H100 GPU 还集成了多种先进的安全和管理功能。例如,它支持 NVIDIA 的 GPU Direct 技术,能够实现 GPU 之间的直接通信,减少了 CPU 参与的数据传输延迟,提升了数据传输效率。此外,H100 GPU 还支持多种虚拟化技术,如 NVIDIA vGPU,能够在虚拟化环境中提供高性能的图形和计算服务。其多样化的管理和安全功能,使得 H100 GPU 在企业级数据中心和云计算平台中具备了更高的适用性和管理便捷性。在能效方面,H100 GPU 也表现优异。其功耗设计为 400W,但在实际使用中,通过优化负载分配和动态电压频率调节(DVFS)技术,可以有效降低功耗,提高能效比。对于需要长时间运行的大规模计算任务,H100 GPU 的高能效设计不仅可以降低运营成本,还减少了对环境的影响。其先进的功耗管理技术确保了在提供高性能计算的同时,依然能够保持较低的能源消耗。H100 GPU 适用于虚拟现实开发。模组H100GPU "width:100%;text-align: center;">
H100 GPU 还具备强大的扩展性,支持多 GPU 配置。通过 NVIDIA NVLink 技术,用户可以将多块 H100 GPU 连接在一起,形成一个强大的计算集群。NVLink 提供高带宽、低延迟的 GPU 互连,确保多 GPU 系统中的数据传输高效、稳定。这种扩展性使得 H100 GPU 可以灵活应对不同规模的计算需求,从单节点应用到大规模分布式计算环境,都能够提供出色的性能和效率。在软件支持方面,H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的开发工具和软件生态系统。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在内的多种开发工具,帮助开发者在 H100 GPU 上快速开发和优化应用。此外,H100 GPU 还支持 NVIDIA 的 NGC(NVIDIA GPU Cloud)容器平台,开发者可以通过 NGC 轻松获取优化的深度学习、机器学习和高性能计算容器,加速开发流程,提升应用性能和部署效率。NVLINKH100GPU stockH100 GPU 限时特惠,立刻抢购。
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交换机的总吞吐率从上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。还通过多播和NVIDIASHARP网内精简提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括写广播(all_gather)、reduce_scatter、广播原子。组内多播和缩减能提供2倍的吞吐量增益,同时降低了小块大小的延迟。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的负载。新的NVLink交换系统新的NVLINK网络技术和新的第三代NVSwitch相结合,使NVIDIA能够以前所未有的通信带宽构建大规模的NVLink交换系统网络。NVLink交换系统支持多达256个GPU。连接的节点能够提供TB的全向带宽,并且能够提供1exaFLOP的FP8稀疏AI计算能力。PCIeGen5H100集成了PCIExpressGen5×16通道接口,提供128GB/sec的总带宽(单方向上64GB/s),而A100包含的Gen4PCIe的总带宽为64GB/sec(单方向上为32GB/s)。利用其PCIeGen5接口,H100可以与性能高的x86CPU和SmartNICs/DPUs(数据处理单元)接口。H100增加了对本地PCIe原子操作的支持,如对32位和64位数据类型的原子CAS、原子交换和原子取指添加,加速了CPU和GPU之间的同步和原子操作H100还支持SingleRootInput/OutputVirtualization(SR-IOV)。H100 GPU 适用于人工智能训练任务。
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H100 GPU 适用于智能制造领域。模组H100GPU 它可能每年产生$500mm++的经常性收入。ChatGPT运行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能运行。很多。OpenAI希望为ChatGPT及其API发布更多功能,但他们不能,因为他们无法访问足够的GPU。他们通过Microsoft/Azure购买了很多NvidiaGPU。具体来说,他们想要的GPU是NvidiaH100GPU。为了制造H100SXMGPU,Nvidia使用台积电进行制造,并使用台积电的CoWoS封装技术,并使用主要来自SK海力士的HBM3。OpenAI并不是***一家想要GPU的公司(但他们是产品市场契合度强的公司)。其他公司也希望训练大型AI模型。其中一些用例是有意义的,但有些用例更多的是驱动的,不太可能使产品与市场契合。这推高了需求。此外,一些公司担心将来无法访问GPU,因此即使他们还不需要它们,他们现在也会下订单。因此,“对供应短缺的预期会造成更多的供应短缺”正在发生。GPU需求的另一个主要贡献者来自想要创建新的LLM的公司。以下是关于想要构建新LLM的公司对GPU需求的故事:公司高管或创始人知道人工智能领域有很大的机会。也许他们是一家想要在自己的数据上训练LLM并在外部使用它或出售访问权限的企业,或者他们是一家想要构建LLM并出售访问权限的初创公司。他们知道他们需要GPU来训练大型模型。模组H100GPU