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)。H100GPU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。在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，H100GPU展現(xiàn)了其強(qiáng)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(shí)時(shí)的分析結(jié)果，幫助企業(yè)做出更快的決策。無(wú)論是在金融分析、市場(chǎng)預(yù)測(cè)還是用戶行為分析中，H100GPU都能提升數(shù)據(jù)處理速度和分析準(zhǔn)確性。其高能效設(shè)計(jì)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)分析的硬件。H100GPU在云計(jì)算中的應(yīng)用也非常。它的高并行處理能力和大帶寬內(nèi)存使云計(jì)算平臺(tái)能夠高效地處理大量并發(fā)任務(wù)，提升整體服務(wù)質(zhì)量。H100GPU的靈活性和易管理性使其能夠輕松集成到各種云計(jì)算架構(gòu)中，滿足不同客戶的需求。無(wú)論是公共云、私有云還是混合云環(huán)境，H100 GPU 的增強(qiáng)時(shí)鐘頻率可達(dá) 1665 MHz。40GH100GPU促銷

    我理解的就是這些等待的線程在等待的時(shí)候無(wú)法執(zhí)行其他工作）也是一個(gè)分裂的屏障，但不對(duì)到達(dá)的線程計(jì)數(shù)，同時(shí)也對(duì)事務(wù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。為寫入共享內(nèi)存引入一個(gè)新的命令，同時(shí)傳遞要寫入的數(shù)據(jù)和事務(wù)計(jì)數(shù)。事務(wù)計(jì)數(shù)本質(zhì)上是對(duì)字節(jié)計(jì)數(shù)異步事務(wù)屏障會(huì)在W**t命令處阻塞線程，直到所有生產(chǎn)者線程都執(zhí)行了一個(gè)Arrive，所有事務(wù)計(jì)數(shù)之和達(dá)到期望值。異步事務(wù)屏障是異步內(nèi)存拷貝或數(shù)據(jù)交換的一種強(qiáng)有力的新原語(yǔ)。集群可以進(jìn)行線程塊到線程塊通信，進(jìn)行隱含同步的數(shù)據(jù)交換，集群能力建立在異步事務(wù)屏障之上。H100HBM和L2cache內(nèi)存架構(gòu)HBM存儲(chǔ)器由內(nèi)存堆棧組成，位于與GPU相同的物理封裝上，與傳統(tǒng)的GDDR5/6內(nèi)存相比，提供了可觀的功耗和面積節(jié)省，允許更多的GPU被安裝在系統(tǒng)中。devicememory：駐留在HBM內(nèi)存空間的CUDA程序訪問的全局和局部?jī)?nèi)存區(qū)域constantcache：駐留在devicememory內(nèi)的不變內(nèi)存空間texturecache：駐留在devicememory內(nèi)的紋理和表面內(nèi)存空間L2cache：對(duì)HBM內(nèi)存進(jìn)行讀和寫servicesmemory請(qǐng)求來源于GPU內(nèi)的各種子系統(tǒng)HBM和L2內(nèi)存空間對(duì)所有SM和所有運(yùn)行在GPU上的應(yīng)用程序都是可訪問的。HBM3或HBM2eDRAM和L2緩存子系統(tǒng)都支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮和解壓縮技術(shù)。深圳SupermicroH100GPUH100 GPU 限時(shí)降價(jià)，機(jī)會(huì)不容錯(cuò)過。

視頻編輯需要處理大量的圖像和視頻數(shù)據(jù)，H100 GPU 的強(qiáng)大計(jì)算能力為此類任務(wù)提供了極大的便利。其高帶寬內(nèi)存和并行處理能力能夠快速渲染和編輯高分辨率視頻，提升工作效率。無(wú)論是實(shí)時(shí)預(yù)覽、處理還是多層次剪輯，H100 GPU 都能流暢應(yīng)對(duì)，減少卡頓和渲染時(shí)間。其高能效設(shè)計(jì)和穩(wěn)定性確保了視頻編輯過程的順利進(jìn)行，使其成為視頻編輯領(lǐng)域的理想選擇。H100 GPU 的并行處理能力和高帶寬內(nèi)存確保了復(fù)雜任務(wù)的順利進(jìn)行。其在視頻編輯中的應(yīng)用不僅提升了工作效率，還顯著提高了視頻質(zhì)量，使得創(chuàng)意工作更加輕松和高效。

    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)專門用于矩陣乘和累加(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 在游戲開發(fā)中提升視覺效果。

    交換機(jī)的總吞吐率從上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。還通過多播和NVIDIASHARP網(wǎng)內(nèi)精簡(jiǎn)提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括寫廣播（all_gather）、reduce_scatter、廣播原子。組內(nèi)多播和縮減能提供2倍的吞吐量增益，同時(shí)降低了小塊大小的延遲。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的負(fù)載。新的NVLink交換系統(tǒng)新的NVLINK網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和新的第三代NVSwitch相結(jié)合，使NVIDIA能夠以前所未有的通信帶寬構(gòu)建大規(guī)模的NVLink交換系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)。NVLink交換系統(tǒng)支持多達(dá)256個(gè)GPU。連接的節(jié)點(diǎn)能夠提供TB的全向帶寬，并且能夠提供1exaFLOP的FP8稀疏AI計(jì)算能力。PCIeGen5H100集成了PCIExpressGen5×16通道接口，提供128GB/sec的總帶寬(單方向上64GB/s)，而A100包含的Gen4PCIe的總帶寬為64GB/sec(單方向上為32GB/s)。利用其PCIeGen5接口，H100可以與性能高的x86CPU和SmartNICs/DPUs(數(shù)據(jù)處理單元)接口。H100增加了對(duì)本地PCIe原子操作的支持，如對(duì)32位和64位數(shù)據(jù)類型的原子CAS、原子交換和原子取指添加，加速了CPU和GPU之間的同步和原子操作H100還支持SingleRootInput/OutputVirtualization(SR-IOV)。H100 GPU 的基礎(chǔ)時(shí)鐘頻率為 1410 MHz。40GH100GPU促銷

H100 GPU 適用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用。40GH100GPU促銷

    H100GPU架構(gòu)細(xì)節(jié)異步GPUH100擴(kuò)展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對(duì)張量?jī)?nèi)存訪問模式的支持。它使應(yīng)用程序能夠構(gòu)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(jì)算的數(shù)據(jù)移動(dòng)。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來管理H100的全部?jī)?nèi)存帶寬其他大多數(shù)CUDA線程可以專注于通用計(jì)算，例如新一代TensorCores的預(yù)處理和后處理數(shù)據(jù)。擴(kuò)展了層次結(jié)構(gòu)，增加了一個(gè)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(diào)度，從而實(shí)現(xiàn)跨多個(gè)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(qū)動(dòng)異步單元，如張量?jī)?nèi)存***（TensorMemoryAccelerator）和張量NVIDIA的異步事務(wù)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(dú)的SM上。所有這些新特性使得每個(gè)用戶和應(yīng)用程序都可以在任何時(shí)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(qiáng)大、可編程性強(qiáng)、能效高的GPU。組成多個(gè)GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors。40GH100GPU促銷