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 的增強時鐘頻率可達 1665 MHz。天津H100GPU貨期

    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。AmericaH100GPU現貨H100 GPU 提供高效的功耗管理。

    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。

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    然后剩余的總共大約6個月。初創公司是否從OEM和經銷商處購買？#沒有。初創公司通常會去像甲骨文這樣的大型云租用訪問權限，或者像Lambda和CoreWeave這樣的私有云，或者與OEM和數據中心合作的提供商，如FluidStack。初創公司何時構建自己的數據中心與進行托管？#對于構建數據中心，考慮因素是構建數據中心的時間，您是否具有硬件方面的人員和經驗，以及它的資本支出是否昂貴。更容易租用和colo服務器。如果你想建立自己的DC，你必須在你所在的位置運行一條暗光纖線路來連接到互聯網-每公里10萬美元。大部分基礎設施已經在互聯網繁榮期間建成并支付。現在你可以租它，相當便宜–私有云執行官從租賃到擁有的范圍是：按需云（使用云服務的純租賃），保留云，colo（購買服務器，與提供商合作托管和管理服務器），自托管（自己購買和托管服務器）。大多數需要大量H100的初創公司將進行保留云或colo。大云如何比較？#人們認為，Oracle基礎架構不如三大云可靠。作為交換，甲骨文會提供更多的技術支持幫助和時間。100%.一大堆不滿意的客戶，哈哈–私有云執行官我認為[甲骨文]有更好的網絡–（不同）私有云高管一般來說，初創公司會選擇提供支持、價格和容量的佳組合的人。H100 GPU 限時特惠，立刻搶購。天津H100GPU貨期

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    網絡、存儲、RAM、CPU）以及銷售它的人的利潤率和支持級別。該范圍的**，包括支持在內的$360k-380k，是您可能期望與DGXH100相同規格的。1xHGXH100（PCIe）和8xH100GPU大約是300k美元，包括支持，具體取決于規格。PCIe卡的市場價格約為30k-32k美元。SXM卡并不是真正作為單張卡出售的，因此很難在那里給出定價。通常作為4-GPU和8-GPU服務器出售。大約70-80%的需求是SXMH100，其余的是PCIeH100。SXM部分的需求呈上升趨勢，因為PCIe卡是前幾個月***可用的卡。鑒于大多數公司購買8-GPUHGXH100（SXM），每360個H380的大約支出為8k-100k，包括其他服務器組件。DGXGH200（提醒一下，包含256xGH200，每個GH200包含1xH100GPU和1xGraceCPU）的成本可能在15mm-25mm之間-盡管這是一個猜測，而不是基于定價表。19需要多少個GPU？#GPT-4可能在10，000到25，000架A100之間接受過訓練。20Meta擁有大約21，000架A100，特斯拉擁有約7，000架A100，穩定AI擁有約5，000架A100。21獵鷹-40B在384架A100上進行了訓練。22Inflection使用3，500H100作為其。23順便說一句，到22月，我們有3k在運行。并且***運行超過5.<>k。——穆斯塔法·蘇萊曼（MustafaSuleyman）。天津H100GPU貨期