LenovoH100GPU list price

    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(dòng)。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(dòng)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 在云計(jì)算中的應(yīng)用也非常多。LenovoH100GPU list price

在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，H100 GPU 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。無論是在金融分析、市場預(yù)測還是用戶行為分析中，H100 GPU 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)分析的理想硬件。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(duì)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。湖北英偉達(dá)H100GPUH100 GPU 優(yōu)惠直降，數(shù)量有限。

H100 GPU 支持新的 PCIe 4.0 接口，提供了更高的數(shù)據(jù)傳輸速度和帶寬，與前代 PCIe 3.0 相比，帶寬提升了兩倍。這使得 H100 GPU 在與主機(jī)系統(tǒng)通信時(shí)能夠更快速地交換數(shù)據(jù)，減少了 I/O 瓶頸，進(jìn)一步提升了整體系統(tǒng)性能。PCIe 4.0 的支持使得 H100 GPU 能夠與現(xiàn)代主流服務(wù)器和工作站更好地兼容，充分發(fā)揮其高性能計(jì)算能力。H100 GPU 也采用了多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)。其采用了先進(jìn)的風(fēng)冷和液冷混合散熱設(shè)計(jì)，能夠在高負(fù)載運(yùn)行時(shí)保持穩(wěn)定的溫度，確保 GPU 的長期穩(wěn)定運(yùn)行

在軟件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的開發(fā)工具和軟件生態(tài)系統(tǒng)。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在內(nèi)的多種開發(fā)工具，幫助開發(fā)者在 H100 GPU 上快速開發(fā)和優(yōu)化應(yīng)用。此外，H100 GPU 還支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平臺(tái)，開發(fā)者可以通過 NGC 輕松獲取優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和高性能計(jì)算容器，加速開發(fā)流程，提升應(yīng)用性能和部署效率。PCIe 4.0 接口，提供了更高的數(shù)據(jù)傳輸速度和帶寬，與前代 PCIe 3.0 相比，帶寬提升了兩倍。這使得 H100 GPU 在與主機(jī)系統(tǒng)通信時(shí)能夠更快速地交換數(shù)據(jù)，減少了 I/O 瓶頸，進(jìn)一步提升了整體系統(tǒng)性能。H100 GPU 優(yōu)惠促銷，馬上下單。

    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(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。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。H100 GPU 提供高效的視頻編輯支持。LenovoH100GPU list price

H100 GPU 支持 Tensor Core 技術(shù)。LenovoH100GPU list price

    H100中新的第四代TensorCore架構(gòu)提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數(shù)學(xué)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(dá)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(chǔ)需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進(jìn)行闡述)同時(shí)使用FP8和FP16兩種精度，以減少內(nèi)存占用和提高性能，同時(shí)對(duì)大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動(dòng)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(nèi)循環(huán)提供了高等融合操作數(shù)的支持，使得動(dòng)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(nèi)存結(jié)合將L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存功能合并到單個(gè)內(nèi)存塊中簡化了編程，減少了達(dá)到峰值或接近峰值應(yīng)用性能所需的調(diào)優(yōu)；為這兩種類型的內(nèi)存訪問提供了佳的綜合性能。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。LenovoH100GPU list price