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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。H100 GPU 特价供应，先到先得。HPEH100GPU代理商

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    基于H100的系统和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡内置H100GPU和HMB3内存堆栈提供第四代NVLink和PCIeGen5连接提供高的应用性能这种配置非常适合在一个服务器和跨服务器的情况下将应用程序扩展到多个GPU上的客户，通过在HGXH100服务器板卡上配置4-GPU和8-GPU实现4-GPU配置：包括GPU之间的点对点NVLink连接，并在服务器中提供更高的CPU-GPU比率；8-GPU配置：包括NVSwitch，以提供SHARP在网络中的缩减和任意对GPU之间900GB/s的完整NVLink带宽。H100SXM5GPU还被用于功能强大的新型DGXH100服务器和DGXSuperPOD系统中。H100PCIeGen5GPU以有350W的热设计功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力该配置可选择性地使用NVLink桥以600GB/s的带宽连接多达两个GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常适合主流加速服务器（使用标准的架构，提供更低服务器功耗），为同时扩展到1或2个GPU的应用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC应用。在10个前列数据分析、AI和HPC应用程序的数据集中，单个H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同时消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一个通用的高性能人工智能系统。

    使用TSMC4nm工艺定制800亿个晶体管，814mm?芯片面积。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架构NVIDIAGraceCPU：利用ARM架构的灵活性，创建了从底层设计的CPU和服务器架构，用于加速计算。H100：通过NVIDIA的超高速片间互连与Grace配对，能提供900GB/s的带宽，比PCIeGen5快了7倍目录H100GPU主要特征基于H100的系统和板卡H100张量架构FP8数据格式用于加速动态规划（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1数据cache和共享内存结合H100GPU层次结构和异步性改进线程块集群（ThreadBlockClusters）分布式共享内存（DSMEM）异步执行H100HBM和L2cache内存架构H100HBM3和HBM2eDRAM子系统H100L2cache内存子系统RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink网络第三代NVSwitch新的NVLink交换系统PCIeGen5安全性增强和保密计算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多处理器（StreamingMultiprocessor,SM）第四代张量：片间通信速率提高了6倍（包括单个SM加速、额外的SM数量、更高的时钟）；在等效数据类型上提供了2倍的矩阵乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA）计算速率，相比于之前的16位浮点运算，使用新的FP8数据类型使速率提高了4倍。H100 GPU 的单精度浮点计算能力为 19.5 TFLOPS。

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。当前，H100 GPU 的市场价格主要受到供需关系和生产成本的影响。由于 H100 GPU 在高性能计算中的表现，市场需求不断增加，推动了价格的上升。此外，全球芯片短缺和供应链问题也对 H100 GPU 的价格产生了重要影响，导致其市场价格居高不下。尽管如此，随着市场供需关系的逐步平衡和供应链的恢复，预计 H100 GPU 的价格将逐渐趋于合理。对于计划采购 H100 GPU 的企业和研究机构来说，关注市场价格动态和供应链状况，有助于制定更加科学的采购决策。H100 GPU 提供高效的数据分析能力。HBMH100GPU现货

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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。HPEH100GPU代理商