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    使用張量維度和塊坐標來定義數據傳輸，而不是每個元素尋址。TMA操作是異步的，利用了基于共享內存的異步屏障。TMA編程模型是單線程的，選擇一個經線程中的單個線程發出一個異步TMA操作(cuda::memcpy_async)來復制一個張量，隨后多個線程可以在一個cuda::barrier上等待完成數據傳輸。H100SM增加了硬件來加速這些異步屏障等待操作。TMA的一個主要***是它可以使線程自由地執行其他的工作。在Hopper上，TMA包攬一切。單個線程在啟動TMA之前創建一個副本描述符，從那時起地址生成和數據移動在硬件中處理。TMA提供了一個簡單得多的編程模型，因為它在復制張量的片段時承擔了計算步幅、偏移量和邊界計算的任務。異步事務屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）異步屏障：-將同步過程分為兩步。①線程在生成其共享數據的一部分時發出"到達"的信號。這個"到達"是非阻塞的。因此線程可以自由地執行其他的工作。②終線程需要其他所有線程產生的數據。在這一點上，他們做一個"等待"，直到每個線程都有"抵達"的信號。-***是允許提前到達的線程在等待時執行的工作。-等待的線程會在共享內存中的屏障對象上自轉（spin）。H100 GPU 適用于大數據分析任務。套裝H100GPU一臺多少錢

    他們與來自大云（Azure，GoogleCloud，AWS）的一些人交談，試圖獲得許多H100。他們發現他們無法從大云中獲得大量分配，并且一些大云沒有良好的網絡設置。因此，他們與其他提供商（如CoreWeave，Oracle，Lambda，FluidStack）進行了交談。如果他們想自己購買GPU并擁有它們，也許他們也會與OEM和Nvidia交談。終，他們獲得了大量的GPU。現在，他們試圖獲得產品市場契合度。如果不是很明顯，這條途徑就沒有那么好了-請記住，OpenAI在更小的模型上獲得了產品市場契合度，然后將它們擴大了規模。但是，現在要獲得產品市場契合度，您必須比OpenAI的模型更適合用戶的用例，因此首先，您將需要比OpenAI開始時更多的GPU。預計至少到100年底，H2023將短缺數百或數千次部署。到2023年底，情況將更加清晰，但就目前而言，短缺似乎也可能持續到2024年的某些時間。GPU供需之旅。大版本取得聯系#作者：克萊·帕斯卡。問題和筆記可以通過電子郵件發送。新帖子：通過電子郵件接收有關新帖子的通知。幫助：看這里。自然的下一個問題-英偉達替代品呢？#自然的下一個問題是“好吧，競爭和替代方案呢？我正在探索硬件替代方案以及軟件方法。提交我應該探索的東西作為此表格的替代方案。例如。重慶戴爾H100GPUH100 GPU 適用于企業級應用。

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