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。H100 GPU 促銷降價,快來選購。湖南訂購H100GPU
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數量、更高的時鐘);在等效數據類型上提供了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數據類型使速率提高了4倍;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。HPEH100GPU discountH100 GPU 提供高效的技術支持。
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因此線程可以自由地執行其他**的工作。②終線程需要其他所有線程產生的數據。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行**的工作。-等待的線程會在共享內存中的屏障對象上自轉(spin)(我理解的就是這些等待的線程在等待的時候無法執行其他工作)也是一個分裂的屏障,但不對到達的線程計數,同時也對事務進行計數。為寫入共享內存引入一個新的命令,同時傳遞要寫入的數據和事務計數。事務計數本質上是對字節計數異步事務屏障會在W**t命令處阻塞線程,直到所有生產者線程都執行了一個Arrive,所有事務計數之和達到期望值。異步事務屏障是異步內存拷貝或數據交換的一種強有力的新原語。集群可以進行線程塊到線程塊通信,進行隱含同步的數據交換,集群能力建立在異步事務屏障之上。H100HBM和L2cache內存架構HBM存儲器由內存堆棧組成,位于與GPU相同的物理封裝上,與傳統的GDDR5/6內存相比,提供了可觀的功耗和面積節省,允許更多的GPU被安裝在系統中。H100 GPU 提供高精度計算支持。
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