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。devicememory：駐留在HBM內存空間的CUDA程序訪問的全局和局部內存區域constantcache：駐留在devicememory內的不變內存空間texturecache：駐留在devicememory內的紋理和表面內存空間L2cache：對HBM內存進行讀和寫servicesmemory請求來源于GPU內的各種子系統HBM和L2內存空間對所有SM和所有運行在GPU上的應用程序都是可訪問的。HBM3或HBM2eDRAM和L2緩存子系統都支持數據壓縮和解壓縮技術。H100 GPU 提供高效的功耗管理。Iran超微H100GPU

    使用張量維度和塊坐標來定義數據傳輸，而不是每個元素尋址。TMA操作是異步的，利用了基于共享內存的異步屏障。TMA編程模型是單線程的，選擇一個經線程中的單個線程發出一個異步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上等待完成數據傳輸。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之前創建一個副本描述符，從那時起地址生成和數據移動在硬件中處理。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據的一部分時發出"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）。天津NvdiaH100GPUH100 GPU 支持氣候模擬計算任務。

    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，這些線程可以使用SM的共享內存與快速屏障同步并交換數據。然而，隨著GPU規模超過100個SM，計算程序變得更加復雜，線程塊作為編程模型中***表示的局部性單元不足以大化執行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發調度到一組SM上，其目標是使跨多個SM的線程能夠有效地協作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結構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GPC內跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協作能力，在一個GPC中SM的一個SM-to-SM網絡提供集群中線程之間快速的數據共享。分布式共享內存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內存，并進行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網絡保證了對遠程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段被映射到每個線程的通用地址空間中。

    –私有云執行官什么時候會有H100繼任者？#可能要到2024年底（2024年中期到2025年初）才會公布，基于Nvidia架構之間的歷史時間。在此之前，H100將成為NvidiaGPU的前列產品。（GH200和DGXGH200不算在內，它們不是純GPU，它們都使用H100作為他們的GPU）會有更高的顯存H100嗎？#也許是液冷120GBH100s。短缺何時結束？#與我交談過的一個團體提到，它們實際上在2023年底之前已售罄。采購H100#誰賣H100？#戴爾，HPE，聯想，Supermicro和Quanta等OEM銷售H100和HGXH100。30當你需要InfiniBand時，你需要直接與Nvidia的Mellanox交談。31因此，像CoreWeave和Lambda這樣的GPU云從OEM購買，然后租給初創公司。超大規模企業（Azure，GCP，AWS，Oracle）更直接地與Nvidia合作，但他們通常也與OEM合作。即使對于DGX，您仍然會通過OEM購買。您可以與英偉達交談，但您將通過OEM購買。您不會直接向Nvidia下訂單。交貨時間如何？#8-GPUHGX服務器上的提前期很糟糕，而4-GPUHGX服務器上的提前期很好。每個人都想要8-GPU服務器！如果一家初創公司***下訂單，他們什么時候可以訪問SSH？#這將是一個交錯的部署。假設這是一個5，000GPU的訂單。他們可能會在2-000個月內獲得4，000或4，5個。H100 GPU 降價特惠，先到先得。

    他們與來自大云（Azure，GoogleCloud，AWS）的一些人交談，試圖獲得許多H100。他們發現他們無法從大云中獲得大量分配，并且一些大云沒有良好的網絡設置。因此，他們與其他提供商（如CoreWeave，Oracle，Lambda，FluidStack）進行了交談。如果他們想自己購買GPU并擁有它們，也許他們也會與OEM和Nvidia交談。終，他們獲得了大量的GPU。現在，他們試圖獲得產品市場契合度。如果不是很明顯，這條途徑就沒有那么好了-請記住，OpenAI在更小的模型上獲得了產品市場契合度，然后將它們擴大了規模。但是，現在要獲得產品市場契合度，您必須比OpenAI的模型更適合用戶的用例，因此首先，您將需要比OpenAI開始時更多的GPU。預計至少到100年底，H2023將短缺數百或數千次部署。到2023年底，情況將更加清晰，但就目前而言，短缺似乎也可能持續到2024年的某些時間。GPU供需之旅。大版本取得聯系#作者：克萊·帕斯卡。問題和筆記可以通過電子郵件發送。新帖子：通過電子郵件接收有關新帖子的通知。幫助：看這里。自然的下一個問題-英偉達替代品呢？#自然的下一個問題是“好吧，競爭和替代方案呢？我正在探索硬件替代方案以及軟件方法。提交我應該探索的東西作為此表格的替代方案。例如。H100 GPU 提供高效的數據分析能力。天津NvdiaH100GPU

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