以提供SHARP在網(wǎng)絡(luò)中的縮減和任意對(duì)GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬。H100SXM5GPU還被用于功能強(qiáng)大的新型DGXH100服務(wù)器和DGXSuperPOD系統(tǒng)中。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設(shè)計(jì)功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力該配置可選擇性地使用NVLink橋以600GB/s的帶寬連接多達(dá)兩個(gè)GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務(wù)器（使用標(biāo)準(zhǔn)的架構(gòu)，提供更低服務(wù)器功耗），為同時(shí)擴(kuò)展到1或2個(gè)GPU的應(yīng)用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC應(yīng)用。在10個(gè)前列數(shù)據(jù)分析、AI和HPC應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)集中，單個(gè)H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同時(shí)消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個(gè)通用的高性能人工智能系統(tǒng)，用于訓(xùn)練、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技術(shù)單個(gè)DGXH100系統(tǒng)提供了16petaFLOPS（千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算）（FP16稀疏AI計(jì)算性能）。通過(guò)將多個(gè)DGXH100系統(tǒng)連接組成集群（稱(chēng)為DGXPODs或DGXSuperPODs）。DGXSuperPOD從32個(gè)DGXH100系統(tǒng)開(kāi)始，被稱(chēng)為"可擴(kuò)展單元"集成了256個(gè)H100GPU，這些GPU通過(guò)基于第三代NVSwitch技術(shù)的新的二級(jí)NVLink交換機(jī)連接。H100 GPU 提供高效的計(jì)算資源利用率。湖南H100GPU price

H100 GPU 的價(jià)格動(dòng)態(tài)反映了市場(chǎng)對(duì)高性能計(jì)算設(shè)備的強(qiáng)烈需求。近年來(lái)，隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的快速發(fā)展，H100 GPU 的市場(chǎng)需求量大幅增加，導(dǎo)致其價(jià)格持續(xù)攀升。此外，全球芯片短缺和供應(yīng)鏈問(wèn)題進(jìn)一步加劇了 H100 GPU 價(jià)格的波動(dòng)。盡管如此，隨著技術(shù)的進(jìn)步和供應(yīng)鏈的優(yōu)化，H100 GPU 的生產(chǎn)成本有望逐步降低，從而帶動(dòng)市場(chǎng)價(jià)格的回落。然而，在短期內(nèi)，H100 GPU 的價(jià)格仍將保持在一個(gè)較高的水平。H100 GPU 的市場(chǎng)價(jià)格受多種因素影響，近期價(jià)格波動(dòng)明顯。由于 H100 GPU 擁有的計(jì)算性能和廣泛的應(yīng)用前景，市場(chǎng)需求旺盛，推動(dòng)了價(jià)格的上漲。此外，全球供應(yīng)鏈緊張和半導(dǎo)體短缺也對(duì) H100 GPU 的價(jià)格造成了影響，導(dǎo)致其市場(chǎng)價(jià)格居高不下。然而，隨著市場(chǎng)逐漸穩(wěn)定和供應(yīng)鏈的改善，預(yù)計(jì) H100 GPU 的價(jià)格將逐步趨于合理。對(duì)于企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)而言，了解 H100 GPU 的價(jià)格動(dòng)態(tài)有助于制定更加合理的采購(gòu)策略，以獲取比較好的性價(jià)比。湖北H100GPU discountH100 GPU 優(yōu)惠促銷(xiāo)，立刻購(gòu)買(mǎi)。

對(duì)于科學(xué)計(jì)算而言，H100 GPU 提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力。它能夠高效處候模擬、基因組學(xué)研究、天體物理學(xué)計(jì)算等復(fù)雜的科學(xué)任務(wù)。H100 GPU 的大規(guī)模并行處理單元和高帶寬內(nèi)存可以提升計(jì)算效率和精度，使科學(xué)家能夠更快地獲得研究成果。其穩(wěn)定性和可靠性也為長(zhǎng)時(shí)間計(jì)算任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)保障，是科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域不可或缺的工具。H100 GPU 的高能效設(shè)計(jì)不僅提升了性能，還為科研機(jī)構(gòu)節(jié)省了大量的能源成本。其靈活的擴(kuò)展性和兼容性使得科學(xué)計(jì)算能夠根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，從而更好地支持前沿科學(xué)研究和創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)。

    L2CacheHBM3內(nèi)存控制器GH100GPU的完整實(shí)現(xiàn)8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4個(gè)第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧，12個(gè)512位內(nèi)存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構(gòu)引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構(gòu)專(zhuān)門(mén)用于矩陣乘和累加(MMA)數(shù)學(xué)運(yùn)算的高性能計(jì)算，為AI和HPC應(yīng)用提供了開(kāi)創(chuàng)性的性能。H100中新的第四代TensorCore架構(gòu)提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數(shù)學(xué)吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數(shù)據(jù)類(lèi)型。新的TensorCores還具有更**的數(shù)據(jù)管理，節(jié)省了高達(dá)30%的操作數(shù)交付能力。FP8數(shù)據(jù)格式與FP16相比，F(xiàn)P8的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進(jìn)行闡述)同時(shí)使用FP8和FP16兩種精度，以減少內(nèi)存占用和提高性能，同時(shí)對(duì)大型語(yǔ)言和其他模型仍然保持精度。用于加速動(dòng)態(tài)規(guī)劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內(nèi)循環(huán)提供了高等融合操作數(shù)的支持，使得動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存結(jié)合將L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存功能合并到單個(gè)內(nèi)存塊中簡(jiǎn)化了編程。H100 GPU 優(yōu)惠促銷(xiāo)，數(shù)量有限。

    使用張量維度和塊坐標(biāo)來(lái)定義數(shù)據(jù)傳輸，而不是每個(gè)元素尋址。TMA操作是異步的，利用了基于共享內(nèi)存的異步屏障。TMA編程模型是單線程的，選擇一個(gè)經(jīng)線程中的單個(gè)線程發(fā)出一個(gè)異步TMA操作(cuda::memcpy_async)來(lái)復(fù)制一個(gè)張量，隨后多個(gè)線程可以在一個(gè)cuda::barrier上等待完成數(shù)據(jù)傳輸。H100SM增加了硬件來(lái)加速這些異步屏障等待操作。TMA的一個(gè)主要***是它可以使線程自由地執(zhí)行其他的工作。在Hopper上，TMA包攬一切。單個(gè)線程在啟動(dòng)TMA之前創(chuàng)建一個(gè)副本描述符，從那時(shí)起地址生成和數(shù)據(jù)移動(dòng)在硬件中處理。TMA提供了一個(gè)簡(jiǎn)單得多的編程模型，因?yàn)樗趶?fù)制張量的片段時(shí)承擔(dān)了計(jì)算步幅、偏移量和邊界計(jì)算的任務(wù)。異步事務(wù)屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）異步屏障：-將同步過(guò)程分為兩步。①線程在生成其共享數(shù)據(jù)的一部分時(shí)發(fā)出"到達(dá)"的信號(hào)。這個(gè)"到達(dá)"是非阻塞的。因此線程可以自由地執(zhí)行其他的工作。②終線程需要其他所有線程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。在這一點(diǎn)上，他們做一個(gè)"等待"，直到每個(gè)線程都有"抵達(dá)"的信號(hào)。-***是允許提前到達(dá)的線程在等待時(shí)執(zhí)行的工作。-等待的線程會(huì)在共享內(nèi)存中的屏障對(duì)象上自轉(zhuǎn)（spin）。H100 GPU 提供高效的 GPU 直連技術(shù)。QatarH100GPU貨期

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