交換機的總吞吐率從上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。還通過多播和NVIDIASHARP網內精簡提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括寫廣播（all_gather）、reduce_scatter、廣播原子。組內多播和縮減能提供2倍的吞吐量增益，同時降低了小塊大小的延遲。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的負載。新的NVLink交換系統新的NVLINK網絡技術和新的第三代NVSwitch相結合，使NVIDIA能夠以前所未有的通信帶寬構建大規模的NVLink交換系統網絡。NVLink交換系統支持多達256個GPU。連接的節點能夠提供TB的全向帶寬，并且能夠提供1exaFLOP的FP8稀疏AI計算能力。PCIeGen5H100集成了PCIExpressGen5×16通道接口，提供128GB/sec的總帶寬(單方向上64GB/s)，而A100包含的Gen4PCIe的總帶寬為64GB/sec(單方向上為32GB/s)。利用其PCIeGen5接口，H100可以與性能高的x86CPU和SmartNICs/DPUs(數據處理單元)接口。H100增加了對本地PCIe原子操作的支持，如對32位和64位數據類型的原子CAS、原子交換和原子取指添加，加速了CPU和GPU之間的同步和原子操作H100還支持SingleRootInput/OutputVirtualization(SR-IOV)。H100 GPU 在云計算中的應用也非常多。香港H100GPU list price

    英偉達可以純粹提高價格以找到清算價格，并且在某種程度上正在這樣做。但重要的是要知道，終H100的分配取決于Nvidia更喜歡將分配分配給誰。供應H100顯卡#造成瓶頸的原因-供應生產方面的瓶頸是什么？哪些組件？誰生產它們？誰制造了H100？#臺積電。英偉達可以使用其他芯片廠進行H100生產嗎？#不是真的，至少現在還沒有。他們過去曾與三星合作過。但在H100和其他5nmGPU上，他們只使用臺積電。這意味著三星還不能滿足他們對前列GPU的需求。他們將來可能會與英特爾合作，并再次與三星合作，但這些都不會在短期內以有助于H100供應緊縮的方式發生。不同的臺積電節點如何關聯？#臺積電5nm系列：N5264N要么適合作為N5的增強版本，要么低于N5PN5P4N要么適合作為N5P的增強版本，要么低于N5作為N5的增強版本N4N4PH100是在哪個臺積電節點上制造的？#臺積電4N。這是Nvidia的一個特殊節點，它屬于5nm系列，并且是增強的5nm，而不是真正的4nm。還有誰使用該節點？#是蘋果，但他們主要轉向N3，并保留了大部分N3容量。高通和AMD是N5家族的其他大客戶。A100使用哪個臺積電節點？#N727晶圓廠產能通常提前多久預留？#不確定，雖然可能是12+個月。NVLINKH100GPU總代H100 GPU 適用于人工智能訓練任務。

    H100GPU層次結構和異步性改進關鍵數據局部性：將程序數據盡可能的靠近執行單元異步執行：尋找的任務與內存傳輸和其他事物重疊。目標是使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：線程塊包含多個線程并發運行在單個SM上，這些線程可以使用SM的共享內存與快速屏障同步并交換數據。然而，隨著GPU規模超過100個SM，計算程序變得更加復雜，線程塊作為編程模型中***表示的局部性單元不足以大化執行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發調度到一組SM上，其目標是使跨多個SM的線程能夠有效地協作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結構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GPC內跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協作能力，在一個GPC中SM的一個SM-to-SM網絡提供集群中線程之間快速的數據共享。分布式共享內存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內存，并進行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網絡保證了對遠程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段被映射到每個線程的通用地址空間中。

    稀疏性特征利用了深度學習網絡中的細粒度結構化稀疏性，使標準張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動態規劃算法達到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片處理速率提高了3倍（因為單個SM逐時鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數量；更快的時鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對局部性進行編程控制（相比于單個SM上的單線程塊）。這擴展了CUDA編程模型，在編程層次結構中增加了另一個層次，包括線程（Thread）、線程塊（ThreadBlocks）、線程塊集群（ThreadBlockCluster）和網格（Grids）。集群允許多個線程塊在多個SM上并發運行，以同步和協作的獲取數據和交換數據。新的異步執行特征包括一個新的張量存儲加速（TensorMemoryAccelerator,TMA）單元，它可以在全局內存和共享內存之間非常有效的傳輸大塊數據。TMA還支持集群中線程塊之間的異步拷貝。還有一種新的異步事務屏障，用于進行原子數據的移動和同步。新的Transformer引擎采用專門設計的軟件和自定義Hopper張量技術相結合的方式。Transformer引擎在FP8和16位計算之間進行智能管理和動態選擇，在每一層中自動處理FP8和16位之間的重新選擇和縮放。H100 GPU 支持多種虛擬化技術。

H100 GPU 的價格動態反映了市場對高性能計算設備的強烈需求。近年來，隨著人工智能、深度學習和大數據分析等領域的快速發展，H100 GPU 的市場需求量大幅增加，導致其價格持續攀升。此外，全球芯片短缺和供應鏈問題進一步加劇了 H100 GPU 價格的波動。盡管如此，隨著技術的進步和供應鏈的優化，H100 GPU 的生產成本有望逐步降低，從而帶動市場價格的回落。然而，在短期內，H100 GPU 的價格仍將保持在一個較高的水平。H100 GPU 的市場價格受多種因素影響，近期價格波動明顯。由于 H100 GPU 擁有的計算性能和廣泛的應用前景，市場需求旺盛，推動了價格的上漲。此外，全球供應鏈緊張和半導體短缺也對 H100 GPU 的價格造成了影響，導致其市場價格居高不下。然而，隨著市場逐漸穩定和供應鏈的改善，預計 H100 GPU 的價格將逐步趨于合理。對于企業和研究機構而言，了解 H100 GPU 的價格動態有助于制定更加合理的采購策略，以獲取比較好的性價比。H100 GPU 支持 PCIe 4.0 接口。LenovoH100GPU優惠

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在軟件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的開發工具和軟件生態系統。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在內的多種開發工具，幫助開發者在 H100 GPU 上快速開發和優化應用。此外，H100 GPU 還支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平臺，開發者可以通過 NGC 輕松獲取優化的深度學習、機器學習和高性能計算容器，加速開發流程，提升應用性能和部署效率。PCIe 4.0 接口，提供了更高的數據傳輸速度和帶寬，與前代 PCIe 3.0 相比，帶寬提升了兩倍。這使得 H100 GPU 在與主機系統通信時能夠更快速地交換數據，減少了 I/O 瓶頸，進一步提升了整體系統性能。香港H100GPU list price