使用張量維度和塊坐標來定義數(shù)據(jù)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(nèi)存的異步屏障。TMA編程模型是單線程的,選擇一個經(jīng)線程中的單個線程發(fā)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(shù)據(jù)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(zhí)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(chuàng)建一個副本描述符,從那時起地址生成和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的一部分時發(fā)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(zhí)行其他的工作。②終線程需要其他所有線程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。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(zhí)行的工作。-等待的線程會在共享內(nèi)存中的屏障對象上自轉(zhuǎn)(spin)。H100 GPU 的基礎(chǔ)時鐘頻率為 1410 MHz。xfusionH100GPU price
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可以在多個計算節(jié)點上實現(xiàn)多達256個GPU之間的GPU-to-GPU通信。與常規(guī)的NVLink(所有GPU共享一個共同的地址空間,請求直接使用GPU的物理地址進行路由)不同,NVLink網(wǎng)絡引入了一個新的網(wǎng)絡地址空間,由H100中新的地址轉(zhuǎn)換硬件支持,以隔離所有GPU的地址空間和網(wǎng)絡地址空間。這使得NVLink網(wǎng)絡可以安全地擴展到更多的GPU上。由于NVLink網(wǎng)絡端點不共享一個公共的內(nèi)存地址空間,NVLink網(wǎng)絡連接在整個系統(tǒng)中并不是自動建立的。相反,與其他網(wǎng)絡接口(如IB交換機)類似,用戶軟件應根據(jù)需要顯式地建立端點之間的連接。第三代NVSwitch包括駐留在節(jié)點內(nèi)部和外部的交換機,用于連接服務器、集群和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的多個GPU。節(jié)點內(nèi)部每一個新的第三代NVSwitch提供64個端口。NVLinklinks交換機的總吞吐率從上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。還通過多播和NVIDIASHARP網(wǎng)內(nèi)精簡提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括寫廣播(all_gather)、reduce_scatter、廣播原子。組內(nèi)多播和縮減能提供2倍的吞吐量增益,同時降低了小塊大小的延遲。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的負載。新的NVLink交換系統(tǒng)新的NVLINK網(wǎng)絡技術(shù)和新的第三代NVSwitch相結(jié)合。
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H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進關(guān)鍵數(shù)據(jù)局部性:將程序數(shù)據(jù)盡可能的靠近執(zhí)行單元異步執(zhí)行:尋找的任務與內(nèi)存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。目標是使GPU中的所有單元都能得到充分利用。線程塊集群(ThreadBlockClusters)提出背景:線程塊包含多個線程并發(fā)運行在單個SM上,這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而,隨著GPU規(guī)模超過100個SM,計算程序變得更加復雜,線程塊作為編程模型中***表示的局部性單元不足以大化執(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊,它們被保證并發(fā)調(diào)度到一組SM上,其目標是使跨多個SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC:GPU處理集群,是硬件層次結(jié)構(gòu)中一組物理上總是緊密相連的子模塊。H100中的集群中的線程在一個GPC內(nèi)跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力,在一個GPC中SM的一個SM-to-SM網(wǎng)絡提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內(nèi)存(DSMEM)通過集群,所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存,并進行加載(load)、存儲(store)和原子(atomic)操作。SM-to-SM網(wǎng)絡保證了對遠程DSMEM的快速、低延遲訪問。在CUDA層面。集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個線程的通用地址空間中。xfusionH100GPU price