在浮點(diǎn)計(jì)算能力方面,H100 GPU 也表現(xiàn)出色。其單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力(FP32)達(dá)到 19.5 TFLOPS,雙精度浮點(diǎn)計(jì)算能力(FP64)達(dá)到 9.7 TFLOPS,適用于科學(xué)計(jì)算、工程仿真和金融建模等高精度計(jì)算需求的應(yīng)用。此外,H100 GPU 還支持 Tensor Core 技術(shù),其 Tensor Core 性能可達(dá) 312 TFLOPS,特別適合深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等需要大量矩陣運(yùn)算的任務(wù),極大地提升了計(jì)算效率。H100 GPU 配備了 80GB 的 HBM2e 高帶寬內(nèi)存,帶寬高達(dá) 1.6 TB/s,這使得其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)能夠快速讀寫(xiě)數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。高帶寬內(nèi)存不僅提升了數(shù)據(jù)傳輸效率,還確保了 GPU 在處理復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)的高效性和穩(wěn)定性。對(duì)于需要處理大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用,如大數(shù)據(jù)分析和人工智能訓(xùn)練,H100 GPU 的大容量和高帶寬內(nèi)存無(wú)疑是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)。近期 H100 GPU 的價(jià)格波動(dòng)引起了關(guān)注。香港H100GPU多少錢(qián)
然后剩余的總共大約6個(gè)月。初創(chuàng)公司是否從OEM和經(jīng)銷(xiāo)商處購(gòu)買(mǎi)?#沒(méi)有。初創(chuàng)公司通常會(huì)去像甲骨文這樣的大型云租用訪問(wèn)權(quán)限,或者像Lambda和CoreWeave這樣的私有云,或者與OEM和數(shù)據(jù)中心合作的提供商,如FluidStack。初創(chuàng)公司何時(shí)構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中心與進(jìn)行托管?#對(duì)于構(gòu)建數(shù)據(jù)中心,考慮因素是構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的時(shí)間,您是否具有硬件方面的人員和經(jīng)驗(yàn),以及它的資本支出是否昂貴。更容易租用和colo服務(wù)器。如果你想建立自己的DC,你必須在你所在的位置運(yùn)行一條暗光纖線路來(lái)連接到互聯(lián)網(wǎng)-每公里10萬(wàn)美元。大部分基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)繁榮期間建成并支付。現(xiàn)在你可以租它,相當(dāng)便宜–私有云執(zhí)行官?gòu)淖赓U到擁有的范圍是:按需云(使用云服務(wù)的純租賃),保留云,colo(購(gòu)買(mǎi)服務(wù)器,與提供商合作托管和管理服務(wù)器),自托管(自己購(gòu)買(mǎi)和托管服務(wù)器)。大多數(shù)需要大量H100的初創(chuàng)公司將進(jìn)行保留云或colo。大云如何比較?#人們認(rèn)為,Oracle基礎(chǔ)架構(gòu)不如三大云可靠。作為交換,甲骨文會(huì)提供更多的技術(shù)支持幫助和時(shí)間。100%.一大堆不滿(mǎn)意的客戶(hù),哈哈–私有云執(zhí)行官我認(rèn)為[甲骨文]有更好的網(wǎng)絡(luò)–(不同)私有云高管一般來(lái)說(shuō),初創(chuàng)公司會(huì)選擇提供支持、價(jià)格和容量的佳組合的人。40GH100GPU現(xiàn)貨H100 GPU 適用于大數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
H100 GPU 還集成了多種先進(jìn)的安全和管理功能。例如,它支持 NVIDIA 的 GPU Direct 技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn) GPU 之間的直接通信,減少了 CPU 參與的數(shù)據(jù)傳輸延遲,提升了數(shù)據(jù)傳輸效率。此外,H100 GPU 還支持多種虛擬化技術(shù),如 NVIDIA vGPU,能夠在虛擬化環(huán)境中提供高性能的圖形和計(jì)算服務(wù)。其多樣化的管理和安全功能,使得 H100 GPU 在企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算平臺(tái)中具備了更高的適用性和管理便捷性。在能效方面,H100 GPU 也表現(xiàn)優(yōu)異。其功耗設(shè)計(jì)為 400W,但在實(shí)際使用中,通過(guò)優(yōu)化負(fù)載分配和動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)(DVFS)技術(shù),可以有效降低功耗,提高能效比。對(duì)于需要長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的大規(guī)模計(jì)算任務(wù),H100 GPU 的高能效設(shè)計(jì)不僅可以降低運(yùn)營(yíng)成本,還減少了對(duì)環(huán)境的影響。其先進(jìn)的功耗管理技術(shù)確保了在提供高性能計(jì)算的同時(shí),依然能夠保持較低的能源消耗。
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),可以很容易地?cái)U(kuò)大這種性能。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,提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI計(jì)算性能。同時(shí)支持無(wú)線帶寬(InifiniBand,IB)和NVLINKSwitch網(wǎng)絡(luò)選項(xiàng)。HGXH100通過(guò)NVLink和NVSwitch提供的高速互連,HGXH100將多個(gè)H100結(jié)合起來(lái),使其能創(chuàng)建世界上強(qiáng)大的可擴(kuò)展服務(wù)器。HGXH100可作為服務(wù)器構(gòu)建模塊,以集成底板的形式在4個(gè)或8個(gè)H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX將NVIDIAH100GPU的強(qiáng)大功能與NVIDIA?ConnectX-7SmartNIC的**組網(wǎng)能力相結(jié)合,可提供高達(dá)400Gb/s的帶寬包括NVIDIAASAP2(加速交換和分組處理)等創(chuàng)新功能,以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在線硬件加速。這種獨(dú)特的架構(gòu)為GPU驅(qū)動(dòng)的I/O密集型工作負(fù)載提供了前所未有的性能,如在企業(yè)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行分布式AI訓(xùn)練,或在邊緣進(jìn)行5G信號(hào)處理等。H100 GPU 促銷(xiāo)降價(jià),快來(lái)選購(gòu)。
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,減少了達(dá)到峰值或接近峰值應(yīng)用性能所需的調(diào)優(yōu);為這兩種類(lèi)型的內(nèi)存訪問(wèn)提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進(jìn)關(guān)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(wù)與內(nèi)存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。目標(biāo)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(gè)線程并發(fā)運(yùn)行在單個(gè)SM上。H100 GPU 促銷(xiāo)優(yōu)惠,趕快購(gòu)買(mǎi)。MacowH100GPU促銷(xiāo)價(jià)
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