H100GPU是英偉達推出的一款高性能圖形處理器，專為滿足當今數據密集型計算任務的需求而設計。它采用了的架構，具備超高的計算能力和能效比，能夠提升各種計算任務的效率和速度。無論是在人工智能、科學計算還是大數據分析領域，H100GPU都能提供的性能和可靠性。其強大的并行處理能力和高帶寬內存確保了復雜任務的順利進行，是各類高性能計算應用的。H100GPU擁有先進的散熱設計，確保其在長時間高負荷運行時依然能夠保持穩定和高效。對于需要長時間運行的大規模計算任務來說，H100GPU的可靠性和穩定性尤為重要。它的設計不僅考慮了性能，還兼顧了散熱和能效，使其在保持高性能的同時，依然能夠節省能源成本。無論是企業級應用還是科學研究，H100GPU都能夠為用戶提供持續的高性能支持。在人工智能應用中，H100GPU的強大計算能力尤為突出。它能夠快速處理大量復雜的模型訓練和推理任務，大幅縮短開發時間。H100GPU的并行計算能力和高帶寬內存使其能夠處理更大規模的數據集和更復雜的模型結構，提升了AI模型的訓練效率和準確性。此外，H100GPU的高能效比和穩定性也為企業和研究機構節省了運營成本，是人工智能開發的理想選擇。對于科學計算而言，H100GPU提供了的計算能力。

H100 GPU 提供全天候的技術支持。香港SMXH100GPU

利用 NVIDIA H100 Tensor GPU，提供所有工作負載前所未有的效能、可擴展性和安全性。 使用 NVIDIA® NVLink® Switch 系統，比較高可連接 256 個 H100 來加速百萬兆級工作負載，此外還有的 Transformer Engine，可解決一兆參數語言模型。 H100 所結合的技術創新，可加速大型語言模型速度，比前一代快上 30 倍，提供業界的對話式人工智能。英偉達 DGX SuperPOD架構采用英偉達的NVLink和NVSwitch系統，多可連接32個DGX節點，共256個H100 GPU。這是一個真正的人工智能基礎設施平臺；英偉達的DGX SuperPOD數據中心設計[4]讓我們對真正的企業人工智能基礎設施的巨大功率和冷卻需求有了一些了解。湖北LenovoH100GPUH100 GPU 具備高效的數據傳輸能力。

    提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI計算性能。同時支持無線帶寬（InifiniBand,IB）和NVLINKSwitch網絡選項。HGXH100通過NVLink和NVSwitch提供的高速互連，HGXH100將多個H100結合起來，使其能創建世界上強大的可擴展服務器。HGXH100可作為服務器構建模塊，以集成底板的形式在4個或8個H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX將NVIDIAH100GPU的強大功能與NVIDIA?ConnectX-7SmartNIC的**組網能力相結合，可提供高達400Gb/s的帶寬包括NVIDIAASAP2(加速交換和分組處理)等創新功能，以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在線硬件加速。這種獨特的架構為GPU驅動的I/O密集型工作負載提供了前所未有的性能，如在企業數據中心進行分布式AI訓練，或在邊緣進行5G信號處理等。H100GPU架構細節異步GPUH100擴展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對張量內存訪問模式的支持。它使應用程序能夠構建端到端的異步管道，將數據移入和移出芯片，完全重疊和隱藏帶有計算的數據移動。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來管理H100的全部內存帶寬其他大多數CUDA線程可以專注于通用計算，例如新一代TensorCores的預處理和后處理數據。擴展了層次結構。

對于科學計算而言，H100 GPU 提供了強大的計算能力。它能夠高效處候模擬、基因組學研究、天體物理學計算等復雜的科學任務。H100 GPU 的大規模并行處理單元和高帶寬內存可以提升計算效率和精度，使科學家能夠更快地獲得研究成果。其穩定性和可靠性也為長時間計算任務提供了堅實保障，是科學計算領域不可或缺的工具。H100 GPU 的高能效設計不僅提升了性能，還為科研機構節省了大量的能源成本。其靈活的擴展性和兼容性使得科學計算能夠根據需要進行調整和優化，從而更好地支持前沿科學研究和創新發現。H100 GPU 降價特惠，趕快搶購。

    L2CacheHBM3內存控制器GH100GPU的完整實現8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4個第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧，12個512位內存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構專門用于矩陣乘和累加(MMA)數學運算的高性能計算，為AI和HPC應用提供了開創性的性能。H100中新的第四代TensorCore架構提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數學吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數據類型。新的TensorCores還具有更**的數據管理，節省了高達30%的操作數交付能力。FP8數據格式與FP16相比，FP8的數據存儲需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度，以減少內存占用和提高性能，同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態規劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內循環提供了高等融合操作數的支持，使得動態規劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數據cache和共享內存結合將L1數據cache和共享內存功能合并到單個內存塊中簡化了編程。H100 GPU 配備 80GB 的 HBM2e 高帶寬內存。CPUH100GPU總代

H100 GPU 適用于企業級應用。香港SMXH100GPU

    以優化內存和緩存的使用和性能。H100HBM3和HBM2eDRAM子系統帶寬性能H100L2cache采用分區耦合結構（partitionedcrossbarstructure）對與分區直接相連的GPC中的子模塊的訪存數據進行定位和高速緩存。L2cache駐留控制優化了容量利用率，允許程序員有選擇地管理應該保留在緩存中或被驅逐的數據。內存子系統RAS特征RAS：Reliability,Av**lable,Serviceability（可靠性，可獲得性）ECC存儲彈性（MemoryResiliency）H100HBM3/2e存儲子系統支持單糾錯雙檢錯(SECDED)糾錯碼(ECC)來保護數據。H100的HBM3/2e存儲器支持"邊帶ECC"，其中一個與主HBM存儲器分開的小的存儲區域用于ECC位內存行重映射H100HBM3/HBM2e子系統可以將產生錯誤ECC碼的內存單元置為失效。并使用行重映射邏輯將其在啟動時替換為保留的已知正確的行每個HBM3/HBM2e內存塊中的若干內存行被預留為備用行，當需要替換被判定為壞的行時可以被。第二代安全MIGMIG技術允許將GPU劃分為多達7個GPU事件（instance），以優化GPU利用率，并在不同客戶端（例如VM、容器和進程等）之間提供一個被定義的QoS和隔離，在為客戶端提供增強的安全性和保證GPU利用率之外，還確保一個客戶端不受其他客戶端的工作和調度的影響。香港SMXH100GPU