提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI計(jì)算性能。同時(shí)支持無線帶寬（InifiniBand,IB）和NVLINKSwitch網(wǎng)絡(luò)選項(xiàng)。HGXH100通過NVLink和NVSwitch提供的高速互連，HGXH100將多個(gè)H100結(jié)合起來，使其能創(chuàng)建世界上強(qiáng)大的可擴(kuò)展服務(wù)器。HGXH100可作為服務(wù)器構(gòu)建模塊，以集成底板的形式在4個(gè)或8個(gè)H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX將NVIDIAH100GPU的強(qiáng)大功能與NVIDIAConnectX-7SmartNIC的**組網(wǎng)能力相結(jié)合，可提供高達(dá)400Gb/s的帶寬包括NVIDIAASAP2(加速交換和分組處理)等創(chuàng)新功能，以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在線硬件加速。這種獨(dú)特的架構(gòu)為GPU驅(qū)動的I/O密集型工作負(fù)載提供了前所未有的性能，如在企業(yè)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行分布式AI訓(xùn)練，或在邊緣進(jìn)行5G信號處理等。H100GPU架構(gòu)細(xì)節(jié)異步GPUH100擴(kuò)展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對張量內(nèi)存訪問模式的支持。它使應(yīng)用程序能夠構(gòu)建端到端的異步管道，將數(shù)據(jù)移入和移出芯片，完全重疊和隱藏帶有計(jì)算的數(shù)據(jù)移動。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來管理H100的全部內(nèi)存帶寬其他大多數(shù)CUDA線程可以專注于通用計(jì)算，例如新一代TensorCores的預(yù)處理和后處理數(shù)據(jù)。擴(kuò)展了層次結(jié)構(gòu)。H100 GPU 適用于智能制造領(lǐng)域。Qatar戴爾H100GPU

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    它可能每年產(chǎn)生$500mm++的經(jīng)常性收入。ChatGPT運(yùn)行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能運(yùn)行。很多。OpenAI希望為ChatGPT及其API發(fā)布更多功能，但他們不能，因?yàn)樗麄儫o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(jìn)行制造，并使用臺積電的CoWoS封裝技術(shù)，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(chǎn)品市場契合度強(qiáng)的公司）。其他公司也希望訓(xùn)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(qū)動的，不太可能使產(chǎn)品與市場契合。這推高了需求。此外，一些公司擔(dān)心將來無法訪問GPU，因此即使他們還不需要它們，他們現(xiàn)在也會下訂單。因此，“對供應(yīng)短缺的預(yù)期會造成更多的供應(yīng)短缺”正在發(fā)生。GPU需求的另一個(gè)主要貢獻(xiàn)者來自想要?jiǎng)?chuàng)建新的LLM的公司。以下是關(guān)于想要構(gòu)建新LLM的公司對GPU需求的故事：公司高管或創(chuàng)始人知道人工智能領(lǐng)域有很大的機(jī)會。也許他們是一家想要在自己的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練LLM并在外部使用它或出售訪問權(quán)限的企業(yè)，或者他們是一家想要構(gòu)建LLM并出售訪問權(quán)限的初創(chuàng)公司。他們知道他們需要GPU來訓(xùn)練大型模型。

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