微软烧光1000亿美元？NO ，准确来说！ 英伟达割韭菜已对队友下手了！微软却回复真香
讲个笑话 当我花光所有积蓄时再次回到原点时 我突然发现咱们总是在追求高端与性价比 越是性价比 越是要加钱 所以借着显卡吧的小白都加钱上了4090！
是的 你没听错 如题微软烧光1000亿美元 这时候你会问谁是微软？ 也就是做windows系统的团队 约等于6879.8亿人民币 为了在新一波AI热潮中脱颖而花此重金 借助英伟达最强H100显卡 此GPU拥有80个G的大显存 4090才只有24G 带宽达到恐怖的3点35TB的数据 而普通咱们游戏玩家用的4090最多传输数据也才接近1TB的速度 此显卡性能是上一代A100显卡的6倍性能提升 此卡拥有百亿次的计算 除此之外 此GPU的cud大多数都是TF32 BFLOAT16 FP16 FP8 INT8 tensor（深度学习）的流处理器 这对于助推AI性能来说是最好的表现 此外 咱们来看看官网的说法 可能我的解释不够全面
第四代 Tensor Core： ○ 与 A100 相比，芯片间速度最高可提升 6 倍，包括每 SM 提速、额外的 SM 数量 以及更高的 H100 时钟频率。 ○ 在每个 SM 的基础上，与上一代 16 位浮点计算相比，Tensor Core 在同等数据 类型上计算速度是 A100 SM 的 MMA（矩阵乘积累加）2 倍，而在使用新的 FP8 数据类型时，计算速度是 A100 的 4 倍。 ○ 稀疏特性利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏，使标准 Tensor Core 运算的 性能提高了一倍。 ● 与 A100 GPU 相比，新的 DPX 指令集最高可将动态编程算法的速度提升 7 倍。其中的 两个示例包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法，以及在动态仓储环境中用于为 机器人寻找最优路线的 Floyd-Warshall 算法。 ● 与 A100 相比，IEEE FP64 和 FP32 的芯片间处理速度可提升 3 倍，这是因为每个 SM 的 时钟频率提升了 2 倍，此外还有额外的 SM 数量以及更高的 H100 时钟频率。 ● 256KB 的组合共享内存和 L1 数据缓存，比 A100 大 1.33 倍。 ● 新的异步执行功能包括新的 Tensor Memory Accelerator (TMA) 单元，其可以在全局 显存和共享显存之间高效地传输大量数据块。TMA 还支持簇中线程块之间的异步拷贝。 此外，还新增了异步事务屏障功能，用于执行原子数据移动和同步。 ● 新的线程块簇功能支持跨多个 SM 局部性控制。 ● 分布式共享内存允许跨多个 SM 共享内存块进行加载、存储和原子操作的 SM 到 SM 直接通信。
对比双路CPU武服务器来说 快40倍 还有功耗带来700w 4090拥有450w功耗 但40系显卡官网建议都在650w电源以上 也就表明换40系显卡的话 电源还得加钱 此外要想体验40系显卡的真正速度的话 显示屏也要加钱上拥有G-SYNC ULTIMATE 搜过拥有此技术的显示屏 但价格均在1w左右 看样子2021年发布的GYSNYC显示屏已经满足不了发烧友们的需求了 PC时代伴随着40系本次大升级也是从2K时代转移到了4k的水准 目前来说 4k显示屏已经成为消费端人群的需求 而2k和1080p却仍然占据大多数 尤其是2k 相信不少人的显示屏已经换上2k了 当然游戏玩家表示1080p已经够用 总不至于是装个8k显示屏 上4090就为了打英雄联盟吧 一个支持G-SYNC ULTIMATE技术的显示屏一个小w 一张40901点5个w i9 13900k 加上z790主板加持下 再加持ＤＤＲ５内存的以及２快２ＴＢ的Ｍ２这里更推荐三星硬盘９８０来说 加上杂七杂八的配置下来不超５个ｗ 感觉ＰＣ电脑已经迈向了ａｉ新一个时代 ＧＰＵ在拥有额外性能后进而可以在消化数据外还可以得到更强的感应光追速度 貌似这一切都是老黄早已准备好对付ＡＭＤ的武器 请大家相信ＡＭＤ 毕竟苏妈永远不会让大伙失望 哈哈 这时就有网友说了你老是拿竞争对手说事情就显得很搞笑 毕竟老黄永远让玩家失望 在这种环境下 苏妈却开启了主角光环 在面对庞大的对手外拳打脚踢 终于老黄崩溃了 放下了显卡的售价 等等党从未输过！
目前 谷歌、微软、甲骨文均已加入此H100工作站的投入 这对于科研来说又是一项新的突破 我早就说过英伟达的野心可是在全世界！所以割韭菜割到微软也是属于是正常事情 但微软觉得当今时代一定会有人打开ＡＩ与ｃｈａｔＧＰＴ的大门 不是别人 正是斥巨资买英伟达芯片的自己！此时在老黄的嘴巴中又流出一句经典名句 这韭菜真肥！ 微软回复老黄Ｈ１００显卡真香 给我来１０００张！
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还是那个搞笑说段子的少年 让我们对未来充满希望吧！
