L2CacheHBM3內存控制器GH100GPU的完整實現8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4個第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧，12個512位內存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構專門用于矩陣乘和累加(MMA)數學運算的高性能計算，為AI和HPC應用提供了開創性的性能。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。H100 GPU 限時特惠，立刻下單。華碩H100GPU多少錢一臺

    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。使得所有DSMEM都可以通過簡單的指針直接引用。DSMEM傳輸也可以表示為與基于共享內存的障礙同步的異步復制操作，用于**完成。異步執行異步內存拷貝單元TMA（TensorMemoryAccelerator）TMA可以將大塊數據和多維張量從全局內存傳輸到共享內存，反義亦然。使用一個copydescriptor。80GH100GPU折扣H100 GPU 降價特惠，趕快搶購。

    基于H100的系統和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡內置H100GPU和HMB3內存堆棧提供第四代NVLink和PCIeGen5連接提供高的應用性能這種配置非常適合在一個服務器和跨服務器的情況下將應用程序擴展到多個GPU上的客戶，通過在HGXH100服務器板卡上配置4-GPU和8-GPU實現4-GPU配置：包括GPU之間的點對點NVLink連接，并在服務器中提供更高的CPU-GPU比率；8-GPU配置：包括NVSwitch，以提供SHARP在網絡中的縮減和任意對GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬。H100SXM5GPU還被用于功能強大的新型DGXH100服務器和DGXSuperPOD系統中。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設計功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力該配置可選擇性地使用NVLink橋以600GB/s的帶寬連接多達兩個GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務器（使用標準的架構，提供更低服務器功耗），為同時擴展到1或2個GPU的應用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC應用。在10個前列數據分析、AI和HPC應用程序的數據集中，單個H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同時消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個通用的高性能人工智能系統。

    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 適用于大數據分析任務。

    使用TSMC4nm工藝定制800億個晶體管，814mm2芯片面積。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架構NVIDIAGraceCPU：利用ARM架構的靈活性，創建了從底層設計的CPU和服務器架構，用于加速計算。H100：通過NVIDIA的超高速片間互連與Grace配對，能提供900GB/s的帶寬，比PCIeGen5快了7倍目錄H100GPU主要特征基于H100的系統和板卡H100張量架構FP8數據格式用于加速動態規劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1數據cache和共享內存結合H100GPU層次結構和異步性改進線程塊集群（ThreadBlockClusters）分布式共享內存（DSMEM）異步執行H100HBM和L2cache內存架構H100HBM3和HBM2eDRAM子系統H100L2cache內存子系統RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink網絡第三代NVSwitch新的NVLink交換系統PCIeGen5安全性增強和保密計算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多處理器（StreamingMultiprocessor,SM）第四代張量：片間通信速率提高了6倍（包括單個SM加速、額外的SM數量、更高的時鐘）；在等效數據類型上提供了2倍的矩陣乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA）計算速率，相比于之前的16位浮點運算，使用新的FP8數據類型使速率提高了4倍。H100 GPU 支持 PCIe 4.0 接口。華碩H100GPU多少錢一臺

H100 GPU 的單精度浮點計算能力為 19.5 TFLOPS。華碩H100GPU多少錢一臺

    H100GPU架構細節異步GPUH100擴展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對張量內存訪問模式的支持。它使應用程序能夠構建端到端的異步管道，將數據移入和移出芯片，完全重疊和隱藏帶有計算的數據移動。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來管理H100的全部內存帶寬其他大多數CUDA線程可以專注于通用計算，例如新一代TensorCores的預處理和后處理數據。擴展了層次結構，增加了一個稱為線程塊集群（ThreadBlockCluster）的新模塊，集群(Cluster)是一組線程塊(ThreadBlock)，保證線程可以被并發調度，從而實現跨多個SM的線程之間的**協作和數據共享。集群還能更有效地協同驅動異步單元，如張量內存***（TensorMemoryAccelerator）和張量NVIDIA的異步事務屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA線程和片上***能夠有效地同步，即使它們駐留在單獨的SM上。所有這些新特性使得每個用戶和應用程序都可以在任何時候充分利用它們的H100GPU的所有單元，使得H100成為迄今為止功能強大、可編程性強、能效高的GPU。組成多個GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors。華碩H100GPU多少錢一臺