湖北H100GPU价格

时间:2024年10月09日 来源:

    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 配备 80GB 的 HBM2e 高带宽内存。湖北H100GPU价格

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    网络、存储、RAM、CPU)以及销售它的人的利润率和支持级别。该范围的**,包括支持在内的$360k-380k,是您可能期望与DGXH100相同规格的。1xHGXH100(PCIe)和8xH100GPU大约是300k美元,包括支持,具体取决于规格。PCIe卡的市场价格约为30k-32k美元。SXM卡并不是真正作为单张卡出售的,因此很难在那里给出定价。通常作为4-GPU和8-GPU服务器出售。大约70-80%的需求是SXMH100,其余的是PCIeH100。SXM部分的需求呈上升趋势,因为PCIe卡是前几个月***可用的卡。鉴于大多数公司购买8-GPUHGXH100(SXM),每360个H380的大约支出为8k-100k,包括其他服务器组件。DGXGH200(提醒一下,包含256xGH200,每个GH200包含1xH100GPU和1xGraceCPU)的成本可能在15mm-25mm之间-尽管这是一个猜测,而不是基于定价表。19需要多少个GPU?#GPT-4可能在10,000到25,000架A100之间接受过训练。20Meta拥有大约21,000架A100,特斯拉拥有约7,000架A100,稳定AI拥有约5,000架A100。21猎鹰-40B在384架A100上进行了训练。22Inflection使用3,500H100作为其。23顺便说一句,到22月,我们有3k在运行。并且***运行超过5.<>k。——穆斯塔法·苏莱曼(MustafaSuleyman)。河南H100GPU distributorH100 GPU 的双精度浮点计算能力为 9.7 TFLOPS。

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    L2CacheHBM3内存控制器GH100GPU的完整实现8GPUs9TPCs/GPU(共72TPCs)2SMs/TPC(共144SMs)128FP32CUDA/SM4个第四代张量/SM6HBM3/HBM2e堆栈,12个512位内存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架构引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100张量架构专门用于矩阵乘和累加(MMA)数学运算的高性能计算,为AI和HPC应用提供了开创性的性能。H100中新的第四代TensorCore架构提供了每SM的原始稠密和稀疏矩阵数学吞吐量的两倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA数据类型。新的TensorCores还具有更**的数据管理,节省了高达30%的操作数交付能力。FP8数据格式与FP16相比,FP8的数据存储需求减半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章节中进行阐述)同时使用FP8和FP16两种精度,以减少内存占用和提高性能,同时对大型语言和其他模型仍然保持精度。用于加速动态规划(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令为许多DP算法的内循环提供了高等融合操作数的支持,使得动态规划算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1数据cache和共享内存结合将L1数据cache和共享内存功能合并到单个内存块中简化了编程。购买 H100 GPU 享受限时特价。

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