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來源: 發布時間:2024-11-12

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    他們與英偉達合作托管了一個基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客戶。哪個大云擁有好的網絡?#Azure,CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的網絡,它是3200Gbps,但它是以太網而不是InfiniBand,對于高參數計數LLM訓練等用例,InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的網絡就沒有那么好了。企業使用哪些大云?#在一個大約15家企業的私有數據點中,所有15家都是AWS,GCP或Azure,零甲骨文。大多數企業將堅持使用現有的云。絕望的初創公司會去哪里,哪里就有供應。DGXCloud怎么樣,英偉達正在與誰合作?#“NVIDIA正在與的云服務提供商合作托管DGX云基礎設施,從Oracle云基礎設施(OCI)開始”-您處理Nvidia的銷售,但您通過現有的云提供商租用它(首先使用Oracle啟動,然后是Azure,然后是GoogleCloud,而不是使用AWS啟動)3233Jensen在上一次財報電話會議上表示:“理想的組合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么時候推出他們的H100預覽?#CoreWeave是個。34英偉達給了他們較早的分配,大概是為了幫助加強大型云之間的競爭(因為英偉達是投資者)。Azure于13月100日宣布H<>可供預覽。35甲骨文于21月100日宣布H<>數量有限。模組H100GPU優惠H100 GPU 提供高效的視頻編輯支持。

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    第四代張量:片間通信速率提高了6倍(包括單個SM加速、額外的SM數量、更高的時鐘);在等效數據類型上提供了2倍的矩陣乘加(MatrixMultiply-Accumulate,MMA)計算速率,相比于之前的16位浮點運算,使用新的FP8數據類型使速率提高了4倍;稀疏性特征利用了深度學習網絡中的細粒度結構化稀疏性,使標準張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動態規劃算法達到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片處理速率提高了3倍(因為單個SM逐時鐘(clock-for-clock)性能提高了2倍;額外的SM數量;更快的時鐘)新的線程塊集群特性(ThreadBlockClusterfeature)允許在更大的粒度上對局部性進行編程控制(相比于單個SM上的單線程塊)。這擴展了CUDA編程模型,在編程層次結構中增加了另一個層次,包括線程(Thread)、線程塊(ThreadBlocks)、線程塊集群(ThreadBlockCluster)和網格(Grids)。集群允許多個線程塊在多個SM上并發運行,以同步和協作的獲取數據和交換數據。新的異步執行特征包括一個新的張量存儲加速(TensorMemoryAccelerator,TMA)單元,它可以在全局內存和共享內存之間非常有效的傳輸大塊數據。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屏障。H100 GPU 的單精度浮點計算能力為 19.5 TFLOPS。

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