H100中新的第四代TensorCore架構提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數學吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數據類型。新的TensorCores還具有更**的數據管理，節省了高達30%的操作數交付能力。FP8數據格式與FP16相比，FP8的數據存儲需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度，以減少內存占用和提高性能，同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態規劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內循環提供了高等融合操作數的支持，使得動態規劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數據cache和共享內存結合將L1數據cache和共享內存功能合并到單個內存塊中簡化了編程，減少了達到峰值或接近峰值應用性能所需的調優；為這兩種類型的內存訪問提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結構和異步性改進關鍵數據局部性：將程序數據盡可能的靠近執行單元異步執行：尋找的任務與內存傳輸和其他事物重疊。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運行在單個SM上。H100 GPU 支持多 GPU 配置。40GH100GPU distributor

    它可能每年產生$500mm++的經常性收入。ChatGPT運行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能運行。很多。OpenAI希望為ChatGPT及其API發布更多功能，但他們不能，因為他們無法訪問足夠的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使用臺積電進行制造，并使用臺積電的CoWoS封裝技術，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（但他們是產品市場契合度強的公司）。其他公司也希望訓練大型AI模型。其中一些用例是有意義的，但有些用例更多的是驅動的，不太可能使產品與市場契合。這推高了需求。此外，一些公司擔心將來無法訪問GPU，因此即使他們還不需要它們，他們現在也會下訂單。因此，“對供應短缺的預期會造成更多的供應短缺”正在發生。GPU需求的另一個主要貢獻者來自想要創建新的LLM的公司。以下是關于想要構建新LLM的公司對GPU需求的故事：公司高管或創始人知道人工智能領域有很大的機會。也許他們是一家想要在自己的數據上訓練LLM并在外部使用它或出售訪問權限的企業，或者他們是一家想要構建LLM并出售訪問權限的初創公司。他們知道他們需要GPU來訓練大型模型。80GH100GPU優惠H100 GPU 的基礎時鐘頻率為 1410 MHz。

    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 的價格動態反映了市場對高性能計算設備的強烈需求。近年來，隨著人工智能、深度學習和大數據分析等領域的快速發展，H100 GPU 的市場需求量大幅增加，導致其價格持續攀升。此外，全球芯片短缺和供應鏈問題進一步加劇了 H100 GPU 價格的波動。盡管如此，隨著技術的進步和供應鏈的優化，H100 GPU 的生產成本有望逐步降低，從而帶動市場價格的回落。然而，在短期內，H100 GPU 的價格仍將保持在一個較高的水平。H100 GPU 的市場價格受多種因素影響，近期價格波動明顯。由于 H100 GPU 擁有的計算性能和廣泛的應用前景，市場需求旺盛，推動了價格的上漲。此外，全球供應鏈緊張和半導體短缺也對 H100 GPU 的價格造成了影響，導致其市場價格居高不下。然而，隨著市場逐漸穩定和供應鏈的改善，預計 H100 GPU 的價格將逐步趨于合理。對于企業和研究機構而言，了解 H100 GPU 的價格動態有助于制定更加合理的采購策略，以獲取比較好的性價比。H100 GPU 優惠價銷售，趕快行動。

    增加了一個稱為線程塊集群（ThreadBlockCluster）的新模塊，集群(Cluster)是一組線程塊(ThreadBlock)，保證線程可以被并發調度，從而實現跨多個SM的線程之間的**協作和數據共享。集群還能更有效地協同驅動異步單元，如張量內存***（TensorMemoryAccelerator）和張量NVIDIA的異步事務屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA線程和片上***能夠有效地同步，即使它們駐留在單獨的SM上。所有這些新特性使得每個用戶和應用程序都可以在任何時候充分利用它們的H100GPU的所有單元，使得H100成為迄今為止功能強大、可編程性強、能效高的GPU。組成多個GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors,SM）L2CacheHBM3內存控制器GH100GPU的完整實現8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4個第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧。12個512位內存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構專門用于矩陣乘和累加(MMA)數學運算的高性能計算，為AI和HPC應用提供了開創性的性能。H100 GPU 在云計算中的應用也非常多。湖南H100GPU "text-indent:25px">H100 GPU 優惠促銷，數量有限。40GH100GPU distributor

    稀疏性特征利用了深度學習網絡中的細粒度結構化稀疏性，使標準張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動態規劃算法達到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片處理速率提高了3倍（因為單個SM逐時鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數量；更快的時鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對局部性進行編程控制（相比于單個SM上的單線程塊）。這擴展了CUDA編程模型，在編程層次結構中增加了另一個層次，包括線程（Thread）、線程塊（ThreadBlocks）、線程塊集群（ThreadBlockCluster）和網格（Grids）。集群允許多個線程塊在多個SM上并發運行，以同步和協作的獲取數據和交換數據。新的異步執行特征包括一個新的張量存儲加速（TensorMemoryAccelerator,TMA）單元，它可以在全局內存和共享內存之間非常有效的傳輸大塊數據。TMA還支持集群中線程塊之間的異步拷貝。還有一種新的異步事務屏障，用于進行原子數據的移動和同步。新的Transformer引擎采用專門設計的軟件和自定義Hopper張量技術相結合的方式。Transformer引擎在FP8和16位計算之間進行智能管理和動態選擇，在每一層中自動處理FP8和16位之間的重新選擇和縮放。40GH100GPU distributor