我们非常重视客户反馈,并不断改进其服务和产品质量。通过定期回访和客户满意度调查,ITMALL.sale 了解客户在使用 H100 GPU 过程中的需求和建议,及时解决客户遇到的问题。ITMALL.sale 还设有专门的客户服务中心,提供7x24小时的在线支持和电话咨询,确保客户在任何时候都能够获得帮助。ITMALL.sale 的目标是通过不断优化服务,提升客户满意度,成为客户心中值得信赖的 H100 GPU 供应商。ITMALL.sale 的客户服务团队经过严格培训,具备专业的技术知识和良好的服务态度,能够为客户提供的支持和帮助。H100 GPU 在科学计算领域表现出色。NVLINKH100GPU
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使用TSMC4nm工艺定制800亿个晶体管,814mm²芯片面积。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架构NVIDIAGraceCPU:利用ARM架构的灵活性,创建了从底层设计的CPU和服务器架构,用于加速计算。H100:通过NVIDIA的超高速片间互连与Grace配对,能提供900GB/s的带宽,比PCIeGen5快了7倍目录H100GPU主要特征基于H100的系统和板卡H100张量架构FP8数据格式用于加速动态规划(“DynamicProgramming”)的DPX指令L1数据cache和共享内存结合H100GPU层次结构和异步性改进线程块集群(ThreadBlockClusters)分布式共享内存(DSMEM)异步执行H100HBM和L2cache内存架构H100HBM3和HBM2eDRAM子系统H100L2cache内存子系统RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink网络第三代NVSwitch新的NVLink交换系统PCIeGen5安全性增强和保密计算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多处理器(StreamingMultiprocessor,SM)第四代张量:片间通信速率提高了6倍(包括单个SM加速、额外的SM数量、更高的时钟);在等效数据类型上提供了2倍的矩阵乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA)计算速率,相比于之前的16位浮点运算,使用新的FP8数据类型使速率提高了4倍。
在人工智能应用中,H100 GPU 的强大计算能力尤为突出。它能够快速处理大量复杂的模型训练和推理任务,大幅缩短开发时间。H100 GPU 的并行计算能力和高带宽内存使其能够处理更大规模的数据集和更复杂的模型结构,提升了AI模型的训练效率和准确性。此外,H100 GPU 的高能效比和稳定性也为企业和研究机构节省了运营成本,是人工智能开发的理想选择。在游戏开发领域,H100 GPU 提供了强大的图形处理能力和计算性能。它能够实现更加复杂和逼真的游戏画面,提高游戏的视觉效果和玩家体验。H100 GPU 的并行处理单元可以高效处理大量图形和物理运算,减少延迟和卡顿现象。对于开发者来说,H100 GPU 的稳定性和高能效为长时间的开发和测试提供了可靠保障,助力开发者创造出更具创意和吸引力的游戏作品。H100 GPU 提供高效的 GPU 直连技术。
在浮点计算能力方面,H100 GPU 也表现出色。其单精度浮点计算能力(FP32)达到 19.5 TFLOPS,双精度浮点计算能力(FP64)达到 9.7 TFLOPS,适用于科学计算、工程仿真和金融建模等高精度计算需求的应用。此外,H100 GPU 还支持 Tensor Core 技术,其 Tensor Core 性能可达 312 TFLOPS,特别适合深度学习和神经网络训练等需要大量矩阵运算的任务,极大地提升了计算效率。H100 GPU 配备了 80GB 的 HBM2e 高带宽内存,带宽高达 1.6 TB/s,这使得其在处理大规模数据集时能够快速读写数据,减少数据传输的瓶颈。高带宽内存不仅提升了数据传输效率,还确保了 GPU 在处理复杂计算任务时的高效性和稳定性。对于需要处理大量数据的应用,如大数据分析和人工智能训练,H100 GPU 的大容量和高带宽内存无疑是一个巨大的优势。H100 GPU 的带宽高达 1.6 TB/s。湖北SMXH100GPU
H100 GPU 支持 NVIDIA NVLink 技术。NVLINKH100GPU
H100GPU层次结构和异步性改进关键数据局部性:将程序数据尽可能的靠近执行单元异步执行:寻找的任务与内存传输和其他事物重叠。目标是使GPU中的所有单元都能得到充分利用。线程块集群(ThreadBlockClusters)提出背景:线程块包含多个线程并发运行在单个SM上,这些线程可以使用SM的共享内存与快速屏障同步并交换数据。然而,随着GPU规模超过100个SM,计算程序变得更加复杂,线程块作为编程模型中***表示的局部性单元不足以大化执行效率。Cluster是一组线程块,它们被保证并发调度到一组SM上,其目标是使跨多个SM的线程能够有效地协作。GPC:GPU处理集群,是硬件层次结构中一组物理上总是紧密相连的子模块。H100中的集群中的线程在一个GPC内跨SM同时运行。集群有硬件加速障碍和新的访存协作能力,在一个GPC中SM的一个SM-to-SM网络提供集群中线程之间快速的数据共享。分布式共享内存(DSMEM)通过集群,所有线程都可以直接访问其他SM的共享内存,并进行加载(load)、存储(store)和原子(atomic)操作。SM-to-SM网络保证了对远程DSMEM的快速、低延迟访问。在CUDA层面。集群中所有线程块的所有DSMEM段被映射到每个线程的通用地址空间中。NVLINKH100GPU