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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。H100 GPU 适用于人工智能训练任务。DubaiH100GPU distributor

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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)。

    网络、存储、RAM、CPU）以及销售它的人的利润率和支持级别。该范围的**，包括支持在内的$360k-380k，是您可能期望与DGXH100相同规格的。1xHGXH100（PCIe）和8xH100GPU大约是300k美元，包括支持，具体取决于规格。PCIe卡的市场价格约为30k-32k美元。SXM卡并不是真正作为单张卡出售的，因此很难在那里给出定价。通常作为4-GPU和8-GPU服务器出售。大约70-80%的需求是SXMH100，其余的是PCIeH100。SXM部分的需求呈上升趋势，因为PCIe卡是前几个月***可用的卡。鉴于大多数公司购买8-GPUHGXH100（SXM），每360个H380的大约支出为8k-100k，包括其他服务器组件。DGXGH200（提醒一下，包含256xGH200，每个GH200包含1xH100GPU和1xGraceCPU）的成本可能在15mm-25mm之间-尽管这是一个猜测，而不是基于定价表。19需要多少个GPU？#GPT-4可能在10，000到25，000架A100之间接受过训练。20Meta拥有大约21，000架A100，特斯拉拥有约7，000架A100，稳定AI拥有约5，000架A100。21猎鹰-40B在384架A100上进行了训练。22Inflection使用3，500H100作为其。23顺便说一句，到22月，我们有3k在运行。并且***运行超过5.<>k。——穆斯塔法·苏莱曼（MustafaSuleyman）。能够实现更加复杂和逼真的游戏画面。

在大数据分析领域，H100 GPU 展现了其强大的数据处理能力。它能够快速处理和分析海量数据，提供实时的分析结果，帮助企业做出更快的决策。无论是在金融分析、市场预测还是用户行为分析中，H100 GPU 都能提升数据处理速度和分析准确性。其高能效设计不仅提升了性能，还为企业节省了大量的能源成本，成为大数据分析的理想硬件。H100 GPU 在云计算中的应用也非常多。它的高并行处理能力和大带宽内存使云计算平台能够高效地处理大量并发任务，提升整体服务质量。H100 GPU 的灵活性和易管理性使其能够轻松集成到各种云计算架构中，满足不同客户的需求。无论是公共云、私有云还是混合云环境，H100 GPU 都能提供强大的计算支持，推动云计算技术的发展和普及。H100 GPU 特价销售，赶快抢购。xfusionH100GPU

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    节点内部的每个NVSwitch提供64个第四代NVLink链路端口，以加速多GPU连接。交换机的总吞吐率从上一代的。新的第三代NVSwitch技术也为多播和NVIDIASHARP网络内精简的集群操作提供了硬件加速。新的NVLinkSwitch系统互连技术和新的基于第三代NVSwitch技术的第二级NVLink交换机引入地址空间隔离和保护，使得多达32个节点或256个GPU可以通过NVLink以2：1的锥形胖树拓扑连接。这些相连的节点能够提供TB/sec的全连接带宽，并且能够提供难以置信的一个exaFlop（百亿亿次浮点运算）的FP8稀疏AI计算。PCIeGen5提供了128GB/sec的总带宽(各个方向上为64GB/s)，而Gen4PCIe提供了64GB/sec的总带宽(各个方向上为32GB/sec)。PCIeGen5使H100可以与性能高的x86CPU和SmartNICs/DPU(数据处理单元)接口。基于H100的系统和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡内置H100GPU和HMB3内存堆栈提供第四代NVLink和PCIeGen5连接提供高的应用性能这种配置非常适合在一个服务器和跨服务器的情况下将应用程序扩展到多个GPU上的客户。通过在HGXH100服务器板卡上配置4-GPU和8-GPU实现4-GPU配置：包括GPU之间的点对点NVLink连接，并在服务器中提供更高的CPU-GPU比率；8-GPU配置：包括NVSwitch。DubaiH100GPU distributor