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    以优化内存和缓存的使用和性能。H100HBM3和HBM2eDRAM子系统带宽性能H100L2cache采用分区耦合结构（partitionedcrossbarstructure）对与分区直接相连的GPC中的子模块的访存数据进行定位和高速缓存。L2cache驻留控制优化了容量利用率，允许程序员有选择地管理应该保留在缓存中或被驱逐的数据。内存子系统RAS特征RAS：Reliability,Av**lable,Serviceability（可靠性，可获得性）ECC存储弹性（MemoryResiliency）H100HBM3/2e存储子系统支持单纠错双检错(SECDED)纠错码(ECC)来保护数据。H100的HBM3/2e存储器支持"边带ECC"，其中一个与主HBM存储器分开的小的存储区域用于ECC位内存行重映射H100HBM3/HBM2e子系统可以将产生错误ECC码的内存单元置为失效。并使用行重映射逻辑将其在启动时替换为保留的已知正确的行每个HBM3/HBM2e内存块中的若干内存行被预留为备用行，当需要替换被判定为坏的行时可以被。第二代安全MIGMIG技术允许将GPU划分为多达7个GPU事件（instance），以优化GPU利用率，并在不同客户端（例如VM、容器和进程等）之间提供一个被定义的QoS和隔离，在为客户端提供增强的安全性和保证GPU利用率之外，还确保一个客户端不受其他客户端的工作和调度的影响。H100 GPU 具备高效的数据传输能力。belarusH100GPU

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    以提供SHARP在网络中的缩减和任意对GPU之间900GB/s的完整NVLink带宽。H100SXM5GPU还被用于功能强大的新型DGXH100服务器和DGXSuperPOD系统中。H100PCIeGen5GPU以有350W的热设计功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力该配置可选择性地使用NVLink桥以600GB/s的带宽连接多达两个GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常适合主流加速服务器（使用标准的架构，提供更低服务器功耗），为同时扩展到1或2个GPU的应用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC应用。在10个前列数据分析、AI和HPC应用程序的数据集中，单个H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同时消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一个通用的高性能人工智能系统，用于训练、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技术单个DGXH100系统提供了16petaFLOPS（千万亿次浮点运算）（FP16稀疏AI计算性能）。通过将多个DGXH100系统连接组成集群（称为DGXPODs或DGXSuperPODs）。DGXSuperPOD从32个DGXH100系统开始，被称为"可扩展单元"集成了256个H100GPU，这些GPU通过基于第三代NVSwitch技术的新的二级NVLink交换机连接。

    –私有云执行官什么时候会有H100继任者？#可能要到2024年底（2024年中期到2025年初）才会公布，基于Nvidia架构之间的历史时间。在此之前，H100将成为NvidiaGPU的前列产品。（GH200和DGXGH200不算在内，它们不是纯GPU，它们都使用H100作为他们的GPU）会有更高的显存H100吗？#也许是液冷120GBH100s。短缺何时结束？#与我交谈过的一个团体提到，它们实际上在2023年底之前已售罄。采购H100#谁卖H100？#戴尔，HPE，联想，Supermicro和Quanta等OEM销售H100和HGXH100。30当你需要InfiniBand时，你需要直接与Nvidia的Mellanox交谈。31因此，像CoreWeave和Lambda这样的GPU云从OEM购买，然后租给初创公司。超大规模企业（Azure，GCP，AWS，Oracle）更直接地与Nvidia合作，但他们通常也与OEM合作。即使对于DGX，您仍然会通过OEM购买。您可以与英伟达交谈，但您将通过OEM购买。您不会直接向Nvidia下订单。交货时间如何？#8-GPUHGX服务器上的提前期很糟糕，而4-GPUHGX服务器上的提前期很好。每个人都想要8-GPU服务器！如果一家初创公司***下订单，他们什么时候可以访问SSH？#这将是一个交错的部署。假设这是一个5，000GPU的订单。他们可能会在2-000个月内获得4，000或4，5个。H100 GPU 的双精度浮点计算能力为 9.7 TFLOPS。

    它可能每年产生$500mm++的经常性收入。ChatGPT运行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能运行。很多。OpenAI希望为ChatGPT及其API发布更多功能，但他们不能，因为他们无法访问足够的GPU。他们通过Microsoft/Azure购买了很多NvidiaGPU。具体来说，他们想要的GPU是NvidiaH100GPU。为了制造H100SXMGPU，Nvidia使用台积电进行制造，并使用台积电的CoWoS封装技术，并使用主要来自SK海力士的HBM3。OpenAI并不是***一家想要GPU的公司（但他们是产品市场契合度强的公司）。其他公司也希望训练大型AI模型。其中一些用例是有意义的，但有些用例更多的是驱动的，不太可能使产品与市场契合。这推高了需求。此外，一些公司担心将来无法访问GPU，因此即使他们还不需要它们，他们现在也会下订单。因此，“对供应短缺的预期会造成更多的供应短缺”正在发生。GPU需求的另一个主要贡献者来自想要创建新的LLM的公司。以下是关于想要构建新LLM的公司对GPU需求的故事：公司高管或创始人知道人工智能领域有很大的机会。也许他们是一家想要在自己的数据上训练LLM并在外部使用它或出售访问权限的企业，或者他们是一家想要构建LLM并出售访问权限的初创公司。他们知道他们需要GPU来训练大型模型。近期 H100 GPU 的价格波动引起了关注。香港H100GPU多少钱一台

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