企业商机
H100GPU基本参数
  • 品牌
  • Nvidia
  • 型号
  • H100
  • 磁盘阵列
  • Raid10
  • CPU类型
  • Intel Platinum 8558 48 核
  • CPU主频
  • 2.10
  • 内存类型
  • 64G
  • 硬盘容量
  • Samsung PM9A3 7.6TB NVMe *8
  • 厂家
  • SuperMicro
  • 标配CPU个数
  • 2个
  • 最大CPU个数
  • 4个
  • 内存容量
  • 64G*32
  • GPU
  • 8 H100 80GB NVlink
H100GPU企业商机

在人工智能应用中,H100 GPU 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。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。在游戏开发领域,H100 GPU 提供了强大的图形处理能力和计算性能。它能够实现更加复杂和逼真的游戏画面,提高游戏的视觉效果和玩家体验。H100 GPU 的并行处理单元可以高效处理大量图形和物理运算,减少延迟和卡顿现象。对于开发者来说,H100 GPU 的稳定性和高能效为长时间的开发和测试提供了可靠保障,助力开发者创造出更具创意和吸引力的游戏作品。H100 GPU 的功耗设计为 400W。MacowH100GPU代理商

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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。MacowH100GPU代理商H100 GPU 在游戏开发中提升视觉效果。

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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。

    在大预言模型中达到9倍的AI训练速度和30倍的AI推理速度。HBM3内存子系统提供近2倍的带宽提升。H100SXM5GPU是世界上款采用HBM3内存的GPU,其内存带宽达到3TB/sec。50MB的L2Cache架构缓存了大量的模型和数据以进行重复访问,减少了对HBM3的重复访问次数。第二代多实例GPU(Multi-InstanceGPU,MIG)技术为每个GPU实例提供约3倍的计算能量和近2倍的内存带宽。次支持机密计算,在7个GPU实例的虚拟化环境中支持多租户、多用户配置。(MIG的技术原理:作业可同时在不同的实例上运行,每个实例都有的计算、显存和显存带宽资源,从而实现可预测的性能,同时符合服务质量(QoS)并尽可能提升GPU利用率。)新的机密计算支持保护用户数据,防御硬件和软件攻击,在虚拟化和MIG环境中更好的隔离和保护虚拟机。H100实现了世界上个国产的机密计算GPU,并以全PCIe线速扩展了CPU的可信执行环境。第四代NVIDIANVLink在全归约操作上提供了3倍的带宽提升,在7倍PCIeGen5带宽下,为多GPUIO提供了900GB/sec的总带宽。比上一代NVLink增加了50%的总带宽。第三代NVSwitch技术包括驻留在节点内部和外部的交换机,用于连接服务器、集群和数据中心环境中的多个GPU。H100 GPU 降价热卖,不要错过。

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在大数据分析领域,H100 GPU 展现了其强大的数据处理能力。它能够快速处理和分析海量数据,提供实时的分析结果,帮助企业做出更快的决策。无论是在金融分析、市场预测还是用户行为分析中,H100 GPU 都能提升数据处理速度和分析准确性。其高能效设计不仅提升了性能,还为企业节省了大量的能源成本,成为大数据分析的理想硬件。在游戏开发领域,H100 GPU 提供了强大的图形处理能力和计算性能。它能够实现复杂和逼真的游戏画面,提高游戏的视觉效果和玩家体验。H100 GPU 的并行处理单元可以高效处理大量图形和物理运算,减少延迟和卡顿现象。对于开发者来说,H100 GPU 的稳定性和高能效为长时间的开发和测试提供了可靠保障,助力开发者创造出更具创意和吸引力的游戏作品,是游戏开发的理想选择。H100 GPU 的单精度浮点计算能力为 19.5 TFLOPS。NVLINKH100GPU多少钱

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    大多数GPU用于什么用途?#对于使用私有云(CoreWeave、Lambda)的公司,或拥有数百或数千台H100的公司,几乎都是LLM和一些扩散模型工作。其中一些是对现有模型的微调,但大多数是您可能还不知道的从头开始构建新模型的新创业公司。他们正在签订为期3年、价值1000万至5000万美元的合同,使用几百到几千台GPU。对于使用带有少量GPU的按需H100的公司来说,其LLM相关使用率可能仍>50%。私有云现在开始受到企业的青睐,这些企业通常会选择默认的大型云提供商,但现在大家都退出了。大型人工智能实验室在推理还是训练方面受到更多限制?#取决于他们有多少产品吸引力!SamAltman表示,如果必须选择,OpenAI宁愿拥有更多的推理能力,但OpenAI在这两方面仍然受到限制。MacowH100GPU代理商

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