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使用TSMC4nm工艺定制800亿个晶体管，814mm²芯片面积。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架构NVIDIAGraceCPU：利用ARM架构的灵活性，创建了从底层设计的CPU和服务器架构，用于加速计算。H100：通过NVIDIA的超高速片间互连与Grace配对，能提供900GB/s的带宽，比PCIeGen5快了7倍目录H100GPU主要特征基于H100的系统和板卡H100张量架构FP8数据格式用于加速动态规划（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1数据cache和共享内存结合H100GPU层次结构和异步性改进线程块集群（ThreadBlockClusters）分布式共享内存（DSMEM）异步执行H100HBM和L2cache内存架构H100HBM3和HBM2eDRAM子系统H100L2cache内存子系统RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink网络第三代NVSwitch新的NVLink交换系统PCIeGen5安全性增强和保密计算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多处理器（StreamingMultiprocessor,SM）第四代张量：片间通信速率提高了6倍（包括单个SM加速、额外的SM数量、更高的时钟）；在等效数据类型上提供了2倍的矩阵乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA）计算速率，相比于之前的16位浮点运算，使用新的FP8数据类型使速率提高了4倍。H100 GPU 配备 80GB 的 HBM2e 高带宽内存。上海NvdiaH100GPU
H100 GPU 的价格动态反映了市场对高性能计算设备的强烈需求。近年来，随着人工智能、深度学习和大数据分析等领域的快速发展，H100 GPU 的市场需求量大幅增加，导致其价格持续攀升。此外，全球芯片短缺和供应链问题进一步加剧了 H100 GPU 价格的波动。尽管如此，随着技术的进步和供应链的优化，H100 GPU 的生产成本有望逐步降低，从而带动市场价格的回落。然而，在短期内，H100 GPU 的价格仍将保持在一个较高的水平。H100 GPU 的市场价格受多种因素影响，近期价格波动明显。由于 H100 GPU 拥有的计算性能和广泛的应用前景，市场需求旺盛，推动了价格的上涨。此外，全球供应链紧张和半导体短缺也对 H100 GPU 的价格造成了影响，导致其市场价格居高不下。然而，随着市场逐渐稳定和供应链的改善，预计 H100 GPU 的价格将逐步趋于合理。对于企业和研究机构而言，了解 H100 GPU 的价格动态有助于制定更加合理的采购策略，以获取比较好的性价比。上海NvdiaH100GPU能够实现更加复杂和逼真的游戏画面。
在软件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的开发工具和软件生态系统。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在内的多种开发工具，帮助开发者在 H100 GPU 上快速开发和优化应用。此外，H100 GPU 还支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平台，开发者可以通过 NGC 轻松获取优化的深度学习、机器学习和高性能计算容器，加速开发流程，提升应用性能和部署效率。PCIe 4.0 接口，提供了更高的数据传输速度和带宽，与前代 PCIe 3.0 相比，带宽提升了两倍。这使得 H100 GPU 在与主机系统通信时能够更快速地交换数据，减少了 I/O 瓶颈，进一步提升了整体系统性能。
他们与来自大云（Azure，GoogleCloud，AWS）的一些人交谈，试图获得许多H100。他们发现他们无法从大云中获得大量分配，并且一些大云没有良好的网络设置。因此，他们与其他提供商（如CoreWeave，Oracle，Lambda，FluidStack）进行了交谈。如果他们想自己购买GPU并拥有它们，也许他们也会与OEM和Nvidia交谈。终，他们获得了大量的GPU。现在，他们试图获得产品市场契合度。如果不是很明显，这条途径就没有那么好了-请记住，OpenAI在更小的模型上获得了产品市场契合度，然后将它们扩大了规模。但是，现在要获得产品市场契合度，您必须比OpenAI的模型更适合用户的用例，因此首先，您将需要比OpenAI开始时更多的GPU。预计至少到100年底，H2023将短缺数百或数千次部署。到2023年底，情况将更加清晰，但就目前而言，短缺似乎也可能持续到2024年的某些时间。GPU供需之旅。大版本取得联系#作者：克莱·帕斯卡。问题和笔记可以通过电子邮件发送。新帖子：通过电子邮件接收有关新帖子的通知。帮助：看这里。自然的下一个问题-英伟达替代品呢？#自然的下一个问题是“好吧，竞争和替代方案呢？我正在探索硬件替代方案以及软件方法。提交我应该探索的东西作为此表格的替代方案。例如。H100 GPU 在云计算中的应用也非常多。
H100GPU层次结构和异步性改进关键数据局部性：将程序数据尽可能的靠近执行单元异步执行：寻找的任务与内存传输和其他事物重叠。目标是使GPU中的所有单元都能得到充分利用。线程块集群（ThreadBlockClusters）提出背景：线程块包含多个线程并发运行在单个SM上，这些线程可以使用SM的共享内存与快速屏障同步并交换数据。然而，随着GPU规模超过100个SM，计算程序变得更加复杂，线程块作为编程模型中***表示的局部性单元不足以大化执行效率。Cluster是一组线程块，它们被保证并发调度到一组SM上，其目标是使跨多个SM的线程能够有效地协作。GPC：GPU处理集群，是硬件层次结构中一组物理上总是紧密相连的子模块。H100中的集群中的线程在一个GPC内跨SM同时运行。集群有硬件加速障碍和新的访存协作能力，在一个GPC中SM的一个SM-to-SM网络提供集群中线程之间快速的数据共享。分布式共享内存（DSMEM）通过集群，所有线程都可以直接访问其他SM的共享内存，并进行加载（load）、存储（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM网络保证了对远程DSMEM的快速、低延迟访问。在CUDA层面。集群中所有线程块的所有DSMEM段被映射到每个线程的通用地址空间中。H100 GPU 拥有 8192 个 CUDA。上海NvdiaH100GPU
H100 GPU 支持多 GPU 配置。上海NvdiaH100GPU
在大预言模型中达到9倍的AI训练速度和30倍的AI推理速度。HBM3内存子系统提供近2倍的带宽提升。H100SXM5GPU是世界上款采用HBM3内存的GPU，其内存带宽达到3TB/sec。50MB的L2Cache架构缓存了大量的模型和数据以进行重复访问，减少了对HBM3的重复访问次数。第二代多实例GPU（Multi-InstanceGPU,MIG）技术为每个GPU实例提供约3倍的计算能量和近2倍的内存带宽。次支持机密计算，在7个GPU实例的虚拟化环境中支持多租户、多用户配置。（MIG的技术原理：作业可同时在不同的实例上运行，每个实例都有的计算、显存和显存带宽资源，从而实现可预测的性能，同时符合服务质量(QoS)并尽可能提升GPU利用率。）新的机密计算支持保护用户数据，防御硬件和软件攻击，在虚拟化和MIG环境中更好的隔离和保护虚拟机。H100实现了世界上个国产的机密计算GPU，并以全PCIe线速扩展了CPU的可信执行环境。第四代NVIDIANVLink在全归约操作上提供了3倍的带宽提升，在7倍PCIeGen5带宽下，为多GPUIO提供了900GB/sec的总带宽。比上一代NVLink增加了50%的总带宽。第三代NVSwitch技术包括驻留在节点内部和外部的交换机，用于连接服务器、集群和数据中心环境中的多个GPU。上海NvdiaH100GPU
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