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rv_fmul_f32t16 ( rv_vload_f32t16 (T_add_comp0 + 0), rv_vload_f32t16 (T_multiply_4__comp0 + 0))); } } rspmd_thd_barrier(); /* [ … ] including _t2 > 0*/ 功能： 核心/线程并行 显式数据传输（DMA） SIMD 并行 其他
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。与上一代 16 位浮点选项相比，在每个 SM 上，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 A100 SM 的 2 倍 MMA（矩阵乘法累加）计算速率，在使用新的 FP8 数据类型时提供 A100 的 4 倍速率。稀疏性功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 快 7 倍。两个例子包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。 ○ 与 A100 相比，由于每个 SM 的时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟频率，因此芯片到芯片的 IEEE FP64 和 FP32 处理速度提高了 3 倍。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。群集支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块以同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持群集中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。 ● 新型 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型的训练和推理。Transformer Engine 可以智能地管理和动态地选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少对 HBM3 的访问。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽
计算机系统工程（CSYE）
CSYE 7215. 并行、并发和多线程编程基础。（4 小时）涵盖利用 Java 多线程 API/工具进行并发程序设计、开发和实现的所有方面。涵盖的主题包括线程安全性和生存期问题、块结构化与显式同步、内在锁定与显式锁定、线程池、活跃性问题、死锁、活锁、竞争条件、原子性、性能和可伸缩性、执行策略、测试策略。涵盖的主要 Java 多线程 API/工具包括同步块、等待集、内在锁和条件变量、同步和并发集合、执行程序框架。提供了 Java 多线程 API 和 Posix Pthreads 多线程标准之间的比较。
HQ ACC/A52K 300 Exploration Way 汉普顿，弗吉尼亚州 - ELICSAR
300 Exploration Way Hampton, VA 23666-6193 主题：任务线程跟踪器 (MTT) 部署授权备忘录 1. 本备忘录作为官方通知，宣布 ELICSAR 平台上的任务线程跟踪器 (MTT) 现已上线。自即日起，它是捕获所有任务线程 (MT) 请求的主要工具，并将确保所有数据馈送要求的透明度、沟通和连续性。不再接受版本 2 纸质表格。MTT 可在以下位置找到：https://elicsar.cce.af.mil/mtt/index.html#/tracker。 2. 访问 MTT 和创建请求需要 ELICSAR 帐户。这可以通过 FAMS 网页完成：https://fams.cce.af.mil/pub/content/saffm/en.html。在 FAMS 内，所有域均可访问 ELICSAR，可根据个人情况和运营需要提出请求。如果需要机密 MT，请求组织将提交 MTT 的非机密版本，以便进行跟踪。提交后，批准组织或 Discovery 人员将联系您，以安排进一步的通信和指定机密级别的所需文件。3. 如果有任何问题，请联系 ELICSAR 的 ACC/A52K POC 是 Todd Meigs 先生（william.meigs.1@us.af.mil）和 ELICSAR 团队 ACC/A52KD（ACCA589.A52KD.ELICSARMT@us.af.mil）。
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 的芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。在每个 SM 的基础上，与上一代 16 位浮点选项相比，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 2 倍的 A100 SM MMA（矩阵乘法累加）计算速率，使用新的 FP8 数据类型提供 4 倍的 A100 速率。Sparsity 功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 加速高达 7 倍。两个示例包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。○ 与 A100 相比，IEEE FP64 和 FP32 芯片间处理速度提高了 3 倍，这是由于每个 SM 的时钟对时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。集群支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持集群中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。● 新的 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型训练和推理。Transformer Engine 可智能管理并动态选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少 HBM3 的访问次数。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽
