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每個(gè)GPU實(shí)例在整個(gè)內(nèi)存系統(tǒng)中都有單獨(dú)的和孤立的路徑--片上的交叉開關(guān)端口、L2緩存庫、內(nèi)存控制器和DRAM地址總線都是分配給單個(gè)實(shí)例的。這保證了單個(gè)用戶的工作負(fù)載可以以可預(yù)測的吞吐量和延遲運(yùn)行,具有相同的L2緩存分配和DRAM帶寬,即使其他任務(wù)正在沖擊自己的緩存或使其DRAM接口飽和。H100MIG改進(jìn):提供完全安全的、云原生的多租戶、多用戶的配置。Transformer引擎Transformer模型是當(dāng)今從BERT到GPT-3使用的語言模型的支柱,需要巨大的計(jì)算資源。第四代NVLink和NVLink網(wǎng)絡(luò)PCIe以其有限的帶寬形成了一個(gè)瓶頸。為了構(gòu)建強(qiáng)大的端到端計(jì)算平臺(tái),需要更快速、更可擴(kuò)展的NVLink互連。NVLink是NVIDIA公司推出的高帶寬、高能效、低延遲、無損的GPU-to-GPU互連。其中包括彈性特性,如鏈路級(jí)錯(cuò)誤檢測和數(shù)據(jù)包重放機(jī)制,以保證數(shù)據(jù)的成功傳輸。新的NVLink為多GPUIO和共享內(nèi)存訪問提供了900GB/s的總帶寬,為PCIeGen5提供了7倍的帶寬。A100GPU中的第三代NVLink在每個(gè)方向上使用4個(gè)差分對(duì)(4個(gè)通道)來創(chuàng)建單條鏈路,在每個(gè)方向上提供25GB/s的有效帶寬,而第四代NVLink在每個(gè)方向上使用2個(gè)高速差分對(duì)來形成單條鏈路,在每個(gè)方向上也提供25GB/s的有效帶寬。引入了新的NVLink網(wǎng)絡(luò)互連。深圳訂購H100GPU購買 H100 GPU 享受限時(shí)特價(jià)。
增加了一個(gè)稱為線程塊集群(ThreadBlockCluster)的新模塊,集群(Cluster)是一組線程塊(ThreadBlock),保證線程可以被并發(fā)調(diào)度,從而實(shí)現(xiàn)跨多個(gè)SM的線程之間的**協(xié)作和數(shù)據(jù)共享。集群還能更有效地協(xié)同驅(qū)動(dòng)異步單元,如張量內(nèi)存***(TensorMemoryAccelerator)和張量NVIDIA的異步事務(wù)屏障(“AsynchronousTransactionBarrier”)使集群中的通用CUDA線程和片上***能夠有效地同步,即使它們駐留在單獨(dú)的SM上。所有這些新特性使得每個(gè)用戶和應(yīng)用程序都可以在任何時(shí)候充分利用它們的H100GPU的所有單元,使得H100成為迄今為止功能強(qiáng)大、可編程性強(qiáng)、能效高的GPU。組成多個(gè)GPU處理集群(GPUProcessingClusters,GPCs)TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器(StreamingMultiprocessors,SM)L2CacheHBM3內(nèi)存控制器GH100GPU的完整實(shí)現(xiàn)8GPUs9TPCs/GPU(共72TPCs)2SMs/TPC(共144SMs)128FP32CUDA/SM4個(gè)第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧。12個(gè)512位內(nèi)存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構(gòu)引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構(gòu)專門用于矩陣乘和累加(MMA)數(shù)學(xué)運(yùn)算的高性能計(jì)算,為AI和HPC應(yīng)用提供了開創(chuàng)性的性能。
這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而,隨著GPU規(guī)模超過100個(gè)SM,計(jì)算程序變得更加復(fù)雜,線程塊作為編程模型中表示的局部性單元不足以大化執(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊,它們被保證并發(fā)調(diào)度到一組SM上,其目標(biāo)是使跨多個(gè)SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC:GPU處理集群,是硬件層次結(jié)構(gòu)中一組物理上總是緊密相連的子模塊。H100中的集群中的線程在一個(gè)GPC內(nèi)跨SM同時(shí)運(yùn)行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力,在一個(gè)GPC中SM的一個(gè)SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內(nèi)存(DSMEM)通過集群,所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存,并進(jìn)行加載(load)、存儲(chǔ)(store)和原子(atomic)操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對(duì)遠(yuǎn)程DSMEM的快速、低延遲訪問。在CUDA層面,集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個(gè)線程的通用地址空間中。使得所有DSMEM都可以通過簡單的指針直接引用。DSMEM傳輸也可以表示為與基于共享內(nèi)存的障礙同步的異步復(fù)制操作,用于**完成。異步執(zhí)行異步內(nèi)存拷貝單元TMA(TensorMemoryAccelerator)TMA可以將大塊數(shù)據(jù)和多維張量從全局內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)焦蚕韮?nèi)存,反義亦然。使用一個(gè)copydescriptor。H100 GPU 降價(jià)特惠,先到先得。
在大預(yù)言模型中達(dá)到9倍的AI訓(xùn)練速度和30倍的AI推理速度。HBM3內(nèi)存子系統(tǒng)提供近2倍的帶寬提升。H100SXM5GPU是世界上款采用HBM3內(nèi)存的GPU,其內(nèi)存帶寬達(dá)到3TB/sec。50MB的L2Cache架構(gòu)緩存了大量的模型和數(shù)據(jù)以進(jìn)行重復(fù)訪問,減少了對(duì)HBM3的重復(fù)訪問次數(shù)。第二代多實(shí)例GPU(Multi-InstanceGPU,MIG)技術(shù)為每個(gè)GPU實(shí)例提供約3倍的計(jì)算能量和近2倍的內(nèi)存帶寬。次支持機(jī)密計(jì)算,在7個(gè)GPU實(shí)例的虛擬化環(huán)境中支持多租戶、多用戶配置。(MIG的技術(shù)原理:作業(yè)可同時(shí)在不同的實(shí)例上運(yùn)行,每個(gè)實(shí)例都有的計(jì)算、顯存和顯存帶寬資源,從而實(shí)現(xiàn)可預(yù)測的性能,同時(shí)符合服務(wù)質(zhì)量(QoS)并盡可能提升GPU利用率。)新的機(jī)密計(jì)算支持保護(hù)用戶數(shù)據(jù),防御硬件和軟件攻擊,在虛擬化和MIG環(huán)境中更好的隔離和保護(hù)虛擬機(jī)。H100實(shí)現(xiàn)了世界上個(gè)國產(chǎn)的機(jī)密計(jì)算GPU,并以全PCIe線速擴(kuò)展了CPU的可信執(zhí)行環(huán)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(shù)包括駐留在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部和外部的交換機(jī),用于連接服務(wù)器、集群和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的多個(gè)GPU。H100 GPU 限時(shí)特惠,立刻下單。湖南H100GPU price
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L2CacheHBM3內(nèi)存控制器GH100GPU的完整實(shí)現(xiàn)8GPUs9TPCs/GPU(共72TPCs)2SMs/TPC(共144SMs)128FP32CUDA/SM4個(gè)第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧,12個(gè)512位內(nèi)存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構(gòu)引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構(gòu)專門用于矩陣乘和累加(MMA)數(shù)學(xué)運(yùn)算的高性能計(jì)算,為AI和HPC應(yīng)用提供了開創(chuàng)性的性能。H100中新的第四代TensorCore架構(gòu)提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數(shù)學(xué)吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數(shù)據(jù)類型。新的TensorCores還具有更**的數(shù)據(jù)管理,節(jié)省了高達(dá)30%的操作數(shù)交付能力。FP8數(shù)據(jù)格式與FP16相比,F(xiàn)P8的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求減半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進(jìn)行闡述)同時(shí)使用FP8和FP16兩種精度,以減少內(nèi)存占用和提高性能,同時(shí)對(duì)大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動(dòng)態(tài)規(guī)劃(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內(nèi)循環(huán)提供了高等融合操作數(shù)的支持,使得動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存結(jié)合將L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存功能合并到單個(gè)內(nèi)存塊中簡化了編程。AmericaSupermicroH100GPU