香港NvdiaH100GPU

时间:2024年08月06日 来源:

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    H100中新的第四代TensorCore架构提供了每SM的原始稠密和稀疏矩阵数学吞吐量的两倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA数据类型。新的TensorCores还具有更**的数据管理,节省了高达30%的操作数交付能力。FP8数据格式与FP16相比,FP8的数据存储需求减半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章节中进行阐述)同时使用FP8和FP16两种精度,以减少内存占用和提高性能,同时对大型语言和其他模型仍然保持精度。用于加速动态规划(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令为许多DP算法的内循环提供了高等融合操作数的支持,使得动态规划算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1数据cache和共享内存结合将L1数据cache和共享内存功能合并到单个内存块中简化了编程,减少了达到峰值或接近峰值应用性能所需的调优;为这两种类型的内存访问提供了佳的综合性能。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。DubaiH100GPU促销价H100 GPU 限时降价,数量有限。

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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,是游戏开发的理想选择。其高带宽内存确保了复杂任务的顺利进行。H100 GPU 的强大图形处理能力不仅提升了游戏的视觉效果,还使得游戏运行更加流畅,玩家体验更加出色,推动了游戏开发技术的不断进步。

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在人工智能应用中,H100 GPU 的计算能力尤为突出。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。对于科学计算而言,H100 GPU 提供了强大的计算能力。它能够高效处候模拟、基因组学研究、天体物理学计算等复杂的科学任务。H100 GPU 的大规模并行处理单元和高带宽内存可以提升计算效率和精度,使科学家能够更快地获得研究成果。其稳定性和可靠性也为长时间计算任务提供了坚实保障,是科学计算领域不可或缺的工具。能够实现更加复杂和逼真的游戏画面。订购H100GPU price

H100 GPU 的基础时钟频率为 1410 MHz。香港NvdiaH100GPU

    L2CacheHBM3内存控制器GH100GPU的完整实现8GPUs9TPCs/GPU(共72TPCs)2SMs/TPC(共144SMs)128FP32CUDA/SM4个第四代张量/SM6HBM3/HBM2e堆栈,12个512位内存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架构引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100张量架构专门用于矩阵乘和累加(MMA)数学运算的高性能计算,为AI和HPC应用提供了开创性的性能。H100中新的第四代TensorCore架构提供了每SM的原始稠密和稀疏矩阵数学吞吐量的两倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA数据类型。新的TensorCores还具有更**的数据管理,节省了高达30%的操作数交付能力。FP8数据格式与FP16相比,FP8的数据存储需求减半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章节中进行阐述)同时使用FP8和FP16两种精度,以减少内存占用和提高性能,同时对大型语言和其他模型仍然保持精度。用于加速动态规划(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令为许多DP算法的内循环提供了高等融合操作数的支持,使得动态规划算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1数据cache和共享内存结合将L1数据cache和共享内存功能合并到单个内存块中简化了编程。香港NvdiaH100GPU

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