이게 맞나?


when training its V3 model, DeepSeek reconfigured Nvidia's H800 GPUs out of 132 streaming multiprocessors, it allocated 20 for server-to-server communication, possibly for compressing and decompressing data to overcome connectivity limitations of the processor and speed up transactions.


위의 글 보면 H800 에서 학습 시

Inter server communication을 최적화 한 것 같은데


그렇다면 짐작할 수 있는 게

기존의 H800은 서버간 학습이 최적화가 덜 되었던 것 같은데


물론 H100같은 Front end chip은

최적화를 최대로 해 놓았을 것 같고



그래서 질문은

1. 위와 같이 PTX레벨에서 최적화를

     현업에서 실제로 해서 사용하고 있는지와


가장 알고 싶은 건

이번에 화웨이나 다른 칩들도 엮었다는 말까지 나오는데


 2. NVLINK를 안 쓰는 다른 칩들은 엮어서

   Heteogenous GPU학습이  효율이 나오냐 진짜??



이건 Nvidia에  다소 타격이 될 수 있을 것 같아서

물어본다


짐작이라도 답변 부탁한다