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來源: 發布時間:2024-08-21

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    H100中新的第四代TensorCore架構提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數學吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數據類型。新的TensorCores還具有更**的數據管理,節省了高達30%的操作數交付能力。FP8數據格式與FP16相比,FP8的數據存儲需求減半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度,以減少內存占用和提高性能,同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態規劃(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內循環提供了高等融合操作數的支持,使得動態規劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數據cache和共享內存結合將L1數據cache和共享內存功能合并到單個內存塊中簡化了編程,減少了達到峰值或接近峰值應用性能所需的調優;為這兩種類型的內存訪問提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結構和異步性改進關鍵數據局部性:將程序數據盡可能的靠近執行單元異步執行:尋找的任務與內存傳輸和其他事物重疊。目標是使GPU中的所有單元都能得到充分利用。線程塊集群(ThreadBlockClusters)提出背景:線程塊包含多個線程并發運行在單個SM上。

    他們與來自大云(Azure,GoogleCloud,AWS)的一些人交談,試圖獲得許多H100。他們發現他們無法從大云中獲得大量分配,并且一些大云沒有良好的網絡設置。因此,他們與其他提供商(如CoreWeave,Oracle,Lambda,FluidStack)進行了交談。如果他們想自己購買GPU并擁有它們,也許他們也會與OEM和Nvidia交談。終,他們獲得了大量的GPU。現在,他們試圖獲得產品市場契合度。如果不是很明顯,這條途徑就沒有那么好了-請記住,OpenAI在更小的模型上獲得了產品市場契合度,然后將它們擴大了規模。但是,現在要獲得產品市場契合度,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開始時更多的GPU。預計至少到100年底,H2023將短缺數百或數千次部署。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到2024年的某些時間。GPU供需之旅。大版本取得聯系#作者:克萊·帕斯卡。問題和筆記可以通過電子郵件發送。新帖子:通過電子郵件接收有關新帖子的通知。幫助:看這里。自然的下一個問題-英偉達替代品呢?#自然的下一個問題是“好吧,競爭和替代方案呢?我正在探索硬件替代方案以及軟件方法。提交我應該探索的東西作為此表格的替代方案。例如。H100 GPU 優惠促銷,馬上下單。

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    這些線程可以使用SM的共享內存與快速屏障同步并交換數據。然而,隨著GPU規模超過100個SM,計算程序變得更加復雜,線程塊作為編程模型中表示的局部性單元不足以大化執行效率。Cluster是一組線程塊,它們被保證并發調度到一組SM上,其目標是使跨多個SM的線程能夠有效地協作。GPC:GPU處理集群,是硬件層次結構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GPC內跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協作能力,在一個GPC中SM的一個SM-to-SM網絡提供集群中線程之間快速的數據共享。分布式共享內存(DSMEM)通過集群,所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內存,并進行加載(load)、存儲(store)和原子(atomic)操作。SM-to-SM網絡保證了對遠程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存的障礙同步的異步復制操作,用于**完成。異步執行異步內存拷貝單元TMA(TensorMemoryAccelerator)TMA可以將大塊數據和多維張量從全局內存傳輸到共享內存,反義亦然。使用一個copydescriptor。H100 GPU 的高性能計算能力為此類任務提供了極大支持。QatarH100GPU價格

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