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 適用于智能制造領域。廣東80GH100GPU

    在大預言模型中達到9倍的AI訓練速度和30倍的AI推理速度。HBM3內存子系統提供近2倍的帶寬提升。H100SXM5GPU是世界上款采用HBM3內存的GPU，其內存帶寬達到3TB/sec。50MB的L2Cache架構緩存了大量的模型和數據以進行重復訪問，減少了對HBM3的重復訪問次數。第二代多實例GPU（Multi-InstanceGPU,MIG）技術為每個GPU實例提供約3倍的計算能量和近2倍的內存帶寬。次支持機密計算，在7個GPU實例的虛擬化環境中支持多租戶、多用戶配置。（MIG的技術原理：作業可同時在不同的實例上運行，每個實例都有的計算、顯存和顯存帶寬資源，從而實現可預測的性能，同時符合服務質量(QoS)并盡可能提升GPU利用率。）新的機密計算支持保護用戶數據，防御硬件和軟件攻擊，在虛擬化和MIG環境中更好的隔離和保護虛擬機。H100實現了世界上個國產的機密計算GPU，并以全PCIe線速擴展了CPU的可信執行環境。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技術包括駐留在節點內部和外部的交換機，用于連接服務器、集群和數據中心環境中的多個GPU。廣東80GH100GPUH100 GPU 特價銷售，趕快搶購。

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    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。H100 GPU 價格直降，搶購從速。上海80GH100GPU

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    使用TSMC4nm工藝定制800億個晶體管，814mm2芯片面積。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架構NVIDIAGraceCPU：利用ARM架構的靈活性，創建了從底層設計的CPU和服務器架構，用于加速計算。H100：通過NVIDIA的超高速片間互連與Grace配對，能提供900GB/s的帶寬，比PCIeGen5快了7倍目錄H100GPU主要特征基于H100的系統和板卡H100張量架構FP8數據格式用于加速動態規劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1數據cache和共享內存結合H100GPU層次結構和異步性改進線程塊集群（ThreadBlockClusters）分布式共享內存（DSMEM）異步執行H100HBM和L2cache內存架構H100HBM3和HBM2eDRAM子系統H100L2cache內存子系統RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink網絡第三代NVSwitch新的NVLink交換系統PCIeGen5安全性增強和保密計算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多處理器（StreamingMultiprocessor,SM）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。廣東80GH100GPU