英伟达H100GPU代理商

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    使用TSMC4nm工艺定制800亿个晶体管，814mm²芯片面积。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架构NVIDIAGraceCPU：利用ARM架构的灵活性，创建了从底层设计的CPU和服务器架构，用于加速计算。H100：通过NVIDIA的超高速片间互连与Grace配对，能提供900GB/s的带宽，比PCIeGen5快了7倍目录H100GPU主要特征基于H100的系统和板卡H100张量架构FP8数据格式用于加速动态规划（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1数据cache和共享内存结合H100GPU层次结构和异步性改进线程块集群（ThreadBlockClusters）分布式共享内存（DSMEM）异步执行H100HBM和L2cache内存架构H100HBM3和HBM2eDRAM子系统H100L2cache内存子系统RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink网络第三代NVSwitch新的NVLink交换系统PCIeGen5安全性增强和保密计算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多处理器（StreamingMultiprocessor,SM）第四代张量：片间通信速率提高了6倍（包括单个SM加速、额外的SM数量、更高的时钟）；在等效数据类型上提供了2倍的矩阵乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA）计算速率，相比于之前的16位浮点运算，使用新的FP8数据类型使速率提高了4倍。

H100 GPU 采用了 NVIDIA 的架构技术，其架构采用 Ampere 架构，使其在性能和能效方面都达到了一个新的高度。H100 GPU 具有 8192 个 CUDA ，能够提供极高的并行处理能力，对于需要大量计算资源的任务，如深度学习训练和科学计算，H100 GPU 能够提升效率。其基础时钟频率为 1410 MHz，增强时钟频率可达 1665 MHz，确保在高负载下依然能够提供稳定的性能输出，其 Tensor Core 性能可达 312 TFLOPS，特别适合深度学习和神经网络训练等需要大量矩阵运算的任务，极大地提升了计算效率。H100 GPU 提供高效的视频编辑支持。

    可以在多个计算节点上实现多达256个GPU之间的GPU-to-GPU通信。与常规的NVLink（所有GPU共享一个共同的地址空间，请求直接使用GPU的物理地址进行路由）不同，NVLink网络引入了一个新的网络地址空间，由H100中新的地址转换硬件支持，以隔离所有GPU的地址空间和网络地址空间。这使得NVLink网络可以安全地扩展到更多的GPU上。由于NVLink网络端点不共享一个公共的内存地址空间，NVLink网络连接在整个系统中并不是自动建立的。相反，与其他网络接口(如IB交换机)类似，用户软件应根据需要显式地建立端点之间的连接。第三代NVSwitch包括驻留在节点内部和外部的交换机，用于连接服务器、集群和数据中心环境中的多个GPU。节点内部每一个新的第三代NVSwitch提供64个端口。NVLinklinks交换机的总吞吐率从上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。还通过多播和NVIDIASHARP网内精简提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括写广播（all_gather）、reduce_scatter、广播原子。组内多播和缩减能提供2倍的吞吐量增益，同时降低了小块大小的延迟。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的负载。新的NVLink交换系统新的NVLINK网络技术和新的第三代NVSwitch相结合。H100 GPU 具备高效的数据传输能力。SingaporeH100GPU现货

H100 GPU 采用先进的风冷和液冷混合散热设计。英伟达H100GPU代理商

    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，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。英伟达H100GPU代理商