英偉達可以純粹提高價格以找到清算價格，并且在某種程度上正在這樣做。但重要的是要知道，終H100的分配取決于Nvidia更喜歡將分配分配給誰。供應H100顯卡#造成瓶頸的原因-供應生產方面的瓶頸是什么？哪些組件？誰生產它們？誰制造了H100？#臺積電。英偉達可以使用其他芯片廠進行H100生產嗎？#不是真的，至少現在還沒有。他們過去曾與三星合作過。但在H100和其他5nmGPU上，他們只使用臺積電。這意味著三星還不能滿足他們對前列GPU的需求。他們將來可能會與英特爾合作，并再次與三星合作，但這些都不會在短期內以有助于H100供應緊縮的方式發生。不同的臺積電節點如何關聯？#臺積電5nm系列：N5264N要么適合作為N5的增強版本，要么低于N5PN5P4N要么適合作為N5P的增強版本，要么低于N5作為N5的增強版本N4N4PH100是在哪個臺積電節點上制造的？#臺積電4N。這是Nvidia的一個特殊節點，它屬于5nm系列，并且是增強的5nm，而不是真正的4nm。還有誰使用該節點？#是蘋果，但他們主要轉向N3，并保留了大部分N3容量。高通和AMD是N5家族的其他大客戶。A100使用哪個臺積電節點？#N727晶圓廠產能通常提前多久預留？#不確定，雖然可能是12+個月。H100 GPU 在科學計算領域表現出色。CPUH100GPU discount

    以提供SHARP在網絡中的縮減和任意對GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬。H100SXM5GPU還被用于功能強大的新型DGXH100服務器和DGXSuperPOD系統中。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設計功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力該配置可選擇性地使用NVLink橋以600GB/s的帶寬連接多達兩個GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務器（使用標準的架構，提供更低服務器功耗），為同時擴展到1或2個GPU的應用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC應用。在10個前列數據分析、AI和HPC應用程序的數據集中，單個H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同時消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個通用的高性能人工智能系統，用于訓練、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技術單個DGXH100系統提供了16petaFLOPS（千萬億次浮點運算）（FP16稀疏AI計算性能）。通過將多個DGXH100系統連接組成集群（稱為DGXPODs或DGXSuperPODs）。DGXSuperPOD從32個DGXH100系統開始，被稱為"可擴展單元"集成了256個H100GPU，這些GPU通過基于第三代NVSwitch技術的新的二級NVLink交換機連接。CPUH100GPU discountH100 GPU 提供高效的視頻編輯支持。

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    大多數GPU用于什么用途？#對于使用私有云（CoreWeave、Lambda）的公司，或擁有數百或數千臺H100的公司，幾乎都是LLM和一些擴散模型工作。其中一些是對現有模型的微調，但大多數是您可能還不知道的從頭開始構建新模型的新創業公司。他們正在簽訂為期3年、價值1000萬至5000萬美元的合同，使用幾百到幾千臺GPU。對于使用帶有少量GPU的按需H100的公司來說，其LLM相關使用率可能仍>50%。私有云現在開始受到企業的青睞，這些企業通常會選擇默認的大型云提供商，但現在大家都退出了。大型人工智能實驗室在推理還是訓練方面受到更多限制？#取決于他們有多少產品吸引力！SamAltman表示，如果必須選擇，OpenAI寧愿擁有更多的推理能力，但OpenAI在這兩方面仍然受到限制。能夠實現更加復雜和逼真的游戲畫面。CPUH100GPU discount

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