企业商机
H100GPU基本参数
  • 品牌
  • Nvidia
  • 型号
  • H100
  • 磁盘阵列
  • Raid10
  • CPU类型
  • Intel Platinum 8558 48 核
  • CPU主频
  • 2.10
  • 内存类型
  • 64G
  • 硬盘容量
  • Samsung PM9A3 7.6TB NVMe *8
  • 厂家
  • SuperMicro
  • 标配CPU个数
  • 2个
  • 最大CPU个数
  • 4个
  • 内存容量
  • 64G*32
  • GPU
  • 8 H100 80GB NVlink
H100GPU企业商机

    交换机的总吞吐率从上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。还通过多播和NVIDIASHARP网内精简提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括写广播(all_gather)、reduce_scatter、广播原子。组内多播和缩减能提供2倍的吞吐量增益,同时降低了小块大小的延迟。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的负载。新的NVLink交换系统新的NVLINK网络技术和新的第三代NVSwitch相结合,使NVIDIA能够以前所未有的通信带宽构建大规模的NVLink交换系统网络。NVLink交换系统支持多达256个GPU。连接的节点能够提供TB的全向带宽,并且能够提供1exaFLOP的FP8稀疏AI计算能力。PCIeGen5H100集成了PCIExpressGen5×16通道接口,提供128GB/sec的总带宽(单方向上64GB/s),而A100包含的Gen4PCIe的总带宽为64GB/sec(单方向上为32GB/s)。利用其PCIeGen5接口,H100可以与性能高的x86CPU和SmartNICs/DPUs(数据处理单元)接口。H100增加了对本地PCIe原子操作的支持,如对32位和64位数据类型的原子CAS、原子交换和原子取指添加,加速了CPU和GPU之间的同步和原子操作H100还支持SingleRootInput/OutputVirtualization(SR-IOV)。H100 GPU 提供高效的数据分析能力。80GH100GPU现货

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    他们与英伟达合作托管了一个基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客户。哪个大云拥有好的网络?#Azure,CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的网络,它是3200Gbps,但它是以太网而不是InfiniBand,对于高参数计数LLM训练等用例,InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的网络就没有那么好了。企业使用哪些大云?#在一个大约15家企业的私有数据点中,所有15家都是AWS,GCP或Azure,零甲骨文。大多数企业将坚持使用现有的云。绝望的初创公司会去哪里,哪里就有供应。DGXCloud怎么样,英伟达正在与谁合作?#“NVIDIA正在与的云服务提供商合作托管DGX云基础设施,从Oracle云基础设施(OCI)开始”-您处理Nvidia的销售,但您通过现有的云提供商租用它(首先使用Oracle启动,然后是Azure,然后是GoogleCloud,而不是使用AWS启动)3233Jensen在上一次财报电话会议上表示:“理想的组合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么时候推出他们的H100预览?#CoreWeave是个。34英伟达给了他们较早的分配,大概是为了帮助加强大型云之间的竞争(因为英伟达是投资者)。Azure于13月100日宣布H<>可供预览。35甲骨文于21月100日宣布H<>数量有限。CPUH100GPU折扣H100 GPU 特价出售,数量有限。

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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)。H100 GPU 配备 80GB 的 HBM2e 高带宽内存。

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    每个GPU实例在整个内存系统中都有单独的和孤立的路径--片上的交叉开关端口、L2缓存库、内存控制器和DRAM地址总线都是分配给单个实例的。这保证了单个用户的工作负载可以以可预测的吞吐量和延迟运行,具有相同的L2缓存分配和DRAM带宽,即使其他任务正在冲击自己的缓存或使其DRAM接口饱和。H100MIG改进:提供完全安全的、云原生的多租户、多用户的配置。Transformer引擎Transformer模型是当今从BERT到GPT-3使用的语言模型的支柱,需要巨大的计算资源。第四代NVLink和NVLink网络PCIe以其有限的带宽形成了一个瓶颈。为了构建强大的端到端计算平台,需要更快速、更可扩展的NVLink互连。NVLink是NVIDIA公司推出的高带宽、高能效、低延迟、无损的GPU-to-GPU互连。其中包括弹性特性,如链路级错误检测和数据包重放机制,以保证数据的成功传输。新的NVLink为多GPUIO和共享内存访问提供了900GB/s的总带宽,为PCIeGen5提供了7倍的带宽。A100GPU中的第三代NVLink在每个方向上使用4个差分对(4个通道)来创建单条链路,在每个方向上提供25GB/s的有效带宽,而第四代NVLink在每个方向上使用2个高速差分对来形成单条链路,在每个方向上也提供25GB/s的有效带宽。引入了新的NVLink网络互连。H100 GPU 提供高效的视频编辑支持。重庆H100GPU distributor

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在人工智能应用中,H100 GPU 的计算能力尤为突出。它能够快速处理大量复杂的模型训练和推理任务,大幅缩短开发时间。H100 GPU 的并行计算能力和高带宽内存使其能够处理更大规模的数据集和更复杂的模型结构,提升了AI模型的训练效率和准确性。此外,H100 GPU 的高能效比和稳定性也为企业和研究机构节省了运营成本,是人工智能开发的理想选择。对于科学计算而言,H100 GPU 提供了强大的计算能力。它能够高效处候模拟、基因组学研究、天体物理学计算等复杂的科学任务。H100 GPU 的大规模并行处理单元和高带宽内存可以提升计算效率和精度,使科学家能够更快地获得研究成果。其稳定性和可靠性也为长时间计算任务提供了坚实保障,是科学计算领域不可或缺的工具。80GH100GPU现货

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