H100GPU架構細節(jié)異步GPUH100擴展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對張量內存訪問模式的支持。它使應用程序能夠構建端到端的異步管道，將數(shù)據(jù)移入和移出芯片，完全重疊和隱藏帶有計算的數(shù)據(jù)移動。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來管理H100的全部內存帶寬其他大多數(shù)CUDA線程可以專注于通用計算，例如新一代TensorCores的預處理和后處理數(shù)據(jù)。擴展了層次結構，增加了一個稱為線程塊集群（ThreadBlockCluster）的新模塊，集群(Cluster)是一組線程塊(ThreadBlock)，保證線程可以被并發(fā)調度，從而實現(xiàn)跨多個SM的線程之間的**協(xié)作和數(shù)據(jù)共享。集群還能更有效地協(xié)同驅動異步單元，如張量內存***（TensorMemoryAccelerator）和張量NVIDIA的異步事務屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA線程和片上***能夠有效地同步，即使它們駐留在單獨的SM上。所有這些新特性使得每個用戶和應用程序都可以在任何時候充分利用它們的H100GPU的所有單元，使得H100成為迄今為止功能強大、可編程性強、能效高的GPU。組成多個GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors。H100 GPU 在云計算中的應用也非常多。LenovoH100GPU list price

在大數(shù)據(jù)分析領域，H100 GPU 展現(xiàn)了其強大的數(shù)據(jù)處理能力。它能夠快速處理和分析海量數(shù)據(jù)，提供實時的分析結果，幫助企業(yè)做出更快的決策。無論是在金融分析、市場預測還是用戶行為分析中，H100 GPU 都能提升數(shù)據(jù)處理速度和分析準確性。其高能效設計不僅提升了性能，還為企業(yè)節(jié)省了大量的能源成本，成為大數(shù)據(jù)分析的理想硬件。在游戲開發(fā)領域，H100 GPU 提供了強大的圖形處理能力和計算性能。它能夠實現(xiàn)復雜和逼真的游戲畫面，提高游戲的視覺效果和玩家體驗。H100 GPU 的并行處理單元可以高效處理大量圖形和物理運算，減少延遲和卡頓現(xiàn)象。對于開發(fā)者來說，H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長時間的開發(fā)和測試提供了可靠保障，助力開發(fā)者創(chuàng)造出更具創(chuàng)意和吸引力的游戲作品，是游戲開發(fā)的理想選擇。湖北英偉達H100GPUH100 GPU 優(yōu)惠直降，數(shù)量有限。

H100 GPU 支持新的 PCIe 4.0 接口，提供了更高的數(shù)據(jù)傳輸速度和帶寬，與前代 PCIe 3.0 相比，帶寬提升了兩倍。這使得 H100 GPU 在與主機系統(tǒng)通信時能夠更快速地交換數(shù)據(jù)，減少了 I/O 瓶頸，進一步提升了整體系統(tǒng)性能。PCIe 4.0 的支持使得 H100 GPU 能夠與現(xiàn)代主流服務器和工作站更好地兼容，充分發(fā)揮其高性能計算能力。H100 GPU 也采用了多項創(chuàng)新技術。其采用了先進的風冷和液冷混合散熱設計，能夠在高負載運行時保持穩(wěn)定的溫度，確保 GPU 的長期穩(wěn)定運行

在軟件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的開發(fā)工具和軟件生態(tài)系統(tǒng)。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在內的多種開發(fā)工具，幫助開發(fā)者在 H100 GPU 上快速開發(fā)和優(yōu)化應用。此外，H100 GPU 還支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平臺，開發(fā)者可以通過 NGC 輕松獲取優(yōu)化的深度學習、機器學習和高性能計算容器，加速開發(fā)流程，提升應用性能和部署效率。PCIe 4.0 接口，提供了更高的數(shù)據(jù)傳輸速度和帶寬，與前代 PCIe 3.0 相比，帶寬提升了兩倍。這使得 H100 GPU 在與主機系統(tǒng)通信時能夠更快速地交換數(shù)據(jù)，減少了 I/O 瓶頸，進一步提升了整體系統(tǒng)性能。H100 GPU 優(yōu)惠促銷，馬上下單。

    H100GPU層次結構和異步性改進關鍵數(shù)據(jù)局部性：將程序數(shù)據(jù)盡可能的靠近執(zhí)行單元異步執(zhí)行：尋找的任務與內存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。目標是使GPU中的所有單元都能得到充分利用。線程塊集群（ThreadBlockClusters）提出背景：線程塊包含多個線程并發(fā)運行在單個SM上，這些線程可以使用SM的共享內存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而，隨著GPU規(guī)模超過100個SM，計算程序變得更加復雜，線程塊作為編程模型中***表示的局部性單元不足以大化執(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發(fā)調度到一組SM上，其目標是使跨多個SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結構中一組物理上總是緊密相連的子模塊。H100中的集群中的線程在一個GPC內跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個GPC中SM的一個SM-to-SM網(wǎng)絡提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內存，并進行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡保證了對遠程DSMEM的快速、低延遲訪問。在CUDA層面。集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個線程的通用地址空間中。H100 GPU 提供高效的視頻編輯支持。LenovoH100GPU list price

H100 GPU 支持 Tensor Core 技術。LenovoH100GPU list price

    H100中新的第四代TensorCore架構提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數(shù)學吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數(shù)據(jù)類型。新的TensorCores還具有更**的數(shù)據(jù)管理，節(jié)省了高達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)存儲需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度，以減少內存占用和提高性能，同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態(tài)規(guī)劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內循環(huán)提供了高等融合操作數(shù)的支持，使得動態(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和共享內存結合將L1數(shù)據(jù)cache和共享內存功能合并到單個內存塊中簡化了編程，減少了達到峰值或接近峰值應用性能所需的調優(yōu)；為這兩種類型的內存訪問提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結構和異步性改進關鍵數(shù)據(jù)局部性：將程序數(shù)據(jù)盡可能的靠近執(zhí)行單元異步執(zhí)行：尋找的任務與內存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。目標是使GPU中的所有單元都能得到充分利用。線程塊集群（ThreadBlockClusters）提出背景：線程塊包含多個線程并發(fā)運行在單個SM上。LenovoH100GPU list price