在當今迅速演進的科技領域中，少有公司能夠像”NVIDIA”一樣在股市上獲得顯著的成就。NVIDIA的成功不僅得益於其在硬體領域的創新，還得益於近期人工智能的重大突破，尤其是OpenAI的ChatGPT。近期ChatGPT在全球引起了熱潮，讓AI市場受到前所未有的注目，而 A100與H100晶片在ChatGPT的突出表現，加強了市場對NVIDIA GPU強大AI處理能力的印象，直接鞏固了NVIDIA在高性能計算市場的領導地位。
在美國淘金熱時期，人們抱著離鄉背井的決心到加利福尼亞夢想自己能夠致富，但那一時期致富的大多不是掏金的人們，而是在附近賣掏金工具的店家，正如現在AI熱潮中的NVIDIA一樣，其中HI00晶片就是這時代的掏金工具。
什麼是H100
NVIDIA的H100晶片是專為高性能計算、深度學習和人工智能應用而設計的旗艦產品。以下介紹其幾個強大的特點：
- Hopper GPU架構： Hopper 採用尖端台積電4奈米製程，提供了更高的計算效率和能源效率，尤其針對AI和機器學習工作負載進行了優化，是 H100 Tensor Core的動力所在。
- 強化的Tensor Core：H100引入了第四代Tensor Core，這些核心專門用於AI運算，尤其是深度學習訓練和推理。這些核心提供了對於矩陣運算的顯著加速，這對於訓練和運行神經網絡至關重要。
- Transformer Engine：Transformer Model是一種在自然語言處理的深度學習架構。Transformer Engine專門針對這些模型的運算需求進行優化，且支援FP8與FP16精度格式。這種精度模式能夠在保持模型準確性的同時，進一步加快深度學習模型的訓練和推理速度。
H100晶片代表了在高性能計算和人工智能硬體的最新進展，其專為處理AI和深度學習工作設計使其成為當前市場上最強大的GPU之一。
市場對於AI運算的需求與兢爭對手
為了搶得未來AI市場的先機，許多公司很快的推動其AI相關計畫，因此迫切的需要能夠進行高性能運算的晶片，以下是一些主要的例子：
- 大型科技公司：像Microsoft和Amazon這樣的大型科技公司特別青睞H100晶片。它們正在建立以AI為中心的數據中心，顯示了這些公司對高性能AI硬件的需求日益增長。
- 雲端運算巨頭：像Meta、OpenAI和Stability AI這樣的雲端運算巨頭也在利用H100晶片來推動AI的下一波發展，這些公司正在使用H100 GPU來滿足生成AI訓練的激增需求。
- 伺服器製造商：一些領先的伺服器製造商，如Atos、Cisco、Dell Technologies、GIGABYTE、Hewlett Packard Enterprise、Lenovo和Supermicro，都提供搭載NVIDIA H100 GPU的伺服器和系統。這些公司的伺服器和系統支持廣泛的AI應用，從而使得H100晶片得以在不同領域得到廣泛應用。
- 自行訓練 LLM（大語言模型）的公司：既包括 Anthropic、Inflection、Midjourney 這種初創公司，也有像蘋果、特斯拉、Meta 這樣的科技巨頭。它們通常一邊使用外部雲服務商的算力，一邊自己採購 GPU 來自建爐灶。
雖然NVIDIA的H100晶片是市場上最先進的GPU之一，尤其在AI和高性能計算領域，但仍有其他幾家公司推出了競爭產品：
- AMD的Radeon Instinct系列：AMD的Radeon Instinct GPU被設計用於高性能計算和深度學習應用。
- Graphcore的IPU（Intelligence Processing Unit）：Graphcore是一家專注於AI計算的英國公司，其IPU產品被設計來專門處理機器學習和AI工作。IPU在某些特定的AI應用中提供了與NVIDIA的GPU不同的性能和效率優勢。
- Google的TPU（Tensor Processing Unit）：對於特定於機器學習和人工智能的應用，Google的TPU是一個重要的選項。這些處理器專為運行TensorFlow等機器學習框架而設計，並且在某些AI工作上提供優化的性能。
結論
隨著NVIDIA於今年11月發表了其革命性的下一代晶片H200，這家科技巨頭無疑將在未來的AI市場上發揮更加重大的影響力。H200晶片的推出不僅代表了NVIDIA在高性能計算和深度學習硬件領域的持續創新，也預示著公司對於未來AI技術發展趨勢的前瞻性布局。
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