北京SMXH100GPU

    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。H100 GPU 限时降价，数量有限。北京SMXH100GPU

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H100 GPU 支持 NVIDIA NVLink 技术。北京SMXH100GPU

在软件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的开发工具和软件生态系统。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在内的多种开发工具，帮助开发者在 H100 GPU 上快速开发和优化应用。此外，H100 GPU 还支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平台，开发者可以通过 NGC 轻松获取优化的深度学习、机器学习和高性能计算容器，加速开发流程，提升应用性能和部署效率。PCIe 4.0 接口，提供了更高的数据传输速度和带宽，与前代 PCIe 3.0 相比，带宽提升了两倍。这使得 H100 GPU 在与主机系统通信时能够更快速地交换数据，减少了 I/O 瓶颈，进一步提升了整体系统性能。北京SMXH100GPU