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來源: 發布時間:2024年12月25日

    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)。H100 GPU 降價特惠,趕快搶購。MacowH100GPU庫存

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    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。

    以提供SHARP在網絡中的縮減和任意對GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬。H100SXM5GPU還被用于功能強大的新型DGXH100服務器和DGXSuperPOD系統中。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設計功耗(ThermalDesignPower,TDP),提供了H100SXM5GPU的全部能力該配置可選擇性地使用NVLink橋以600GB/s的帶寬連接多達兩個GPU,接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務器(使用標準的架構,提供更低服務器功耗),為同時擴展到1或2個GPU的應用提供了很好的性能,包括AIInference和一些HPC應用。在10個前列數據分析、AI和HPC應用程序的數據集中,單個H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能,同時消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個通用的高性能人工智能系統,用于訓練、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技術單個DGXH100系統提供了16petaFLOPS(千萬億次浮點運算)(FP16稀疏AI計算性能)。通過將多個DGXH100系統連接組成集群(稱為DGXPODs或DGXSuperPODs)。DGXSuperPOD從32個DGXH100系統開始,被稱為"可擴展單元"集成了256個H100GPU,這些GPU通過基于第三代NVSwitch技術的新的二級NVLink交換機連接。H100 GPU 采用先進的風冷和液冷混合散熱設計。

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