可以在多个计算节点上实现多达256个GPU之间的GPU-to-GPU通信。与常规的NVLink(所有GPU共享一个共同的地址空间,请求直接使用GPU的物理地址进行路由)不同,NVLink网络引入了一个新的网络地址空间,由H100中新的地址转换硬件支持,以隔离所有GPU的地址空间和网络地址空间。这使得NVLink网络可以安全地扩展到更多的GPU上。由于NVLink网络端点不共享一个公共的内存地址空间,NVLink网络连接在整个系统中并不是自动建立的。相反,与其他网络接口(如IB交换机)类似,用户软件应根据需要显式地建立端点之间的连接。第三代NVSwitch包括驻留在节点内部和外部的交换机,用于连接服务器、集群和数据中心环境中的多个GPU。节点内部每一个新的第三代NVSwitch提供64个端口。NVLinklinks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。H100 GPU 促销优惠,马上行动。天津H100GPU总代
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大多数GPU用于什么用途?#对于使用私有云(CoreWeave、Lambda)的公司,或拥有数百或数千台H100的公司,几乎都是LLM和一些扩散模型工作。其中一些是对现有模型的微调,但大多数是您可能还不知道的从头开始构建新模型的新创业公司。他们正在签订为期3年、价值1000万至5000万美元的合同,使用几百到几千台GPU。对于使用带有少量GPU的按需H100的公司来说,其LLM相关使用率可能仍>50%。私有云现在开始受到企业的青睐,这些企业通常会选择默认的大型云提供商,但现在大家都退出了。大型人工智能实验室在推理还是训练方面受到更多限制?#取决于他们有多少产品吸引力!SamAltman表示,如果必须选择,OpenAI宁愿拥有更多的推理能力,但OpenAI在这两方面仍然受到限制。
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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。天津H100GPU总代