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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。

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    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 支持 NVIDIA NVLink 技術。訂購H100GPU stock

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