L2CacheHBM3內(nèi)存控制器GH100GPU的完整實現(xiàn)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(nèi)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(shù)學運算的高性能計算，為AI和HPC應用提供了開創(chuàng)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(shù)學吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數(shù)據(jù)類型。新的TensorCores還具有更**的數(shù)據(jù)管理，節(jié)省了高達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)存儲需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度，以減少內(nèi)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(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)存結合將L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存功能合并到單個內(nèi)存塊中簡化了編程。H100 GPU 支持 CUDA、OpenCL 和 Vulkan 編程模型。套裝H100GPU stock

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H100 GPU 還集成了多種先進的安全和管理功能。例如，它支持 NVIDIA 的 GPU Direct 技術，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，如 NVIDIA vGPU，能夠在虛擬化環(huán)境中提供高性能的圖形和計算服務。其多樣化的管理和安全功能，使得 H100 GPU 在企業(yè)級數(shù)據(jù)中心和云計算平臺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。其功耗設計為 400W，但在實際使用中，通過優(yōu)化負載分配和動態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)（DVFS）技術，可以有效降低功耗，提高能效比。對于需要長時間運行的大規(guī)模計算任務，H100 GPU 的高能效設計不僅可以降低運營成本，還減少了對環(huán)境的影響。其先進的功耗管理技術確保了在提供高性能計算的同時，依然能夠保持較低的能源消耗。

    增加了一個稱為線程塊集群（ThreadBlockCluster）的新模塊，集群(Cluster)是一組線程塊(ThreadBlock)，保證線程可以被并發(fā)調(diào)度，從而實現(xiàn)跨多個SM的線程之間的**協(xié)作和數(shù)據(jù)共享。集群還能更有效地協(xié)同驅(qū)動異步單元，如張量內(nèi)存***（TensorMemoryAccelerator）和張量NVIDIA的異步事務屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA線程和片上***能夠有效地*，即使它們駐留在單獨的SM上。所有這些新特性使得每個用戶和應用程序都可以在任何時候充分利用它們的H100GPU的所有單元，使得H100成為迄今為止功能強大、可編程性強、能效高的GPU。組成多個GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors,SM）L2CacheHBM3內(nèi)存控制器GH100GPU的完整實現(xiàn)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(nèi)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(shù)學運算的高性能計算，為AI和HPC應用提供了開創(chuàng)性的性能。能夠?qū)崿F(xiàn)更加復雜和逼真的游戲畫面。

在大數(shù)據(jù)分析領域，H100 GPU 展現(xiàn)了其強大的數(shù)據(jù)處理能力。它能夠快速處理和分析海量數(shù)據(jù)，提供實時的分析結果，幫助企業(yè)做出更快的決策。無論是在金融分析、市場預測還是用戶行為分析中，H100 GPU 都能提升數(shù)據(jù)處理速度和分析準確性。其高能效設計不僅提升了性能，還為企業(yè)節(jié)省了大量的能源成本，成為大數(shù)據(jù)分析的理想硬件。H100 GPU 在云計算中的應用也非常多。它的高并行處理能力和大帶寬內(nèi)存使云計算平臺能夠高效地處理大量并發(fā)任務，提升整體服務質(zhì)量。H100 GPU 的靈活性和易管理性使其能夠輕松集成到各種云計算架構中，滿足不同客戶的需求。無論是公共云、私有云還是混合云環(huán)境，H100 GPU 都能提供強大的計算支持，推動云計算技術的發(fā)展和普及。H100 GPU 價格直降，搶購從速。套裝H100GPU stock

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    H100GPU層次結構和異步性改進關鍵數(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：尋找的任務與內(nèi)存?zhèn)鬏敽推渌�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(fā)運行在單個SM上，這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障*并交換數(shù)據(jù)。然而，隨著GPU規(guī)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(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發(fā)調(diào)度到一組SM上，其目標是使跨多個SM的線程能夠有效地協(xié)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(nèi)跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個GPC中SM的一個SM-to-SM網(wǎng)絡提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內(nèi)存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存，并進行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)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。套裝H100GPU stock