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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。使得所有DSMEM都可以通过简单的指针直接引用。DSMEM传输也可以表示为与基于共享内存的障碍同步的异步复制操作,用于**完成。异步执行异步内存拷贝单元TMA(TensorMemoryAccelerator)TMA可以将大块数据和多维张量从全局内存传输到共享内存,反义亦然。使用一个copydescriptor。H100 GPU 限时特惠,立刻下单。技嘉H100GPU distributor

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。技嘉H100GPU distributorH100 GPU 优惠销售,机会难得。

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以提供SHARP在网络中的缩减和任意对GPU之间900GB/s的完整NVLink带宽。H100SXM5GPU还被用于功能强大的新型DGXH100服务器和DGXSuperPOD系统中。H100PCIeGen5GPU以有350W的热设计功耗(ThermalDesignPower,TDP),提供了H100SXM5GPU的全部能力该配置可选择性地使用NVLink桥以600GB/s的带宽连接多达两个GPU,接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常适合主流加速服务器(使用标准的架构,提供更低服务器功耗),为同时扩展到1或2个GPU的应用提供了很好的性能,包括AIInference和一些HPC应用。在10个前列数据分析、AI和HPC应用程序的数据集中,单个H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能,同时消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一个通用的高性能人工智能系统,用于训练、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技术单个DGXH100系统提供了16petaFLOPS(千万亿次浮点运算)(FP16稀疏AI计算性能)。通过将多个DGXH100系统连接组成集群(称为DGXPODs或DGXSuperPODs)。DGXSuperPOD从32个DGXH100系统开始,被称为"可扩展单元"集成了256个H100GPU,这些GPU通过基于第三代NVSwitch技术的新的二级NVLink交换机连接。H100 GPU 的带宽高达 1.6 TB/s。Taiwan模组H100GPU
H100 GPU 具备高效的数据传输能力。技嘉H100GPU distributor
H100 GPU 采用了 NVIDIA 的架构技术,其架构采用 Ampere 架构,使其在性能和能效方面都达到了一个新的高度。H100 GPU 具有 8192 个 CUDA ,能够提供极高的并行处理能力,对于需要大量计算资源的任务,如深度学习训练和科学计算,H100 GPU 能够提升效率。其基础时钟频率为 1410 MHz,增强时钟频率可达 1665 MHz,确保在高负载下依然能够提供稳定的性能输出,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。技嘉H100GPU distributor
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