主要是H100，具体来说，是8-GPU HGX H100 SXM，因其在训练和推理最快，且在推理方面性价比最高。训练方面，企业主要关注内存带宽、FLOPS、缓存和缓存延迟、FP8计算等附加功能、计算性能（与Cuda核心数量相关）、互连速度（如InfiniBand）等，H100 比A100更受青睐，部分原因是缓存延迟较低和FP8计算等。2、H100 比 A...
对于H100s 与 A100 来说,这仍然是一个每美元性能的问题,但 H100 通常受到青睐,因为它们可以使用更多数量的 GPU 更好地扩展并提供更快的训练时间,并且启动、训练或改进模型的速度/压缩时间对于初创公司至关重要。 “对于多节点训练,他们都要求A100或H100与InfiniBand网络。我们看到的唯一非 A/H100 请求用于工作负载...
在这篇名为「Nvidia H100 GPU:供需」文章中,深度剖析了当前科技公司们对GPU的使用情况和需求。 文章推测,小型和大型云提供商的大规模H100集群容量即将耗尽,H100的需求趋势至少会持续到2024年底。 那么,GPU需求真的是遇到了瓶颈吗? 各大公司GPU需求:约43万张H100 当前,生成式AI爆发仍旧没有放缓,对算力提出了更高...
HGX H100 是 NVIDIA 的推理服务器平台,OEMs 会通过它来构建 4-GPU 或 8 GPU 服务器。这些服务器由第三方 OEM 制造(如 Supermicro)。 DGX H100 是 NVIDIA 官方的 H100 服务器,搭载了 8 块 H100 GPU。NVIDIA 是唯一的供应商。 GH200 的配置包括 1 块 H100 GPU 和 1 块 Grace CPU。 DGX GH200 的配...
到这里,需求量就已经达到了约「43.2万张」H100,以每块约3.5万美元计算,GPU的价值约为「150亿美元」。 而这,还不包括像字节(TikTok)、百度、腾讯这样需要大量H800的中国公司,以及一些需求正盛的金融公司: 如Jane Street、JP Morgan、Two Sigma、Citadel等金融巨头,正从数百台A100或H100开始部署,逐步增加至数千张 ...
到这里,需求量就已经达到了约「43.2万张」H100,以每块约3.5万美元计算,GPU的价值约为「150亿美元」。 而这,还不包括像字节(TikTok)、百度、腾讯这样需要大量H800的中国公司,以及一些需求正盛的金融公司: 如Jane Street、JP Morgan、Two Sigma、Citadel等金融巨头,正从数百台A100或H100开始部署,逐步增加至数千张 ...
到这里,需求量就已经达到了约「43.2万张」H100,以每块约3.5万美元计算,GPU的价值约为「150亿美元」。 而这,还不包括像字节(TikTok)、百度、腾讯这样需要大量H800的中国公司,以及一些需求正盛的金融公司: 如Jane Street、JP Morgan、Two Sigma、Citadel等金融巨头,正从数百台A100或H100开始部署,逐步增加至数千张 ...
到这里,需求量就已经达到了约「43.2万张」H100,以每块约3.5万美元计算,GPU的价值约为「150亿美元」。 而这,还不包括像字节(TikTok)、百度、腾讯这样需要大量H800的中国公司,以及一些需求正盛的金融公司: 如Jane Street、JP Morgan、Two Sigma、Citadel等金融巨头,正从数百台A100或H100开始部署,逐步增加至数千张 ...
摘要:以每块约3.5万美元计算,GPU的价值约为「150亿美元」。 最近,GPU Utils更新了关于英伟达H100显卡供需现状的分析文章,里面主要透露、总结了当前影响GPU的主流厂商拥有显卡的数量以及对显卡的需求量。 作者表示,考虑到训练和推理性能,以及推理方面性价比,H100是当下最受欢迎的GPU(具体为8-GPU HGX H100 SXM)。
文本对话大模型的估算公式如下：1.推理阶段算力需求 = 2 *模型参数数量*token生成数2.用户每月产生token数量 = 月活跃人数*平均问题字数3.模型生成总 token 数所需算力 = 月总 token 数*2*模型参数量4.H100 GPU所需数量 = 模型生成总 token 数所需算力/一月时间/单芯片最大有效算力5.30天所需时间 = 30...