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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。购买 H100 GPU 享受限时特价。套装H100GPU现货

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    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。

在人工智能应用中，H100 GPU 的计算能力尤为突出。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。H100 GPU 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，H100 GPU 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。H100 GPU 的高带宽内存确保了数据传输的高效性，使得复杂任务得以顺利进行。其先进的架构设计不仅提升了计算性能，还优化了资源的使用效率，使得人工智能应用能够更快、更精细地实现技术突破。H100 GPU 优惠销售，机会难得。

在浮点计算能力方面，H100 GPU 也表现出色。其单精度浮点计算能力（FP32）达到 19.5 TFLOPS，双精度浮点计算能力（FP64）达到 9.7 TFLOPS，适用于科学计算、工程仿真和金融建模等高精度计算需求的应用。此外，H100 GPU 还支持 Tensor Core 技术，其 Tensor Core 性能可达 312 TFLOPS，特别适合深度学习和神经网络训练等需要大量矩阵运算的任务，极大地提升了计算效率。H100 GPU 配备了 80GB 的 HBM2e 高带宽内存，带宽高达 1.6 TB/s，这使得其在处理大规模数据集时能够快速读写数据，减少数据传输的瓶颈。高带宽内存不仅提升了数据传输效率，还确保了 GPU 在处理复杂计算任务时的高效性和稳定性。对于需要处理大量数据的应用，如大数据分析和人工智能训练，H100 GPU 的大容量和高带宽内存无疑是一个巨大的优势。H100 GPU 支持 Tensor Core 技术。NvdiaH100GPU list price

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    以优化内存和缓存的使用和性能。H100HBM3和HBM2eDRAM子系统带宽性能H100L2cache采用分区耦合结构（partitionedcrossbarstructure）对与分区直接相连的GPC中的子模块的访存数据进行定位和高速缓存。L2cache驻留控制优化了容量利用率，允许程序员有选择地管理应该保留在缓存中或被驱逐的数据。内存子系统RAS特征RAS：Reliability,Av**lable,Serviceability（可靠性，可获得性）ECC存储弹性（MemoryResiliency）H100HBM3/2e存储子系统支持单纠错双检错(SECDED)纠错码(ECC)来保护数据。H100的HBM3/2e存储器支持"边带ECC"，其中一个与主HBM存储器分开的小的存储区域用于ECC位内存行重映射H100HBM3/HBM2e子系统可以将产生错误ECC码的内存单元置为失效。并使用行重映射逻辑将其在启动时替换为保留的已知正确的行每个HBM3/HBM2e内存块中的若干内存行被预留为备用行，当需要替换被判定为坏的行时可以被。第二代安全MIGMIG技术允许将GPU划分为多达7个GPU事件（instance），以优化GPU利用率，并在不同客户端（例如VM、容器和进程等）之间提供一个被定义的QoS和隔离，在为客户端提供增强的安全性和保证GPU利用率之外，还确保一个客户端不受其他客户端的工作和调度的影响。套装H100GPU现货