本文主要是介绍扎克伯格宣布将购买35万个GPU，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Meta公司马克.扎克伯格1月18日在Instagram上发表文章称，该公司正在加强人工智能研究团队的力量，并在充实AI基础设施“弹药库“，计划在今年年底前向芯片设计商英伟达购买35万个H100 GPU芯片，从而使该公司的GPU总量达到约60万个，跻身全球最强大的AI系统之列。
如今美国科技巨头均投入大量资源在人工智能领域，持续采购AI芯片。Meta公司首席科学家Yann LeCun上月在旧金山的一场活动强调GPU的重要性：“如果认为人工智能时代已经到来，就必须购买更多GPU。”他同时表示，这是一场AI战争，而英伟达CEO黄仁勋正在提供武器。
NVIDIA H100 GPU 主要参数
作为 A100 的替代，H100采用了当前最先进的台积电 4nm 工艺、单块芯片拥有800 亿个晶体管，可以加快 AI、HPC、内存带宽、互连和通信的发展，甚至能够实现每秒近 5 兆字节的外部连接，是第一个支持PCle Gen5和利用HBM3的GPU，使记忆体频宽达到3TB/s。
H100 配备第四代 Tensor Core 和 Transformer 引擎（FP8 精度），可使大型语言模型的训练速度提升高达 9 倍，推理速度提升 惊人的 30 倍。 对于高性能计算（HPC）应用，H100 可使 FP64 的每秒浮点运算次数 （FLOPS）提升至 3 倍，并可添加动态编程（DPX）指令，使性能提升高达 7 倍。借助第二代多实例 GPU （MIG）技术、内置的 NVIDIA 机密计算和 NVIDIA NVLink Switch 系统，H100 可安全地加速从企业级到百亿亿次级 （Exascale）规模的数据中心的各种工作负载。
由于基础大模型的本地训练成本不菲，H100一机难求，很多企业选择使用现成的人工智能数据中心设备和生成式AI服务器集群。baystoneai.com聚合全球智算算力资源GPU服务器，满足企业用户使用NVIDIA H100 GPU或其他算力资源，如有需求欢迎咨询作者
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