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 PCIe 4.0 接口。英偉達H100GPU多少錢一臺

    他們與英偉達合作托管了一個基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客戶。哪個大云擁有好的網絡？#Azure，CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的網絡，它是3200Gbps，但它是以太網而不是InfiniBand，對于高參數計數LLM訓練等用例，InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的網絡就沒有那么好了。企業使用哪些大云？#在一個大約15家企業的私有數據點中，所有15家都是AWS，GCP或Azure，零甲骨文。大多數企業將堅持使用現有的云。絕望的初創公司會去哪里，哪里就有供應。DGXCloud怎么樣，英偉達正在與誰合作？#“NVIDIA正在與的云服務提供商合作托管DGX云基礎設施，從Oracle云基礎設施（OCI）開始”-您處理Nvidia的銷售，但您通過現有的云提供商租用它（首先使用Oracle啟動，然后是Azure，然后是GoogleCloud，而不是使用AWS啟動）3233Jensen在上一次財報電話會議上表示：“理想的組合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么時候推出他們的H100預覽？#CoreWeave是個。34英偉達給了他們較早的分配，大概是為了幫助加強大型云之間的競爭（因為英偉達是投資者）。Azure于13月100日宣布H<>可供預覽。35甲骨文于21月100日宣布H<>數量有限。英偉達H100GPU多少錢一臺H100 GPU 采用先進的風冷和液冷混合散熱設計。

    稀疏性特征利用了深度學習網絡中的細粒度結構化稀疏性，使標準張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動態規劃算法達到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片處理速率提高了3倍（因為單個SM逐時鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數量；更快的時鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對局部性進行編程控制（相比于單個SM上的單線程塊）。這擴展了CUDA編程模型，在編程層次結構中增加了另一個層次，包括線程（Thread）、線程塊（ThreadBlocks）、線程塊集群（ThreadBlockCluster）和網格（Grids）。集群允許多個線程塊在多個SM上并發運行，以同步和協作的獲取數據和交換數據。新的異步執行特征包括一個新的張量存儲加速（TensorMemoryAccelerator,TMA）單元，它可以在全局內存和共享內存之間非常有效的傳輸大塊數據。TMA還支持集群中線程塊之間的異步拷貝。還有一種新的異步事務屏障，用于進行原子數據的移動和同步。新的Transformer引擎采用專門設計的軟件和自定義Hopper張量技術相結合的方式。Transformer引擎在FP8和16位計算之間進行智能管理和動態選擇，在每一層中自動處理FP8和16位之間的重新選擇和縮放。

    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，減少了達到峰值或接近峰值應用性能所需的調優；為這兩種類型的內存訪問提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結構和異步性改進關鍵數據局部性：將程序數據盡可能的靠近執行單元異步執行：尋找的任務與內存傳輸和其他事物重疊。目標是使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：線程塊包含多個線程并發運行在單個SM上。H100 GPU 優惠促銷，馬上下單。

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。PCIe 4.0 接口，提供了更高的數據傳輸速度和帶寬，與前代 PCIe 3.0 相比，帶寬提升了兩倍。這使得 H100 GPU 在與主機系統通信時能夠更快速地交換數據，減少了 I/O 瓶頸，進一步提升了整體系統性能。H100 GPU 特惠價銷售，快來購買。英偉達H100GPU多少錢一臺

H100 GPU 支持 CUDA、OpenCL 和 Vulkan 編程模型。英偉達H100GPU多少錢一臺

視頻編輯需要處理大量的圖像和視頻數據，H100 GPU 的強大計算能力為此類任務提供了極大的便利。其高帶寬內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。無論是實時預覽、明顯處理還是多層次剪輯，H100 GPU 都能流暢應對，減少卡頓和渲染時間。其高能效設計和穩定性確保了視頻編輯過程的順利進行，使其成為視頻編輯領域的理想選擇。虛擬現實（VR）開發對圖形處理和計算能力有極高要求，H100 GPU 的性能使其成為 VR 開發的重要工具。其高并行計算能力和大帶寬內存可以高效處理復雜的 VR 場景和互動效果，提供流暢的用戶體驗。H100 GPU 的高分辨率渲染能力能夠實現更逼真的視覺效果，提升 VR 應用的沉浸感。此外，H100 GPU 的穩定性和高能效設計也為長時間開發和測試提供了可靠保障，助力開發者創造出更具吸引力的 VR 應用。英偉達H100GPU多少錢一臺