提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI计算性能。同时支持无线带宽(InifiniBand,IB)和NVLINKSwitch网络选项。HGXH100通过NVLink和NVSwitch提供的高速互连,HGXH100将多个H100结合起来,使其能创建世界上强大的可扩展服务器。HGXH100可作为服务器构建模块,以集成底板的形式在4个或8个H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX将NVIDIAH100GPU的强大功能与NVIDIA®ConnectX-7SmartNIC的**组网能力相结合,可提供高达400Gb/s的带宽包括NVIDIAASAP2(加速交换和分组处理)等创新功能,以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在线硬件加速。这种独特的架构为GPU驱动的I/O密集型工作负载提供了前所未有的性能,如在企业数据中心进行分布式AI训练,或在边缘进行5G信号处理等。H100GPU架构细节异步GPUH100扩展了A100在所有地址空间的全局共享异步传输,并增加了对张量内存访问模式的支持。它使应用程序能够构建端到端的异步管道,将数据移入和移出芯片,完全重叠和隐藏带有计算的数据移动。CUDA线程只需要少量的CUDA线程来管理H100的全部内存带宽其他大多数CUDA线程可以专注于通用计算,例如新一代TensorCores的预处理和后处理数据。扩展了层次结构。H100 GPU 提供高效的视频编辑支持。上海H100GPU现货
对于科学计算而言,H100 GPU 提供了强大的计算能力。它能够高效处候模拟、基因组学研究、天体物理学计算等复杂的科学任务。H100 GPU 的大规模并行处理单元和高带宽内存可以提升计算效率和精度,使科学家能够更快地获得研究成果。其稳定性和可靠性也为长时间计算任务提供了坚实保障,是科学计算领域不可或缺的工具。H100 GPU 的高能效设计不仅提升了性能,还为科研机构节省了大量的能源成本。其灵活的扩展性和兼容性使得科学计算能够根据需要进行调整和优化,从而更好地支持前沿科学研究和创新发现。上海H100GPU现货H100 GPU 降价热卖,不要错过。
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用于训练、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技术单个DGXH100系统提供了16petaFLOPS(千万亿次浮点运算)(FP16稀疏AI计算性能)。通过将多个DGXH100系统连接组成集群(称为DGXPODs或DGXSuperPODs),可以很容易地扩大这种性能。DGXSuperPOD从32个DGXH100系统开始,被称为"可扩展单元"集成了256个H100GPU,这些GPU通过基于第三代NVSwitch技术的新的二级NVLink交换机连接,提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI计算性能。同时支持无线带宽(InifiniBand,IB)和NVLINKSwitch网络选项。HGXH100通过NVLink和NVSwitch提供的高速互连,HGXH100将多个H100结合起来,使其能创建世界上强大的可扩展服务器。HGXH100可作为服务器构建模块,以集成底板的形式在4个或8个H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX将NVIDIAH100GPU的强大功能与NVIDIA®ConnectX-7SmartNIC的**组网能力相结合,可提供高达400Gb/s的带宽包括NVIDIAASAP2(加速交换和分组处理)等创新功能,以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在线硬件加速。这种独特的架构为GPU驱动的I/O密集型工作负载提供了前所未有的性能,如在企业数据中心进行分布式AI训练,或在边缘进行5G信号处理等。H100 GPU 提供高效的计算资源利用率。上海H100GPU现货
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H100中新的第四代TensorCore架构提供了每SM的原始稠密和稀疏矩阵数学吞吐量的两倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA数据类型。新的TensorCores还具有更**的数据管理,节省了高达30%的操作数交付能力。FP8数据格式与FP16相比,FP8的数据存储需求减半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章节中进行阐述)同时使用FP8和FP16两种精度,以减少内存占用和提高性能,同时对大型语言和其他模型仍然保持精度。用于加速动态规划(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令为许多DP算法的内循环提供了高等融合操作数的支持,使得动态规划算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1数据cache和共享内存结合将L1数据cache和共享内存功能合并到单个内存块中简化了编程,减少了达到峰值或接近峰值应用性能所需的调优;为这两种类型的内存访问提供了佳的综合性能。H100GPU层次结构和异步性改进关键数据局部性:将程序数据尽可能的靠近执行单元异步执行:寻找的任务与内存传输和其他事物重叠。目标是使GPU中的所有单元都能得到充分利用。线程块集群(ThreadBlockClusters)提出背景:线程块包含多个线程并发运行在单个SM上。上海H100GPU现货