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 優惠銷售，機會難得。戴爾H100GPU多少錢一臺

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    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）。H100 GPU 提供高效的數據分析能力。硬盤H100GPU貨期

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