重庆H100GPU一台多少钱

时间:2025年01月07日 来源:

    H100GPU架构细节异步GPUH100扩展了A100在所有地址空间的全局共享异步传输,并增加了对张量内存访问模式的支持。它使应用程序能够构建端到端的异步管道,将数据移入和移出芯片,完全重叠和隐藏带有计算的数据移动。CUDA线程只需要少量的CUDA线程来管理H100的全部内存带宽其他大多数CUDA线程可以专注于通用计算,例如新一代TensorCores的预处理和后处理数据。扩展了层次结构,增加了一个称为线程块集群(ThreadBlockCluster)的新模块,集群(Cluster)是一组线程块(ThreadBlock),保证线程可以被并发调度,从而实现跨多个SM的线程之间的**协作和数据共享。集群还能更有效地协同驱动异步单元,如张量内存***(TensorMemoryAccelerator)和张量NVIDIA的异步事务屏障(“AsynchronousTransactionBarrier”)使集群中的通用CUDA线程和片上***能够有效地同步,即使它们驻留在单独的SM上。所有这些新特性使得每个用户和应用程序都可以在任何时候充分利用它们的H100GPU的所有单元,使得H100成为迄今为止功能强大、可编程性强、能效高的GPU。组成多个GPU处理集群(GPUProcessingClusters,GPCs)TextureProcessingClusters(TPCs)流式多处理器(StreamingMultiprocessors。H100 GPU 提供高效的技术支持。重庆H100GPU一台多少钱

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利用 NVIDIA H100 Tensor GPU,提供所有工作负载前所未有的效能、可扩展性和安全性。 使用 NVIDIA® NVLink® Switch 系统,比较高可连接 256 个 H100 来加速百万兆级工作负载,此外还有的 Transformer Engine,可解决一兆参数语言模型。 H100 所结合的技术创新,可加速大型语言模型速度,比前一代快上 30 倍,提供业界的对话式人工智能。英伟达 DGX SuperPOD架构采用英伟达的NVLink和NVSwitch系统,多可连接32个DGX节点,共256个H100 GPU。这是一个真正的人工智能基础设施平台;英伟达的DGX SuperPOD数据中心设计[4]让我们对真正的企业人工智能基础设施的巨大功率和冷却需求有了一些了解。订购H100GPUH100 GPU 促销降价,快来选购。

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    用于训练、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技术单个DGXH100系统提供了16petaFLOPS(千万亿次浮点运算)(FP16稀疏AI计算性能)。通过将多个DGXH100系统连接组成集群(称为DGXPODs或DGXSuperPODs),可以很容易地扩大这种性能。DGXSuperPOD从32个DGXH100系统开始,被称为"可扩展单元"集成了256个H100GPU,这些GPU通过基于第三代NVSwitch技术的新的二级NVLink交换机连接,提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI计算性能。同时支持无线带宽(InifiniBand,IB)和NVLINKSwitch网络选项。HGXH100通过NVLink和NVSwitch提供的高速互连,HGXH100将多个H100结合起来,使其能创建世界上强大的可扩展服务器。HGXH100可作为服务器构建模块,以集成底板的形式在4个或8个H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX将NVIDIAH100GPU的强大功能与NVIDIA®ConnectX-7SmartNIC的**组网能力相结合,可提供高达400Gb/s的带宽包括NVIDIAASAP2(加速交换和分组处理)等创新功能,以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在线硬件加速。这种独特的架构为GPU驱动的I/O密集型工作负载提供了前所未有的性能,如在企业数据中心进行分布式AI训练,或在边缘进行5G信号处理等。

    这些线程可以使用SM的共享内存与快速屏障同步并交换数据。然而,随着GPU规模超过100个SM,计算程序变得更加复杂,线程块作为编程模型中表示的局部性单元不足以大化执行效率。Cluster是一组线程块,它们被保证并发调度到一组SM上,其目标是使跨多个SM的线程能够有效地协作。GPC:GPU处理集群,是硬件层次结构中一组物理上总是紧密相连的子模块。H100中的集群中的线程在一个GPC内跨SM同时运行。集群有硬件加速障碍和新的访存协作能力,在一个GPC中SM的一个SM-to-SM网络提供集群中线程之间快速的数据共享。分布式共享内存(DSMEM)通过集群,所有线程都可以直接访问其他SM的共享内存,并进行加载(load)、存储(store)和原子(atomic)操作。SM-to-SM网络保证了对远程DSMEM的快速、低延迟访问。在CUDA层面,集群中所有线程块的所有DSMEM段被映射到每个线程的通用地址空间中。使得所有DSMEM都可以通过简单的指针直接引用。DSMEM传输也可以表示为与基于共享内存的障碍同步的异步复制操作,用于**完成。异步执行异步内存拷贝单元TMA(TensorMemoryAccelerator)TMA可以将大块数据和多维张量从全局内存传输到共享内存,反义亦然。使用一个copydescriptor。能够实现更加复杂和逼真的游戏画面。

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    使用TSMC4nm工艺定制800亿个晶体管,814mm²芯片面积。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架构NVIDIAGraceCPU:利用ARM架构的灵活性,创建了从底层设计的CPU和服务器架构,用于加速计算。H100:通过NVIDIA的超高速片间互连与Grace配对,能提供900GB/s的带宽,比PCIeGen5快了7倍目录H100GPU主要特征基于H100的系统和板卡H100张量架构FP8数据格式用于加速动态规划(“DynamicProgramming”)的DPX指令L1数据cache和共享内存结合H100GPU层次结构和异步性改进线程块集群(ThreadBlockClusters)分布式共享内存(DSMEM)异步执行H100HBM和L2cache内存架构H100HBM3和HBM2eDRAM子系统H100L2cache内存子系统RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink网络第三代NVSwitch新的NVLink交换系统PCIeGen5安全性增强和保密计算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多处理器(StreamingMultiprocessor,SM)第四代张量:片间通信速率提高了6倍(包括单个SM加速、额外的SM数量、更高的时钟);在等效数据类型上提供了2倍的矩阵乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA)计算速率,相比于之前的16位浮点运算,使用新的FP8数据类型使速率提高了4倍。重庆H100GPU一台多少钱

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