香港HPEH100GPU

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    每个GPU实例在整个内存系统中都有单独的和孤立的路径--片上的交叉开关端口、L2缓存库、内存控制器和DRAM地址总线都是分配给单个实例的。这保证了单个用户的工作负载可以以可预测的吞吐量和延迟运行，具有相同的L2缓存分配和DRAM带宽，即使其他任务正在冲击自己的缓存或使其DRAM接口饱和。H100MIG改进：提供完全安全的、云原生的多租户、多用户的配置。Transformer引擎Transformer模型是当今从BERT到GPT-3使用的语言模型的支柱，需要巨大的计算资源。第四代NVLink和NVLink网络PCIe以其有限的带宽形成了一个瓶颈。为了构建强大的端到端计算平台，需要更快速、更可扩展的NVLink互连。NVLink是NVIDIA公司推出的高带宽、高能效、低延迟、无损的GPU-to-GPU互连。其中包括弹性特性，如链路级错误检测和数据包重放机制，以保证数据的成功传输。新的NVLink为多GPUIO和共享内存访问提供了900GB/s的总带宽，为PCIeGen5提供了7倍的带宽。A100GPU中的第三代NVLink在每个方向上使用4个差分对(4个通道)来创建单条链路，在每个方向上提供25GB/s的有效带宽，而第四代NVLink在每个方向上使用2个高速差分对来形成单条链路，在每个方向上也提供25GB/s的有效带宽。引入了新的NVLink网络互连。xfusionH100GPU一台多少钱H100 GPU 提供高效的 GPU 直连技术。

    L2CacheHBM3内存控制器GH100GPU的完整实现8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4个第四代张量/SM6HBM3/HBM2e堆栈，12个512位内存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架构引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100张量架构专门用于矩阵乘和累加(MMA)数学运算的高性能计算，为AI和HPC应用提供了开创性的性能。H100中新的第四代TensorCore架构提供了每SM的原始稠密和稀疏矩阵数学吞吐量的两倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA数据类型。新的TensorCores还具有更**的数据管理，节省了高达30%的操作数交付能力。FP8数据格式与FP16相比，FP8的数据存储需求减半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章节中进行阐述)同时使用FP8和FP16两种精度，以减少内存占用和提高性能，同时对大型语言和其他模型仍然保持精度。用于加速动态规划（“DynamicProgramming”）的DPX指令新引入的DPX指令为许多DP算法的内循环提供了高等融合操作数的支持，使得动态规划算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1数据cache和共享内存结合将L1数据cache和共享内存功能合并到单个内存块中简化了编程。

    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。H100 GPU 优惠直降，数量有限。

    可以在多个计算节点上实现多达256个GPU之间的GPU-to-GPU通信。与常规的NVLink（所有GPU共享一个共同的地址空间，请求直接使用GPU的物理地址进行路由）不同，NVLink网络引入了一个新的网络地址空间，由H100中新的地址转换硬件支持，以隔离所有GPU的地址空间和网络地址空间。这使得NVLink网络可以安全地扩展到更多的GPU上。由于NVLink网络端点不共享一个公共的内存地址空间，NVLink网络连接在整个系统中并不是自动建立的。相反，与其他网络接口(如IB交换机)类似，用户软件应根据需要显式地建立端点之间的连接。第三代NVSwitch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。节点内部每一个新的第三代NVSwitch提供64个端口。NVLinklinks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。H100 GPU 提供高效的数据分析能力。HPEH100GPU

H100 GPU 的带宽高达 1.6 TB/s。香港HPEH100GPU

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。香港HPEH100GPU