硬件方面的TPU，Inferentia，LLMASIC和其他產(chǎn)品，以及軟件方面的Mojo，Triton和其他產(chǎn)品，以及使用AMD硬件和軟件的樣子。我正在探索一切，盡管專注于***可用的東西。如果您是自由職業(yè)者，并希望幫助Llama2在不同的硬件上運(yùn)行，請(qǐng)給我發(fā)電子郵件。到目前為止，我們已經(jīng)在AMD，Gaudi上運(yùn)行了TPU和Inferentia，并且來(lái)自AWSSilicon，R**n，Groq，Cerebras和其他公司的人員提供了幫助。確認(rèn)#本文包含大量專有和以前未發(fā)布的信息。當(dāng)您看到人們對(duì)GPU生產(chǎn)能力感到疑惑時(shí)，請(qǐng)向他們指出這篇文章的方向。感謝私有GPU云公司的少數(shù)高管和創(chuàng)始人，一些AI創(chuàng)始人，ML工程師，深度學(xué)習(xí)研究員，其他一些行業(yè)和一些非行業(yè)讀者，他們提供了有用的評(píng)論。感謝哈米德的插圖。A100\H100基本上越來(lái)越少，A800目前也在位H800讓路，如果確實(shí)需要A100\A800\H100\H800GPU，建議就不用挑剔了，HGX和PCIE版對(duì)大部分使用者來(lái)說(shuō)區(qū)別不是很大，有貨就可以下手了。無(wú)論如何，選擇正規(guī)品牌廠商合作，在目前供需失衡不正常的市場(chǎng)情況下，市面大部分商家是無(wú)法供應(yīng)的，甚至提供不屬實(shí)的信息。H100 GPU 降價(jià)促銷，機(jī)會(huì)難得。戴爾H100GPU優(yōu)惠

    他們與來(lái)自大云（Azure，GoogleCloud，AWS）的一些人交談，試圖獲得許多H100。他們發(fā)現(xiàn)他們無(wú)法從大云中獲得大量分配，并且一些大云沒(méi)有良好的網(wǎng)絡(luò)設(shè)置。因此，他們與其他提供商（如CoreWeave，Oracle，Lambda，F(xiàn)luidStack）進(jìn)行了交談。如果他們想自己購(gòu)買GPU并擁有它們，也許他們也會(huì)與OEM和Nvidia交談。終，他們獲得了大量的GPU?，F(xiàn)在，他們?cè)噲D獲得產(chǎn)品市場(chǎng)契合度。如果不是很明顯，這條途徑就沒(méi)有那么好了-請(qǐng)記住，OpenAI在更小的模型上獲得了產(chǎn)品市場(chǎng)契合度，然后將它們擴(kuò)大了規(guī)模。但是，現(xiàn)在要獲得產(chǎn)品市場(chǎng)契合度，您必須比OpenAI的模型更適合用戶的用例，因此首先，您將需要比OpenAI開始時(shí)更多的GPU。預(yù)計(jì)至少到100年底，H2023將短缺數(shù)百或數(shù)千次部署。到2023年底，情況將更加清晰，但就目前而言，短缺似乎也可能持續(xù)到2024年的某些時(shí)間。GPU供需之旅。大版本取得聯(lián)系#作者：克萊·帕斯卡。問(wèn)題和筆記可以通過(guò)電子郵件發(fā)送。新帖子：通過(guò)電子郵件接收有關(guān)新帖子的通知。幫助：看這里。自然的下一個(gè)問(wèn)題-英偉達(dá)替代品呢？#自然的下一個(gè)問(wèn)題是“好吧，競(jìng)爭(zhēng)和替代方案呢？我正在探索硬件替代方案以及軟件方法。提交我應(yīng)該探索的東西作為此表格的替代方案。例如。英偉達(dá)H100GPU貨期H100 GPU 限時(shí)降價(jià)，數(shù)量有限。

在浮點(diǎn)計(jì)算能力方面，H100 GPU 也表現(xiàn)出色。其單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力（FP32）達(dá)到 19.5 TFLOPS，雙精度浮點(diǎn)計(jì)算能力（FP64）達(dá)到 9.7 TFLOPS，適用于科學(xué)計(jì)算、工程仿真和金融建模等高精度計(jì)算需求的應(yīng)用。此外，H100 GPU 還支持 Tensor Core 技術(shù)，其 Tensor Core 性能可達(dá) 312 TFLOPS，特別適合深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等需要大量矩陣運(yùn)算的任務(wù)，極大地提升了計(jì)算效率。H100 GPU 配備了 80GB 的 HBM2e 高帶寬內(nèi)存，帶寬高達(dá) 1.6 TB/s，這使得其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)能夠快速讀寫數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。高帶寬內(nèi)存不僅提升了數(shù)據(jù)傳輸效率，還確保了 GPU 在處理復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)的高效性和穩(wěn)定性。對(duì)于需要處理大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用，如大數(shù)據(jù)分析和人工智能訓(xùn)練，H100 GPU 的大容量和高帶寬內(nèi)存無(wú)疑是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)。

H100 GPU 在邊緣計(jì)算中的應(yīng)用也非常。其高性能計(jì)算能力和低功耗設(shè)計(jì)使其非常適合用于邊緣計(jì)算。H100 GPU 的強(qiáng)大并行處理能力可以高效處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提升應(yīng)用的響應(yīng)速度和可靠性。無(wú)論是在智能制造、智慧城市還是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，H100 GPU 都能提升數(shù)據(jù)處理效率，滿足邊緣計(jì)算的需求。其緊湊設(shè)計(jì)和高能效比為邊緣計(jì)算設(shè)備提供了理想的硬件支持，是邊緣計(jì)算領(lǐng)域的重要組成部分。

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    第四代張量：片間通信速率提高了6倍（包括單個(gè)SM加速、額外的SM數(shù)量、更高的時(shí)鐘）；在等效數(shù)據(jù)類型上提供了2倍的矩陣乘加（MatrixMultiply-Accumulate,MMA）計(jì)算速率，相比于之前的16位浮點(diǎn)運(yùn)算，使用新的FP8數(shù)據(jù)類型使速率提高了4倍；稀疏性特征利用了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的細(xì)粒度結(jié)構(gòu)化稀疏性，使標(biāo)準(zhǔn)張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法達(dá)到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片處理速率提高了3倍（因?yàn)閱蝹€(gè)SM逐時(shí)鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數(shù)量；更快的時(shí)鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對(duì)局部性進(jìn)行編程控制（相比于單個(gè)SM上的單線程塊）。這擴(kuò)展了CUDA編程模型，在編程層次結(jié)構(gòu)中增加了另一個(gè)層次，包括線程（Thread）、線程塊（ThreadBlocks）、線程塊集群（ThreadBlockCluster）和網(wǎng)格（Grids）。集群允許多個(gè)線程塊在多個(gè)SM上并發(fā)運(yùn)行，以同步和協(xié)作的獲取數(shù)據(jù)和交換數(shù)據(jù)。新的異步執(zhí)行特征包括一個(gè)新的張量存儲(chǔ)加速（TensorMemoryAccelerator,TMA）單元，它可以在全局內(nèi)存和共享內(nèi)存之間非常有效的傳輸大塊數(shù)據(jù)。TMA還支持集群中線程塊之間的異步拷貝。還有一種新的異步事務(wù)屏障。H100 GPU 降價(jià)熱賣，不要錯(cuò)過(guò)。russiaH100GPU庫(kù)存

H100 GPU 適用于人工智能訓(xùn)練任務(wù)。戴爾H100GPU優(yōu)惠

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