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    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。

    基于H100的系统和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡内置H100GPU和HMB3内存堆栈提供第四代NVLink和PCIeGen5连接提供高的应用性能这种配置非常适合在一个服务器和跨服务器的情况下将应用程序扩展到多个GPU上的客户，通过在HGXH100服务器板卡上配置4-GPU和8-GPU实现4-GPU配置：包括GPU之间的点对点NVLink连接，并在服务器中提供更高的CPU-GPU比率；8-GPU配置：包括NVSwitch，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。H100 GPU 拥有 8192 个 CUDA。

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    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。Dubai英伟达H100GPU