以提供SHARP在網絡中的縮減和任意對GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬。H100SXM5GPU還被用于功能強大的新型DGXH100服務器和DGXSuperPOD系統中。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設計功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力該配置可選擇性地使用NVLink橋以600GB/s的帶寬連接多達兩個GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務器（使用標準的架構，提供更低服務器功耗），為同時擴展到1或2個GPU的應用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC應用。在10個前列數據分析、AI和HPC應用程序的數據集中，單個H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同時消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個通用的高性能人工智能系統，用于訓練、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技術單個DGXH100系統提供了16petaFLOPS（千萬億次浮點運算）（FP16稀疏AI計算性能）。通過將多個DGXH100系統連接組成集群（稱為DGXPODs或DGXSuperPODs）。DGXSuperPOD從32個DGXH100系統開始，被稱為"可擴展單元"集成了256個H100GPU，這些GPU通過基于第三代NVSwitch技術的新的二級NVLink交換機連接。H100 GPU 支持 CUDA、OpenCL 和 Vulkan 編程模型。SupermicroH100GPU總代

我們非常重視客戶反饋，并不斷改進其服務和產品質量。通過定期回訪和客戶滿意度調查，ITMALL.sale 了解客戶在使用 H100 GPU 過程中的需求和建議，及時解決客戶遇到的問題。ITMALL.sale 還設有專門的客戶服務中心，提供7x24小時的在線支持和電話咨詢，確保客戶在任何時候都能夠獲得幫助。ITMALL.sale 的目標是通過不斷優化服務，提升客戶滿意度，成為客戶心中值得信賴的 H100 GPU 供應商。ITMALL.sale 的客戶服務團隊經過嚴格培訓，具備專業的技術知識和良好的服務態度，能夠為客戶提供的支持和幫助。TaiwanH100GPU 的單精度浮點計算能力為 19.5 TFLOPS。

H100 GPU 是英偉達推出的一款高性能圖形處理器，旨在滿足當今數據密集型計算任務的需求。它采用新的架構，具備強大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，H100 GPU 都能提供良好的性能和可靠性。其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良好選擇。H100 GPU 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，H100 GPU 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，H100 GPU 都能夠為用戶提供持續的高性能支持。

H100 GPU 還具備強大的擴展性，支持多 GPU 配置。通過 NVIDIA NVLink 技術，用戶可以將多塊 H100 GPU 連接在一起，形成一個強大的計算集群。NVLink 提供高帶寬、低延遲的 GPU 互連，確保多 GPU 系統中的數據傳輸高效、穩定。這種擴展性使得 H100 GPU 可以靈活應對不同規模的計算需求，從單節點應用到大規模分布式計算環境，都能夠提供出色的性能和效率。在軟件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的開發工具和軟件生態系統。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在內的多種開發工具，幫助開發者在 H100 GPU 上快速開發和優化應用。此外，H100 GPU 還支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平臺，開發者可以通過 NGC 輕松獲取優化的深度學習、機器學習和高性能計算容器，加速開發流程，提升應用性能和部署效率。H100 GPU 在云計算中的應用也非常多。

    這些線程可以使用SM的共享內存與快速屏障同步并交換數據。然而，隨著GPU規模超過100個SM，計算程序變得更加復雜，線程塊作為編程模型中表示的局部性單元不足以大化執行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發調度到一組SM上，其目標是使跨多個SM的線程能夠有效地協作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結構中一組物理上總是緊密相連的子模塊。H100中的集群中的線程在一個GPC內跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協作能力，在一個GPC中SM的一個SM-to-SM網絡提供集群中線程之間快速的數據共享。分布式共享內存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內存，并進行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網絡保證了對遠程DSMEM的快速、低延遲訪問。在CUDA層面，集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個線程的通用地址空間中。使得所有DSMEM都可以通過簡單的指針直接引用。DSMEM傳輸也可以表示為與基于共享內存的障礙同步的異步復制操作，用于**完成。異步執行異步內存拷貝單元TMA（TensorMemoryAccelerator）TMA可以將大塊數據和多維張量從全局內存傳輸到共享內存，反義亦然。使用一個copydescriptor。H100 GPU 適用于企業級應用。湖北H100GPU "text-indent:25px">H100 GPU 適用于智能制造領域。SupermicroH100GPU總代

    網絡、存儲、RAM、CPU）以及銷售它的人的利潤率和支持級別。該范圍的**，包括支持在內的$360k-380k，是您可能期望與DGXH100相同規格的。1xHGXH100（PCIe）和8xH100GPU大約是300k美元，包括支持，具體取決于規格。PCIe卡的市場價格約為30k-32k美元。SXM卡并不是真正作為單張卡出售的，因此很難在那里給出定價。通常作為4-GPU和8-GPU服務器出售。大約70-80%的需求是SXMH100，其余的是PCIeH100。SXM部分的需求呈上升趨勢，因為PCIe卡是前幾個月***可用的卡。鑒于大多數公司購買8-GPUHGXH100（SXM），每360個H380的大約支出為8k-100k，包括其他服務器組件。DGXGH200（提醒一下，包含256xGH200，每個GH200包含1xH100GPU和1xGraceCPU）的成本可能在15mm-25mm之間-盡管這是一個猜測，而不是基于定價表。19需要多少個GPU？#GPT-4可能在10，000到25，000架A100之間接受過訓練。20Meta擁有大約21，000架A100，特斯拉擁有約7，000架A100，穩定AI擁有約5，000架A100。21獵鷹-40B在384架A100上進行了訓練。22Inflection使用3，500H100作為其。23順便說一句，到22月，我們有3k在運行。并且***運行超過5.<>k。——穆斯塔法·蘇萊曼（MustafaSuleyman）。SupermicroH100GPU總代