dá) 312 TFLOPS，特別適合深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等需要大量矩陣運(yùn)算的任務(wù)，極大地提升了計(jì)算效率。H100 GPU 配備了 80GB 的 HBM2e 高帶寬內(nèi)存，帶寬高達(dá) 1.6 TB/s，這使得其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)能夠快速讀寫數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。高帶寬內(nèi)存不僅提升了數(shù)據(jù)傳輸效率，還確保了 GPU 在處理復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)的高效性和穩(wěn)定性。對于需要處理大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用，如大數(shù)據(jù)分析和人工智能訓(xùn)練，H100 GPU 的大容量和高帶寬內(nèi)存無疑是一個(gè)巨大的優(yōu)勢。H100 GPU 提供高效的功耗管理。

    這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而，隨著GPU規(guī)模超過100個(gè)SM，計(jì)算程序變得更加復(fù)雜，線程塊作為編程模型中表示的局部性單元不足以大化執(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發(fā)調(diào)度到一組SM上，其目標(biāo)是使跨多個(gè)SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結(jié)構(gòu)中一組物理上總是緊密相連的子模塊。H100中的集群中的線程在一個(gè)GPC內(nèi)跨SM同時(shí)運(yùn)行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個(gè)GPC中SM的一個(gè)SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內(nèi)存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存，并進(jìn)行加載（load）、存儲(chǔ)（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對遠(yuǎn)程DSMEM的快速、低延遲訪問。在CUDA層面，集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個(gè)線程的通用地址空間中。使得所有DSMEM都可以通過簡單的指針直接引用。DSMEM傳輸也可以表示為與基于共享內(nèi)存的障礙同步的異步復(fù)制操作，用于**完成。異步執(zhí)行異步內(nèi)存拷貝單元TMA（TensorMemoryAccelerator）TMA可以將大塊數(shù)據(jù)和多維張量從全局內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)焦蚕韮?nèi)存，反義亦然。使用一個(gè)copydescriptor。H100 GPU 限時(shí)降價(jià)，數(shù)量有限。80GH100GPU list price

近期 H100 GPU 的價(jià)格波動(dòng)引起了關(guān)注。80GH100GPU list price

    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(xué)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(dá)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(chǔ)需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進(jìn)行闡述)同時(shí)使用FP8和FP16兩種精度，以減少內(nèi)存占用和提高性能，同時(shí)對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動(dòng)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(dòng)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(gè)內(nèi)存塊中簡化了編程，減少了達(dá)到峰值或接近峰值應(yīng)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(jìn)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(biāo)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(gè)線程并發(fā)運(yùn)行在單個(gè)SM上。80GH100GPU list price