這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而，隨著GPU規(guī)模超過(guò)100個(gè)SM，計(jì)算程序變得更加復(fù)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(biāo)是使跨多個(gè)SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結(jié)構(gòu)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(gè)GPC內(nèi)跨SM同時(shí)運(yùn)行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個(gè)GPC中SM的一個(gè)SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)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(guò)集群，所有線程都可以直接訪問(wèn)其他SM的共享內(nèi)存，并進(jìn)行加載（load）、存儲(chǔ)（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對(duì)遠(yuǎn)程DSMEM的快速、低延遲訪問(wèn)。在CUDA層面，集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個(gè)線程的通用地址空間中。使得所有DSMEM都可以通過(guò)簡(jiǎn)單的指針直接引用。DSMEM傳輸也可以表示為與基于共享內(nèi)存的障礙同步的異步復(fù)制操作，用于**完成。異步執(zhí)行異步內(nèi)存拷貝單元TMA（TensorMemoryAccelerator）TMA可以將大塊數(shù)據(jù)和多維張量從全局內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)焦蚕韮?nèi)存，反義亦然。使用一個(gè)copydescriptor。H100 GPU 的功耗設(shè)計(jì)為 400W。TaiwanH100GPU庫(kù)存

它能夠高效處候模擬、基因組學(xué)研究、天體物理學(xué)計(jì)算等復(fù)雜的科學(xué)任務(wù)。H100GPU的大規(guī)模并行處理單元和高帶寬內(nèi)存可以提升計(jì)算效率和精度，使科學(xué)家能夠更快地獲得研究成果。其穩(wěn)定性和可靠性也為長(zhǎng)時(shí)間計(jì)算任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)保障，是科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域不可或缺的工具。在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，H100GPU展現(xiàn)了其強(qiáng)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(shí)時(shí)的分析結(jié)果，幫助企業(yè)做出更快的決策。無(wú)論是在金融分析、市場(chǎng)預(yù)測(cè)還是用戶行為分析中，H100GPU都能提升數(shù)據(jù)處理速度和分析準(zhǔn)確性。其高能效設(shè)計(jì)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)分析的硬件。H100GPU在云計(jì)算中的應(yīng)用也非常。它的高并行處理能力和大帶寬內(nèi)存使云計(jì)算平臺(tái)能夠高效地處理大量并發(fā)任務(wù)，提升整體服務(wù)質(zhì)量。H100GPU的靈活性和易管理性使其能夠輕松集成到各種云計(jì)算架構(gòu)中，滿足不同客戶的需求。無(wú)論是公共云、私有云還是混合云環(huán)境，H100GPU stockH100 GPU 特惠價(jià)格，先到先得。

H100 GPU 在邊緣計(jì)算中的應(yīng)用也非常多。其高性能計(jì)算能力和低功耗設(shè)計(jì)使其非常適合用于邊緣計(jì)算。H100 GPU 的強(qiáng)大并行處理能力可以高效處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提升應(yīng)用的響應(yīng)速度和可靠性。無(wú)論是在智能制造、智慧城市還是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，H100 GPU 都能提升數(shù)據(jù)處理效率，滿足邊緣計(jì)算的需求。其緊湊設(shè)計(jì)和高能效比為邊緣計(jì)算設(shè)備提供了理想的硬件支持，是邊緣計(jì)算領(lǐng)域的重要組成部分。

在游戲開發(fā)領(lǐng)域，H100 GPU 提供了強(qiáng)大的圖形處理能力和計(jì)算性能。它能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜和逼真的游戲畫面，提高游戲的視覺(jué)效果和玩家體驗(yàn)。H100 GPU 的并行處理單元可以高效處理大量圖形和物理運(yùn)算，減少延遲和卡頓現(xiàn)象。對(duì)于開發(fā)者來(lái)說(shuō)，H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長(zhǎng)時(shí)間的開發(fā)和測(cè)試提供了可靠保障，助力開發(fā)者創(chuàng)造出更具創(chuàng)意和吸引力的游戲作品，是游戲開發(fā)的理想選擇。

H100 GPU 采用了 NVIDIA 的架構(gòu)技術(shù)，其架構(gòu)采用 Ampere 架構(gòu)，使其在性能和能效方面都達(dá)到了一個(gè)新的高度。H100 GPU 具有 8192 個(gè) CUDA ，能夠提供極高的并行處理能力，對(duì)于需要大量計(jì)算資源的任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和科學(xué)計(jì)算，H100 GPU 能夠提升效率。其基礎(chǔ)時(shí)鐘頻率為 1410 MHz，增強(qiáng)時(shí)鐘頻率可達(dá) 1665 MHz，確保在高負(fù)載下依然能夠提供穩(wěn)定的性能輸出，其 Tensor Core 性能可達(dá) 312 TFLOPS，特別適合深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等需要大量矩陣運(yùn)算的任務(wù)，極大地提升了計(jì)算效率。H100 GPU 的雙精度浮點(diǎn)計(jì)算能力為 9.7 TFLOPS。

    節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的每個(gè)NVSwitch提供64個(gè)第四代NVLink鏈路端口，以加速多GPU連接。交換機(jī)的總吞吐率從上一代的。新的第三代NVSwitch技術(shù)也為多播和NVIDIASHARP網(wǎng)絡(luò)內(nèi)精簡(jiǎn)的集群操作提供了硬件加速。新的NVLinkSwitch系統(tǒng)互連技術(shù)和新的基于第三代NVSwitch技術(shù)的第二級(jí)NVLink交換機(jī)引入地址空間隔離和保護(hù)，使得多達(dá)32個(gè)節(jié)點(diǎn)或256個(gè)GPU可以通過(guò)NVLink以2：1的錐形胖樹拓?fù)溥B接。這些相連的節(jié)點(diǎn)能夠提供TB/sec的全連接帶寬，并且能夠提供難以置信的一個(gè)exaFlop（百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算）的FP8稀疏AI計(jì)算。PCIeGen5提供了128GB/sec的總帶寬(各個(gè)方向上為64GB/s)，而Gen4PCIe提供了64GB/sec的總帶寬(各個(gè)方向上為32GB/sec)。PCIeGen5使H100可以與性能高的x86CPU和SmartNICs/DPU(數(shù)據(jù)處理單元)接口?；贖100的系統(tǒng)和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡內(nèi)置H100GPU和HMB3內(nèi)存堆棧提供第四代NVLink和PCIeGen5連接提供高的應(yīng)用性能這種配置非常適合在一個(gè)服務(wù)器和跨服務(wù)器的情況下將應(yīng)用程序擴(kuò)展到多個(gè)GPU上的客戶。通過(guò)在HGXH100服務(wù)器板卡上配置4-GPU和8-GPU實(shí)現(xiàn)4-GPU配置：包括GPU之間的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)NVLink連接，并在服務(wù)器中提供更高的CPU-GPU比率；8-GPU配置：包括NVSwitch。H100 GPU 優(yōu)惠直降，數(shù)量有限。H100GPU stock

H100 GPU 適用于人工智能訓(xùn)練任務(wù)。TaiwanH100GPU庫(kù)存

    H100GPU架構(gòu)細(xì)節(jié)異步GPUH100擴(kuò)展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對(duì)張量?jī)?nèi)存訪問(wèn)模式的支持。它使應(yīng)用程序能夠構(gòu)建端到端的異步管道，將數(shù)據(jù)移入和移出芯片，完全重疊和隱藏帶有計(jì)算的數(shù)據(jù)移動(dòng)。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來(lái)管理H100的全部?jī)?nèi)存帶寬其他大多數(shù)CUDA線程可以專注于通用計(jì)算，例如新一代TensorCores的預(yù)處理和后處理數(shù)據(jù)。擴(kuò)展了層次結(jié)構(gòu)，增加了一個(gè)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(shí)現(xiàn)跨多個(gè)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(dòng)異步單元，如張量?jī)?nèi)存***（TensorMemoryAccelerator）和張量NVIDIA的異步事務(wù)屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA線程和片上***能夠有效地同步，即使它們駐留在單獨(dú)的SM上。所有這些新特性使得每個(gè)用戶和應(yīng)用程序都可以在任何時(shí)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(qiáng)大、可編程性強(qiáng)、能效高的GPU。組成多個(gè)GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors。TaiwanH100GPU庫(kù)存