H100 GPU 支持新的 PCIe 4.0 接口，提供了更高的數(shù)據(jù)傳輸速度和帶寬，與前代 PCIe 3.0 相比，帶寬提升了兩倍。這使得 H100 GPU 在與主機(jī)系統(tǒng)通信時能夠更快速地交換數(shù)據(jù)，減少了 I/O 瓶頸，進(jìn)一步提升了整體系統(tǒng)性能。PCIe 4.0 的支持使得 H100 GPU 能夠與現(xiàn)代主流服務(wù)器和工作站更好地兼容，充分發(fā)揮其高性能計算能力。H100 GPU 也采用了多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)。其采用了先進(jìn)的風(fēng)冷和液冷混合散熱設(shè)計，能夠在高負(fù)載運(yùn)行時保持穩(wěn)定的溫度，確保 GPU 的長期穩(wěn)定運(yùn)行H100 GPU 優(yōu)惠促銷，馬上下單。belarusH100GPU庫存

    –私有云執(zhí)行官什么時候會有H100繼任者？#可能要到2024年底（2024年中期到2025年初）才會公布，基于Nvidia架構(gòu)之間的歷史時間。在此之前，H100將成為NvidiaGPU的前列產(chǎn)品。（GH200和DGXGH200不算在內(nèi)，它們不是純GPU，它們都使用H100作為他們的GPU）會有更高的顯存H100嗎？#也許是液冷120GBH100s。短缺何時結(jié)束？#與我交談過的一個團(tuán)體提到，它們實(shí)際上在2023年底之前已售罄。采購H100#誰賣H100？#戴爾，HPE，聯(lián)想，Supermicro和Quanta等OEM銷售H100和HGXH100。30當(dāng)你需要InfiniBand時，你需要直接與Nvidia的Mellanox交談。31因此，像CoreWeave和Lambda這樣的GPU云從OEM購買，然后租給初創(chuàng)公司。超大規(guī)模企業(yè)（Azure，GCP，AWS，Oracle）更直接地與Nvidia合作，但他們通常也與OEM合作。即使對于DGX，您仍然會通過OEM購買。您可以與英偉達(dá)交談，但您將通過OEM購買。您不會直接向Nvidia下訂單。交貨時間如何？#8-GPUHGX服務(wù)器上的提前期很糟糕，而4-GPUHGX服務(wù)器上的提前期很好。每個人都想要8-GPU服務(wù)器！如果一家初創(chuàng)公司***下訂單，他們什么時候可以訪問SSH？#這將是一個交錯的部署。假設(shè)這是一個5，000GPU的訂單。他們可能會在2-000個月內(nèi)獲得4，000或4，5個。belarusH100GPU how muchH100 GPU 促銷優(yōu)惠，趕快購買。

在軟件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的開發(fā)工具和軟件生態(tài)系統(tǒng)。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在內(nèi)的多種開發(fā)工具，幫助開發(fā)者在 H100 GPU 上快速開發(fā)和優(yōu)化應(yīng)用。此外，H100 GPU 還支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平臺，開發(fā)者可以通過 NGC 輕松獲取優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和高性能計算容器，加速開發(fā)流程，提升應(yīng)用性能和部署效率。PCIe 4.0 接口，提供了更高的數(shù)據(jù)傳輸速度和帶寬，與前代 PCIe 3.0 相比，帶寬提升了兩倍。這使得 H100 GPU 在與主機(jī)系統(tǒng)通信時能夠更快速地交換數(shù)據(jù)，減少了 I/O 瓶頸，進(jìn)一步提升了整體系統(tǒng)性能。

    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：線程塊包含多個線程并發(fā)運(yùn)行在單個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SM，計算程序變得更加復(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GPC內(nèi)跨SM同時運(yùn)行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個GPC中SM的一個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段被映射到每個線程的通用地址空間中。H100 GPU 提供高精度計算支持。

    第四代NVIDIANVLink在全歸約操作上提供了3倍的帶寬提升，在7倍PCIeGen5帶寬下，為多GPUIO提供了900GB/sec的總帶寬，比上一代NVLink增加了50%的總帶寬。第三代NVSwitch技術(shù)包括駐留在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部和外部的交換機(jī)，用于連接服務(wù)器、集群和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的多個GPU。節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的每個NVSwitch提供64個第四代NVLink鏈路端口，以加速多GPU連接。交換機(jī)的總吞吐率從上一代的。新的第三代NVSwitch技術(shù)也為多播和NVIDIASHARP網(wǎng)絡(luò)內(nèi)精簡的集群操作提供了硬件加速。新的NVLinkSwitch系統(tǒng)互連技術(shù)和新的基于第三代NVSwitch技術(shù)的第二級NVLink交換機(jī)引入地址空間隔離和保護(hù)，使得多達(dá)32個節(jié)點(diǎn)或256個GPU可以通過NVLink以2：1的錐形胖樹拓?fù)溥B接。這些相連的節(jié)點(diǎn)能夠提供TB/sec的全連接帶寬，并且能夠提供難以置信的一個exaFlop（百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算）的FP8稀疏AI計算。PCIeGen5提供了128GB/sec的總帶寬(各個方向上為64GB/s)，而Gen4PCIe提供了64GB/sec的總帶寬(各個方向上為32GB/sec)。PCIeGen5使H100可以與性能高的x86CPU和SmartNICs/DPU(數(shù)據(jù)處理單元)接口。H100 GPU 限時降價，數(shù)量有限。belarusH100GPU how much

H100 GPU 提供 312 TFLOPS 的 Tensor Core 性能。belarusH100GPU庫存

    可以在多個計算節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)多達(dá)256個GPU之間的GPU-to-GPU通信。與常規(guī)的NVLink（所有GPU共享一個共同的地址空間，請求直接使用GPU的物理地址進(jìn)行路由）不同，NVLink網(wǎng)絡(luò)引入了一個新的網(wǎng)絡(luò)地址空間，由H100中新的地址轉(zhuǎn)換硬件支持，以隔離所有GPU的地址空間和網(wǎng)絡(luò)地址空間。這使得NVLink網(wǎng)絡(luò)可以安全地擴(kuò)展到更多的GPU上。由于NVLink網(wǎng)絡(luò)端點(diǎn)不共享一個公共的內(nèi)存地址空間，NVLink網(wǎng)絡(luò)連接在整個系統(tǒng)中并不是自動建立的。相反，與其他網(wǎng)絡(luò)接口(如IB交換機(jī))類似，用戶軟件應(yīng)根據(jù)需要顯式地建立端點(diǎn)之間的連接。第三代NVSwitch包括駐留在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部和外部的交換機(jī)，用于連接服務(wù)器、集群和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的多個GPU。節(jié)點(diǎn)內(nèi)部每一個新的第三代NVSwitch提供64個端口。NVLinklinks交換機(jī)的總吞吐率從上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。還通過多播和NVIDIASHARP網(wǎng)內(nèi)精簡提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括寫廣播（all_gather）、reduce_scatter、廣播原子。組內(nèi)多播和縮減能提供2倍的吞吐量增益，同時降低了小塊大小的延遲。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的負(fù)載。新的NVLink交換系統(tǒng)新的NVLINK網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和新的第三代NVSwitch相結(jié)合。belarusH100GPU庫存