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时间:2024年10月03日 来源:

    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。H100 GPU 优惠直降,数量有限。硬盘H100GPU "width:100%;text-align: center;">硬盘H100GPU

    基于H100的系统和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡内置H100GPU和HMB3内存堆栈提供第四代NVLink和PCIeGen5连接提供高的应用性能这种配置非常适合在一个服务器和跨服务器的情况下将应用程序扩展到多个GPU上的客户,通过在HGXH100服务器板卡上配置4-GPU和8-GPU实现4-GPU配置:包括GPU之间的点对点NVLink连接,并在服务器中提供更高的CPU-GPU比率;8-GPU配置:包括NVSwitch,以提供SHARP在网络中的缩减和任意对GPU之间900GB/s的完整NVLink带宽。H100SXM5GPU还被用于功能强大的新型DGXH100服务器和DGXSuperPOD系统中。H100PCIeGen5GPU以有350W的热设计功耗(ThermalDesignPower,TDP),提供了H100SXM5GPU的全部能力该配置可选择性地使用NVLink桥以600GB/s的带宽连接多达两个GPU,接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常适合主流加速服务器(使用标准的架构,提供更低服务器功耗),为同时扩展到1或2个GPU的应用提供了很好的性能,包括AIInference和一些HPC应用。在10个前列数据分析、AI和HPC应用程序的数据集中,单个H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能,同时消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一个通用的高性能人工智能系统。xfusionH100GPU促销H100 GPU 提供 312 TFLOPS 的 Tensor Core 性能。

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    交换机的总吞吐率从上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。还通过多播和NVIDIASHARP网内精简提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括写广播(all_gather)、reduce_scatter、广播原子。组内多播和缩减能提供2倍的吞吐量增益,同时降低了小块大小的延迟。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的负载。新的NVLink交换系统新的NVLINK网络技术和新的第三代NVSwitch相结合,使NVIDIA能够以前所未有的通信带宽构建大规模的NVLink交换系统网络。NVLink交换系统支持多达256个GPU。连接的节点能够提供TB的全向带宽,并且能够提供1exaFLOP的FP8稀疏AI计算能力。PCIeGen5H100集成了PCIExpressGen5×16通道接口,提供128GB/sec的总带宽(单方向上64GB/s),而A100包含的Gen4PCIe的总带宽为64GB/sec(单方向上为32GB/s)。利用其PCIeGen5接口,H100可以与性能高的x86CPU和SmartNICs/DPUs(数据处理单元)接口。H100增加了对本地PCIe原子操作的支持,如对32位和64位数据类型的原子CAS、原子交换和原子取指添加,加速了CPU和GPU之间的同步和原子操作H100还支持SingleRootInput/OutputVirtualization(SR-IOV)。

    网络、存储、RAM、CPU)以及销售它的人的利润率和支持级别。该范围的**,包括支持在内的$360k-380k,是您可能期望与DGXH100相同规格的。1xHGXH100(PCIe)和8xH100GPU大约是300k美元,包括支持,具体取决于规格。PCIe卡的市场价格约为30k-32k美元。SXM卡并不是真正作为单张卡出售的,因此很难在那里给出定价。通常作为4-GPU和8-GPU服务器出售。大约70-80%的需求是SXMH100,其余的是PCIeH100。SXM部分的需求呈上升趋势,因为PCIe卡是前几个月***可用的卡。鉴于大多数公司购买8-GPUHGXH100(SXM),每360个H380的大约支出为8k-100k,包括其他服务器组件。DGXGH200(提醒一下,包含256xGH200,每个GH200包含1xH100GPU和1xGraceCPU)的成本可能在15mm-25mm之间-尽管这是一个猜测,而不是基于定价表。19需要多少个GPU?#GPT-4可能在10,000到25,000架A100之间接受过训练。20Meta拥有大约21,000架A100,特斯拉拥有约7,000架A100,稳定AI拥有约5,000架A100。21猎鹰-40B在384架A100上进行了训练。22Inflection使用3,500H100作为其。23顺便说一句,到22月,我们有3k在运行。并且***运行超过5.<>k。——穆斯塔法·苏莱曼(MustafaSuleyman)。能够实现更加复杂和逼真的游戏画面。

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    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。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。H100 GPU 提供高精度计算支持。xfusionH100GPU促销

H100 GPU 提供高效的功耗管理。硬盘H100GPU     H100GPU是英伟达推出的一款高性能图形处理器,专为满足当今数据密集型计算任务的需求而设计。它采用了的架构,具备超高的计算能力和能效比,能够提升各种计算任务的效率和速度。无论是在人工智能、科学计算还是大数据分析领域,H100GPU都能提供的性能和可靠性。其强大的并行处理能力和高带宽内存确保了复杂任务的顺利进行,是各类高性能计算应用的。H100GPU拥有先进的散热设计,确保其在长时间高负荷运行时依然能够保持稳定和高效。对于需要长时间运行的大规模计算任务来说,H100GPU的可靠性和稳定性尤为重要。它的设计不仅考虑了性能,还兼顾了散热和能效,使其在保持高性能的同时,依然能够节省能源成本。无论是企业级应用还是科学研究,H100GPU都能够为用户提供持续的高性能支持。在人工智能应用中,H100GPU的强大计算能力尤为突出。它能够快速处理大量复杂的模型训练和推理任务,大幅缩短开发时间。H100GPU的并行计算能力和高带宽内存使其能够处理更大规模的数据集和更复杂的模型结构,提升了AI模型的训练效率和准确性。此外,H100GPU的高能效比和稳定性也为企业和研究机构节省了运营成本,是人工智能开发的理想选择。对于科学计算而言,H100GPU提供了的计算能力。


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