H100 GPU 在邊緣計(jì)算中的應(yīng)用也非常。其高性能計(jì)算能力和低功耗設(shè)計(jì)使其非常適合用于邊緣計(jì)算。H100 GPU 的強(qiáng)大并行處理能力可以高效處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提升應(yīng)用的響應(yīng)速度和可靠性。無論是在智能制造、智慧城市還是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，H100 GPU 都能提升數(shù)據(jù)處理效率，滿足邊緣計(jì)算的需求。其緊湊設(shè)計(jì)和高能效比為邊緣計(jì)算設(shè)備提供了理想的硬件支持，是邊緣計(jì)算領(lǐng)域的重要組成部分。

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    使用TSMC4nm工藝定制800億個(gè)晶體管，814mm2芯片面積。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架構(gòu)NVIDIAGraceCPU：利用ARM架構(gòu)的靈活性，創(chuàng)建了從底層設(shè)計(jì)的CPU和服務(wù)器架構(gòu)，用于加速計(jì)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(tǒng)和板卡H100張量架構(gòu)FP8數(shù)據(jù)格式用于加速動(dòng)態(tài)規(guī)劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存結(jié)合H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進(jìn)線程塊集群（ThreadBlockClusters）分布式共享內(nèi)存（DSMEM）異步執(zhí)行H100HBM和L2cache內(nèi)存架構(gòu)H100HBM3和HBM2eDRAM子系統(tǒng)H100L2cache內(nèi)存子系統(tǒng)RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink網(wǎng)絡(luò)第三代NVSwitch新的NVLink交換系統(tǒng)PCIeGen5安全性增強(qiáng)和保密計(jì)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(gè)SM加速、額外的SM數(shù)量、更高的時(shí)鐘）；在等效數(shù)據(jù)類型上提供了2倍的矩陣乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA）計(jì)算速率，相比于之前的16位浮點(diǎn)運(yùn)算，使用新的FP8數(shù)據(jù)類型使速率提高了4倍。LenovoH100GPU折扣H100 GPU 限時(shí)特惠，立刻下單。

    這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而，隨著GPU規(guī)模超過100個(gè)SM，計(jì)算程序變得更加復(fù)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(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發(fā)調(diào)度到一組SM上，其目標(biāo)是使跨多個(gè)SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結(jié)構(gòu)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(gè)GPC內(nèi)跨SM同時(shí)運(yùn)行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個(gè)GPC中SM的一個(gè)SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內(nèi)存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存，并進(jìn)行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對遠(yuǎn)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(gè)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(nèi)存的障礙同步的異步復(fù)制操作，用于**完成。異步執(zhí)行異步內(nèi)存拷貝單元TMA（TensorMemoryAccelerator）TMA可以將大塊數(shù)據(jù)和多維張量從全局內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)焦蚕韮?nèi)存，反義亦然。使用一個(gè)copydescriptor。

    然后剩余的總共大約6個(gè)月。初創(chuàng)公司是否從OEM和經(jīng)銷商處購買？#沒有。初創(chuàng)公司通常會(huì)去像甲骨文這樣的大型云租用訪問權(quán)限，或者像Lambda和CoreWeave這樣的私有云，或者與OEM和數(shù)據(jù)中心合作的提供商，如FluidStack。初創(chuàng)公司何時(shí)構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中心與進(jìn)行托管？#對于構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，考慮因素是構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的時(shí)間，您是否具有硬件方面的人員和經(jīng)驗(yàn)，以及它的資本支出是否昂貴。更容易租用和colo服務(wù)器。如果你想建立自己的DC，你必須在你所在的位置運(yùn)行一條暗光纖線路來連接到互聯(lián)網(wǎng)-每公里10萬美元。大部分基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)繁榮期間建成并支付?，F(xiàn)在你可以租它，相當(dāng)便宜–私有云執(zhí)行官從租賃到擁有的范圍是：按需云（使用云服務(wù)的純租賃），保留云，colo（購買服務(wù)器，與提供商合作托管和管理服務(wù)器），自托管（自己購買和托管服務(wù)器）。大多數(shù)需要大量H100的初創(chuàng)公司將進(jìn)行保留云或colo。大云如何比較？#人們認(rèn)為，Oracle基礎(chǔ)架構(gòu)不如三大云可靠。作為交換，甲骨文會(huì)提供更多的技術(shù)支持幫助和時(shí)間。100%.一大堆不滿意的客戶，哈哈–私有云執(zhí)行官我認(rèn)為[甲骨文]有更好的網(wǎng)絡(luò)–（不同）私有云高管一般來說，初創(chuàng)公司會(huì)選擇提供支持、價(jià)格和容量的佳組合的人。H100 GPU 支持 CUDA、OpenCL 和 Vulkan 編程模型。

    H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進(jìn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)局部性：將程序數(shù)據(jù)盡可能的靠近執(zhí)行單元異步執(zhí)行：尋找的任務(wù)與內(nèi)存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。目標(biāo)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(gè)線程并發(fā)運(yùn)行在單個(gè)SM上，這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而，隨著GPU規(guī)模超過100個(gè)SM，計(jì)算程序變得更加復(fù)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(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發(fā)調(diào)度到一組SM上，其目標(biāo)是使跨多個(gè)SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結(jié)構(gòu)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(gè)GPC內(nèi)跨SM同時(shí)運(yùn)行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個(gè)GPC中SM的一個(gè)SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內(nèi)存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存，并進(jìn)行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對遠(yuǎn)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(gè)線程的通用地址空間中。H100 GPU 優(yōu)惠直降，數(shù)量有限。IranSMXH100GPU

H100 GPU 配備 80GB 的 HBM2e 高帶寬內(nèi)存。belarus80GH100GPU

視頻編輯需要處理大量的圖像和視頻數(shù)據(jù)，H100 GPU 的強(qiáng)大計(jì)算能力為此類任務(wù)提供了極大的便利。其高帶寬內(nèi)存和并行處理能力能夠快速渲染和編輯高分辨率視頻，提升工作效率。無論是實(shí)時(shí)預(yù)覽、明顯處理還是多層次剪輯，H100 GPU 都能流暢應(yīng)對，減少卡頓和渲染時(shí)間。其高能效設(shè)計(jì)和穩(wěn)定性確保了視頻編輯過程的順利進(jìn)行，使其成為視頻編輯領(lǐng)域的理想選擇。虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）開發(fā)對圖形處理和計(jì)算能力有極高要求，H100 GPU 的性能使其成為 VR 開發(fā)的重要工具。其高并行計(jì)算能力和大帶寬內(nèi)存可以高效處理復(fù)雜的 VR 場景和互動(dòng)效果，提供流暢的用戶體驗(yàn)。H100 GPU 的高分辨率渲染能力能夠?qū)崿F(xiàn)更逼真的視覺效果，提升 VR 應(yīng)用的沉浸感。此外，H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效設(shè)計(jì)也為長時(shí)間開發(fā)和測試提供了可靠保障，助力開發(fā)者創(chuàng)造出更具吸引力的 VR 應(yīng)用。belarus80GH100GPU