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瑞寶長龍式洗碗機(jī):模塊化設(shè)計(jì)開啟商用清潔新篇章
H100 GPU 是英偉達(dá)推出的一款高性能圖形處理器,旨在滿足當(dāng)今數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)的需求。它采用新的架構(gòu),具備強(qiáng)大的計(jì)算能力和能效比,能夠提升各種計(jì)算任務(wù)的效率和速度。無論是在人工智能、科學(xué)計(jì)算還是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,H100 GPU 都能提供良好的性能和可靠性。其并行處理能力和高帶寬內(nèi)存確保了復(fù)雜任務(wù)的順利進(jìn)行,是各類高性能計(jì)算應(yīng)用的良好選擇。H100 GPU 擁有先進(jìn)的散熱設(shè)計(jì),確保其在長時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)行時(shí)依然能夠保持穩(wěn)定和高效。對于需要長時(shí)間運(yùn)行的大規(guī)模計(jì)算任務(wù)來說,H100 GPU 的可靠性和穩(wěn)定性尤為重要。它的設(shè)計(jì)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(shí),依然能夠節(jié)省能源成本。無論是企業(yè)級應(yīng)用還是科學(xué)研究,H100 GPU 都能夠?yàn)橛脩籼峁┏掷m(xù)的高性能支持。H100 GPU 適用于大數(shù)據(jù)分析任務(wù)。LenovoH100GPU價(jià)格
H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進(jìn)關(guān)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(wù)與內(nèi)存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。目標(biāo)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(gè)線程并發(fā)運(yùn)行在單個(gè)SM上,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)通過集群,所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存,并進(jìn)行加載(load)、存儲(store)和原子(atomic)操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對遠(yuǎn)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(gè)線程的通用地址空間中。LenovoH100GPU價(jià)格H100 GPU 的單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力為 19.5 TFLOPS。
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)通過集群,所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存,并進(jìn)行加載(load)、存儲(store)和原子(atomic)操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對遠(yuǎn)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(gè)線程的通用地址空間中。使得所有DSMEM都可以通過簡單的指針直接引用。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。
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,并增加了對張量內(nèi)存訪問模式的支持。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。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來管理H100的全部內(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)動異步單元,如張量內(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。H100 GPU 在游戲開發(fā)中提升視覺效果。
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。對于開發(fā)者來說,H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長時(shí)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,是游戲開發(fā)的理想選擇。其高帶寬內(nèi)存確保了復(fù)雜任務(wù)的順利進(jìn)行。H100 GPU 的強(qiáng)大圖形處理能力不僅提升了游戲的視覺效果,還使得游戲運(yùn)行更加流暢,玩家體驗(yàn)更加出色,推動了游戲開發(fā)技術(shù)的不斷進(jìn)步。H100 GPU 提供高效的計(jì)算資源利用率。戴爾H100GPU促銷
H100 GPU 降價(jià)熱賣,不要錯(cuò)過。LenovoH100GPU價(jià)格
視頻編輯需要處理大量的圖像和視頻數(shù)據(jù),H100 GPU 的強(qiáng)大計(jì)算能力為此類任務(wù)提供了極大的便利。其高帶寬內(nèi)存和并行處理能力能夠快速渲染和編輯高分辨率視頻,提升工作效率。無論是實(shí)時(shí)預(yù)覽、處理還是多層次剪輯,H100 GPU 都能流暢應(yīng)對,減少卡頓和渲染時(shí)間。其高能效設(shè)計(jì)和穩(wěn)定性確保了視頻編輯過程的順利進(jìn)行,使其成為視頻編輯領(lǐng)域的理想選擇。H100 GPU 的并行處理能力和高帶寬內(nèi)存確保了復(fù)雜任務(wù)的順利進(jìn)行。其在視頻編輯中的應(yīng)用不僅提升了工作效率,還顯著提高了視頻質(zhì)量,使得創(chuàng)意工作更加輕松和高效。LenovoH100GPU價(jià)格