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    使用張量維度和塊坐標(biāo)來(lái)定義數(shù)據(jù)傳輸，而不是每個(gè)元素尋址。TMA操作是異步的，利用了基于共享內(nèi)存的異步屏障。TMA編程模型是單線程的，選擇一個(gè)經(jīng)線程中的單個(gè)線程發(fā)出一個(gè)異步TMA操作(cuda::memcpy_async)來(lái)復(fù)制一個(gè)張量，隨后多個(gè)線程可以在一個(gè)cuda::barrier上等待完成數(shù)據(jù)傳輸。H100SM增加了硬件來(lái)加速這些異步屏障等待操作。TMA的一個(gè)主要***是它可以使線程自由地執(zhí)行其他的工作。在Hopper上，TMA包攬一切。單個(gè)線程在啟動(dòng)TMA之前創(chuàng)建一個(gè)副本描述符，從那時(shí)起地址生成和數(shù)據(jù)移動(dòng)在硬件中處理。TMA提供了一個(gè)簡(jiǎn)單得多的編程模型，因?yàn)樗趶?fù)制張量的片段時(shí)承擔(dān)了計(jì)算步幅、偏移量和邊界計(jì)算的任務(wù)。異步事務(wù)屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）異步屏障：-將同步過(guò)程分為兩步。①線程在生成其共享數(shù)據(jù)的一部分時(shí)發(fā)出"到達(dá)"的信號(hào)。這個(gè)"到達(dá)"是非阻塞的。因此線程可以自由地執(zhí)行其他的工作。②終線程需要其他所有線程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。在這一點(diǎn)上，他們做一個(gè)"等待"，直到每個(gè)線程都有"抵達(dá)"的信號(hào)。-***是允許提前到達(dá)的線程在等待時(shí)執(zhí)行的工作。-等待的線程會(huì)在共享內(nèi)存中的屏障對(duì)象上自轉(zhuǎn)（spin）。H100 GPU 特價(jià)供應(yīng)，先到先得。超微H100GPU代理商

    他們與英偉達(dá)合作托管了一個(gè)基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客戶。哪個(gè)大云擁有好的網(wǎng)絡(luò)？#Azure，CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的網(wǎng)絡(luò)，它是3200Gbps，但它是以太網(wǎng)而不是InfiniBand，對(duì)于高參數(shù)計(jì)數(shù)LLM訓(xùn)練等用例，InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的網(wǎng)絡(luò)就沒(méi)有那么好了。企業(yè)使用哪些大云？#在一個(gè)大約15家企業(yè)的私有數(shù)據(jù)點(diǎn)中，所有15家都是AWS，GCP或Azure，零甲骨文。大多數(shù)企業(yè)將堅(jiān)持使用現(xiàn)有的云。絕望的初創(chuàng)公司會(huì)去哪里，哪里就有供應(yīng)。DGXCloud怎么樣，英偉達(dá)正在與誰(shuí)合作？#“NVIDIA正在與的云服務(wù)提供商合作托管DGX云基礎(chǔ)設(shè)施，從Oracle云基礎(chǔ)設(shè)施（OCI）開始”-您處理Nvidia的銷售，但您通過(guò)現(xiàn)有的云提供商租用它（首先使用Oracle啟動(dòng)，然后是Azure，然后是GoogleCloud，而不是使用AWS啟動(dòng)）3233Jensen在上一次財(cái)報(bào)電話會(huì)議上表示：“理想的組合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么時(shí)候推出他們的H100預(yù)覽？#CoreWeave是個(gè)。34英偉達(dá)給了他們較早的分配，大概是為了幫助加強(qiáng)大型云之間的競(jìng)爭(zhēng)（因?yàn)橛ミ_(dá)是投資者）。Azure于13月100日宣布H<>可供預(yù)覽。35甲骨文于21月100日宣布H<>數(shù)量有限。超微H100GPU代理商H100 GPU 的基礎(chǔ)時(shí)鐘頻率為 1410 MHz。

    在大預(yù)言模型中達(dá)到9倍的AI訓(xùn)練速度和30倍的AI推理速度。HBM3內(nèi)存子系統(tǒng)提供近2倍的帶寬提升。H100SXM5GPU是世界上款采用HBM3內(nèi)存的GPU，其內(nèi)存帶寬達(dá)到3TB/sec。50MB的L2Cache架構(gòu)緩存了大量的模型和數(shù)據(jù)以進(jìn)行重復(fù)訪問(wèn)，減少了對(duì)HBM3的重復(fù)訪問(wèn)次數(shù)。第二代多實(shí)例GPU（Multi-InstanceGPU,MIG）技術(shù)為每個(gè)GPU實(shí)例提供約3倍的計(jì)算能量和近2倍的內(nèi)存帶寬。次支持機(jī)密計(jì)算，在7個(gè)GPU實(shí)例的虛擬化環(huán)境中支持多租戶、多用戶配置。（MIG的技術(shù)原理：作業(yè)可同時(shí)在不同的實(shí)例上運(yùn)行，每個(gè)實(shí)例都有的計(jì)算、顯存和顯存帶寬資源，從而實(shí)現(xiàn)可預(yù)測(cè)的性能，同時(shí)符合服務(wù)質(zhì)量(QoS)并盡可能提升GPU利用率。）新的機(jī)密計(jì)算支持保護(hù)用戶數(shù)據(jù)，防御硬件和軟件攻擊，在虛擬化和MIG環(huán)境中更好的隔離和保護(hù)虛擬機(jī)。H100實(shí)現(xiàn)了世界上個(gè)國(guó)產(chǎn)的機(jī)密計(jì)算GPU，并以全PCIe線速擴(kuò)展了CPU的可信執(zhí)行環(huán)境。第四代NVIDIANVLink在全歸約操作上提供了3倍的帶寬提升，在7倍PCIeGen5帶寬下，為多GPUIO提供了900GB/sec的總帶寬。比上一代NVLink增加了50%的總帶寬。第三代NVSwitch技術(shù)包括駐留在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部和外部的交換機(jī)，用于連接服務(wù)器、集群和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的多個(gè)GPU。

    然后剩余的總共大約6個(gè)月。初創(chuàng)公司是否從OEM和經(jīng)銷商處購(gòu)買？#沒(méi)有。初創(chuàng)公司通常會(huì)去像甲骨文這樣的大型云租用訪問(wèn)權(quán)限，或者像Lambda和CoreWeave這樣的私有云，或者與OEM和數(shù)據(jù)中心合作的提供商，如FluidStack。初創(chuàng)公司何時(shí)構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中心與進(jìn)行托管？#對(duì)于構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，考慮因素是構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的時(shí)間，您是否具有硬件方面的人員和經(jīng)驗(yàn)，以及它的資本支出是否昂貴。更容易租用和colo服務(wù)器。如果你想建立自己的DC，你必須在你所在的位置運(yùn)行一條暗光纖線路來(lái)連接到互聯(lián)網(wǎng)-每公里10萬(wàn)美元。大部分基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)繁榮期間建成并支付。現(xiàn)在你可以租它，相當(dāng)便宜–私有云執(zhí)行官?gòu)淖赓U到擁有的范圍是：按需云（使用云服務(wù)的純租賃），保留云，colo（購(gòu)買服務(wù)器，與提供商合作托管和管理服務(wù)器），自托管（自己購(gòu)買和托管服務(wù)器）。大多數(shù)需要大量H100的初創(chuàng)公司將進(jìn)行保留云或colo。大云如何比較？#人們認(rèn)為，Oracle基礎(chǔ)架構(gòu)不如三大云可靠。作為交換，甲骨文會(huì)提供更多的技術(shù)支持幫助和時(shí)間。100%.一大堆不滿意的客戶，哈哈–私有云執(zhí)行官我認(rèn)為[甲骨文]有更好的網(wǎng)絡(luò)–（不同）私有云高管一般來(lái)說(shuō)，初創(chuàng)公司會(huì)選擇提供支持、價(jià)格和容量的佳組合的人。H100 GPU 特惠價(jià)格，先到先得。

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    L2CacheHBM3內(nèi)存控制器GH100GPU的完整實(shí)現(xiàn)8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4個(gè)第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧，12個(gè)512位內(nèi)存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構(gòu)引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構(gòu)專門用于矩陣乘和累加(MMA)數(shù)學(xué)運(yùn)算的高性能計(jì)算，為AI和HPC應(yīng)用提供了開創(chuàng)性的性能。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(duì)大型語(yǔ)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(jiǎn)化了編程。超微H100GPU代理商