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    这些线程可以使用SM的共享内存与快速屏障同步并交换数据。然而，随着GPU规模超过100个SM，计算程序变得更加复杂，线程块作为编程模型中表示的局部性单元不足以大化执行效率。Cluster是一组线程块，它们被保证并发调度到一组SM上，其目标是使跨多个SM的线程能够有效地协作。GPC：GPU处理集群，是硬件层次结构中一组物理上总是紧密相连的子模块。H100中的集群中的线程在一个GPC内跨SM同时运行。集群有硬件加速障碍和新的访存协作能力，在一个GPC中SM的一个SM-to-SM网络提供集群中线程之间快速的数据共享。分布式共享内存（DSMEM）通过集群，所有线程都可以直接访问其他SM的共享内存，并进行加载（load）、存储（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM网络保证了对远程DSMEM的快速、低延迟访问。在CUDA层面，集群中所有线程块的所有DSMEM段被映射到每个线程的通用地址空间中。使得所有DSMEM都可以通过简单的指针直接引用。DSMEM传输也可以表示为与基于共享内存的障碍同步的异步复制操作，用于**完成。异步执行异步内存拷贝单元TMA（TensorMemoryAccelerator）TMA可以将大块数据和多维张量从全局内存传输到共享内存，反义亦然。使用一个copydescriptor。H100 GPU 适用于智能制造领域。xfusionH100GPU优惠

视频编辑需要处理大量的图像和视频数据，H100 GPU 的强大计算能力为此类任务提供了极大的便利。其高带宽内存和并行处理能力能够快速渲染和编辑高分辨率视频，提升工作效率。无论是实时预览、明显处理还是多层次剪辑，H100 GPU 都能流畅应对，减少卡顿和渲染时间。其高能效设计和稳定性确保了视频编辑过程的顺利进行，使其成为视频编辑领域的理想选择。虚拟现实（VR）开发对图形处理和计算能力有极高要求，H100 GPU 的性能使其成为 VR 开发的重要工具。其高并行计算能力和大带宽内存可以高效处理复杂的 VR 场景和互动效果，提供流畅的用户体验。H100 GPU 的高分辨率渲染能力能够实现更逼真的视觉效果，提升 VR 应用的沉浸感。此外，H100 GPU 的稳定性和高能效设计也为长时间开发和测试提供了可靠保障，助力开发者创造出更具吸引力的 VR 应用。套装H100GPU货期H100 GPU 适用于大数据分析任务。

    他们与英伟达合作托管了一个基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客户。哪个大云拥有好的网络？#Azure，CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的网络，它是3200Gbps，但它是以太网而不是InfiniBand，对于高参数计数LLM训练等用例，InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的网络就没有那么好了。企业使用哪些大云？#在一个大约15家企业的私有数据点中，所有15家都是AWS，GCP或Azure，零甲骨文。大多数企业将坚持使用现有的云。绝望的初创公司会去哪里，哪里就有供应。DGXCloud怎么样，英伟达正在与谁合作？#“NVIDIA正在与的云服务提供商合作托管DGX云基础设施，从Oracle云基础设施（OCI）开始”-您处理Nvidia的销售，但您通过现有的云提供商租用它（首先使用Oracle启动，然后是Azure，然后是GoogleCloud，而不是使用AWS启动）3233Jensen在上一次财报电话会议上表示：“理想的组合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么时候推出他们的H100预览？#CoreWeave是个。34英伟达给了他们较早的分配，大概是为了帮助加强大型云之间的竞争（因为英伟达是投资者）。Azure于13月100日宣布H<>可供预览。35甲骨文于21月100日宣布H<>数量有限。

H100 GPU 还集成了多种先进的安全和管理功能。例如，它支持 NVIDIA 的 GPU Direct 技术，能够实现 GPU 之间的直接通信，减少了 CPU 参与的数据传输延迟，提升了数据传输效率。此外，H100 GPU 还支持多种虚拟化技术，如 NVIDIA vGPU，能够在虚拟化环境中提供高性能的图形和计算服务。其多样化的管理和安全功能，使得 H100 GPU 在企业级数据中心和云计算平台中具备了更高的适用性和管理便捷性。在能效方面，H100 GPU 也表现优异。其功耗设计为 400W，但在实际使用中，通过优化负载分配和动态电压频率调节（DVFS）技术，可以有效降低功耗，提高能效比。对于需要长时间运行的大规模计算任务，H100 GPU 的高能效设计不仅可以降低运营成本，还减少了对环境的影响。其先进的功耗管理技术确保了在提供高性能计算的同时，依然能够保持较低的能源消耗。H100 GPU 的功耗设计为 400W。

在人工智能应用中，H100 GPU 的计算能力尤为突出。它能够快速处理大量复杂的模型训练和推理任务，大幅缩短开发时间。H100 GPU 的并行计算能力和高带宽内存使其能够处理更大规模的数据集和更复杂的模型结构，提升了AI模型的训练效率和准确性。此外，H100 GPU 的高能效比和稳定性也为企业和研究机构节省了运营成本，是人工智能开发的理想选择。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 限时特惠，立刻下单。HPEH100GPU stock

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    增加了一个称为线程块集群（ThreadBlockCluster）的新模块，集群(Cluster)是一组线程块(ThreadBlock)，保证线程可以被并发调度，从而实现跨多个SM的线程之间的**协作和数据共享。集群还能更有效地协同驱动异步单元，如张量内存***（TensorMemoryAccelerator）和张量NVIDIA的异步事务屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA线程和片上***能够有效地同步，即使它们驻留在单独的SM上。所有这些新特性使得每个用户和应用程序都可以在任何时候充分利用它们的H100GPU的所有单元，使得H100成为迄今为止功能强大、可编程性强、能效高的GPU。组成多个GPU处理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多处理器（StreamingMultiprocessors,SM）L2CacheHBM3内存控制器GH100GPU的完整实现8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4个第四代张量/SM6HBM3/HBM2e堆栈。12个512位内存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架构引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100张量架构专门用于矩阵乘和累加(MMA)数学运算的高性能计算，为AI和HPC应用提供了开创性的性能。xfusionH100GPU优惠