對于科學計算而言，H100 GPU 提供了強大的計算能力。它能夠高效處候模擬、基因組學研究、天體物理學計算等復雜的科學任務。H100 GPU 的大規模并行處理單元和高帶寬內存可以提升計算效率和精度，使科學家能夠更快地獲得研究成果。其穩定性和可靠性也為長時間計算任務提供了堅實保障，是科學計算領域不可或缺的工具。H100 GPU 的高能效設計不僅提升了性能，還為科研機構節省了大量的能源成本。其靈活的擴展性和兼容性使得科學計算能夠根據需要進行調整和優化，從而更好地支持前沿科學研究和創新發現。H100 GPU 的高性能計算能力為此類任務提供了極大支持。天津NvdiaH100GPU

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    用于訓練、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技術單個DGXH100系統提供了16petaFLOPS（千萬億次浮點運算）（FP16稀疏AI計算性能）。通過將多個DGXH100系統連接組成集群（稱為DGXPODs或DGXSuperPODs），可以很容易地擴大這種性能。DGXSuperPOD從32個DGXH100系統開始，被稱為"可擴展單元"集成了256個H100GPU，這些GPU通過基于第三代NVSwitch技術的新的二級NVLink交換機連接，提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI計算性能。同時支持無線帶寬（InifiniBand,IB）和NVLINKSwitch網絡選項。HGXH100通過NVLink和NVSwitch提供的高速互連，HGXH100將多個H100結合起來，使其能創建世界上強大的可擴展服務器。HGXH100可作為服務器構建模塊，以集成底板的形式在4個或8個H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX將NVIDIAH100GPU的強大功能與NVIDIA?ConnectX-7SmartNIC的**組網能力相結合，可提供高達400Gb/s的帶寬包括NVIDIAASAP2(加速交換和分組處理)等創新功能，以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在線硬件加速。這種獨特的架構為GPU驅動的I/O密集型工作負載提供了前所未有的性能，如在企業數據中心進行分布式AI訓練，或在邊緣進行5G信號處理等。

    他們與英偉達合作托管了一個基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客戶。哪個大云擁有好的網絡？#Azure，CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的網絡，它是3200Gbps，但它是以太網而不是InfiniBand，對于高參數計數LLM訓練等用例，InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的網絡就沒有那么好了。企業使用哪些大云？#在一個大約15家企業的私有數據點中，所有15家都是AWS，GCP或Azure，零甲骨文。大多數企業將堅持使用現有的云。絕望的初創公司會去哪里，哪里就有供應。DGXCloud怎么樣，英偉達正在與誰合作？#“NVIDIA正在與的云服務提供商合作托管DGX云基礎設施，從Oracle云基礎設施（OCI）開始”-您處理Nvidia的銷售，但您通過現有的云提供商租用它（首先使用Oracle啟動，然后是Azure，然后是GoogleCloud，而不是使用AWS啟動）3233Jensen在上一次財報電話會議上表示：“理想的組合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么時候推出他們的H100預覽？#CoreWeave是個。34英偉達給了他們較早的分配，大概是為了幫助加強大型云之間的競爭（因為英偉達是投資者）。Azure于13月100日宣布H<>可供預覽。35甲骨文于21月100日宣布H<>數量有限。H100 GPU 的單精度浮點計算能力為 19.5 TFLOPS。

    H100中新的第四代TensorCore架構提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數學吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數據類型。新的TensorCores還具有更**的數據管理，節省了高達30%的操作數交付能力。FP8數據格式與FP16相比，FP8的數據存儲需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度，以減少內存占用和提高性能，同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態規劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內循環提供了高等融合操作數的支持，使得動態規劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數據cache和共享內存結合將L1數據cache和共享內存功能合并到單個內存塊中簡化了編程，減少了達到峰值或接近峰值應用性能所需的調優；為這兩種類型的內存訪問提供了佳的綜合性能。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。H100 GPU 特價銷售，趕快搶購。russiaH100GPU折扣

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H100 GPU 還集成了多種先進的安全和管理功能。例如，它支持 NVIDIA 的 GPU Direct 技術，能夠實現 GPU 之間的直接通信，減少了 CPU 參與的數據傳輸延遲，提升了數據傳輸效率。此外，H100 GPU 還支持多種虛擬化技術，如 NVIDIA vGPU，能夠在虛擬化環境中提供高性能的圖形和計算服務。其多樣化的管理和安全功能，使得 H100 GPU 在企業級數據中心和云計算平臺中具備了更高的適用性和管理便捷性。在能效方面，H100 GPU 也表現優異。其功耗設計為 400W，但在實際使用中，通過優化負載分配和動態電壓頻率調節（DVFS）技術，可以有效降低功耗，提高能效比。對于需要長時間運行的大規模計算任務，H100 GPU 的高能效設計不僅可以降低運營成本，還減少了對環境的影響。其先進的功耗管理技術確保了在提供高性能計算的同時，依然能夠保持較低的能源消耗。天津NvdiaH100GPU