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(tǒng)，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(shù)語言模型。 H100 所結合的技術創(chuàng)新，可加速大型語言模型速度，比前一代快上 30 倍，提供業(yè)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(tǒng)，多可連接32個DGX節(jié)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(shù)據(jù)中心設計[4]讓我們對真正的企業(yè)人工智能基礎設施的巨大功率和冷卻需求有了一些了解。H100 GPU 的基礎時鐘頻率為 1410 MHz。香港SMXH100GPU

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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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(wěn)定和高效。對于需要長時間運行的大規(guī)模計算任務來說，H100GPU的可靠性和穩(wěn)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(jié)省能源成本。無論是企業(yè)級應用還是科學研究，H100GPU都能夠為用戶提供持續(xù)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(fā)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(guī)模的數(shù)據(jù)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(wěn)定性也為企業(yè)和研究機構節(jié)省了運營成本，是人工智能開發(fā)的理想選擇。

在人工智能應用中，H100 GPU 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(fā)時間。H100 GPU 的并行計算能力和高帶寬內存使其能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)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，H100 GPU 的高能效比和穩(wěn)定性也為企業(yè)和研究機構節(jié)省了運營成本，是人工智能開發(fā)的理想選擇。在游戲開發(fā)領域，H100 GPU 提供了強大的圖形處理能力和計算性能。它能夠實現(xiàn)更加復雜和逼真的游戲畫面，提高游戲的視覺效果和玩家體驗。H100 GPU 的并行處理單元可以高效處理大量圖形和物理運算，減少延遲和卡頓現(xiàn)象。對于開發(fā)者來說，H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長時間的開發(fā)和測試提供了可靠保障，助力開發(fā)者創(chuàng)造出更具創(chuàng)意和吸引力的游戲作品。H100 GPU 采用先進的風冷和液冷混合散熱設計。

H100 GPU 在邊緣計算中的應用也非常。其高性能計算能力和低功耗設計使其非常適合用于邊緣計算。H100 GPU 的強大并行處理能力可以高效處理實時數(shù)據(jù)，提升應用的響應速度和可靠性。無論是在智能制造、智慧城市還是物聯(lián)網應用中，H100 GPU 都能提升數(shù)據(jù)處理效率，滿足邊緣計算的需求。其緊湊設計和高能效比為邊緣計算設備提供了理想的硬件支持，是邊緣計算領域的重要組成部分。

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    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和共享內存結合將L1數(shù)據(jù)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(yōu)；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(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：尋找的任務與內存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。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。香港SMXH100GPU