利用 NVIDIA H100 Tensor GPU，提供所有工作負載前所未有的效能、可擴展性和安全性。 使用 NVIDIA® NVLink® Switch 系統，比較高可連接 256 個 H100 來加速百萬兆級工作負載，此外還有的 Transformer Engine，可解決一兆參數語言模型。 H100 所結合的技術創新，可加速大型語言模型速度，比前一代快上 30 倍，提供業界的對話式人工智能。英偉達 DGX SuperPOD架構采用英偉達的NVLink和NVSwitch系統，多可連接32個DGX節點，共256個H100 GPU。這是一個真正的人工智能基礎設施平臺；英偉達的DGX SuperPOD數據中心設計[4]讓我們對真正的企業人工智能基礎設施的巨大功率和冷卻需求有了一些了解。H100 GPU 的基礎時鐘頻率為 1410 MHz。香港SMXH100GPU

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H100GPU是英偉達推出的一款高性能圖形處理器，專為滿足當今數據密集型計算任務的需求而設計。它采用了的架構，具備超高的計算能力和能效比，能夠提升各種計算任務的效率和速度。無論是在人工智能、科學計算還是大數據分析領域，H100GPU都能提供的性能和可靠性。其強大的并行處理能力和高帶寬內存確保了復雜任務的順利進行，是各類高性能計算應用的。H100GPU擁有先進的散熱設計，確保其在長時間高負荷運行時依然能夠保持穩定和高效。對于需要長時間運行的大規模計算任務來說，H100GPU的可靠性和穩定性尤為重要。它的設計不僅考慮了性能，還兼顧了散熱和能效，使其在保持高性能的同時，依然能夠節省能源成本。無論是企業級應用還是科學研究，H100GPU都能夠為用戶提供持續的高性能支持。在人工智能應用中，H100GPU的強大計算能力尤為突出。它能夠快速處理大量復雜的模型訓練和推理任務，大幅縮短開發時間。H100GPU的并行計算能力和高帶寬內存使其能夠處理更大規模的數據集和更復雜的模型結構，提升了AI模型的訓練效率和準確性。此外，H100GPU的高能效比和穩定性也為企業和研究機構節省了運營成本，是人工智能開發的理想選擇。

在人工智能應用中，H100 GPU 的強大計算能力尤為突出。它能夠快速處理大量復雜的模型訓練和推理任務，大幅縮短開發時間。H100 GPU 的并行計算能力和高帶寬內存使其能夠處理更大規模的數據集和更復雜的模型結構，提升了AI模型的訓練效率和準確性。此外，H100 GPU 的高能效比和穩定性也為企業和研究機構節省了運營成本，是人工智能開發的理想選擇。在游戲開發領域，H100 GPU 提供了強大的圖形處理能力和計算性能。它能夠實現更加復雜和逼真的游戲畫面，提高游戲的視覺效果和玩家體驗。H100 GPU 的并行處理單元可以高效處理大量圖形和物理運算，減少延遲和卡頓現象。對于開發者來說，H100 GPU 的穩定性和高能效為長時間的開發和測試提供了可靠保障，助力開發者創造出更具創意和吸引力的游戲作品。H100 GPU 采用先進的風冷和液冷混合散熱設計。

H100 GPU 在邊緣計算中的應用也非常。其高性能計算能力和低功耗設計使其非常適合用于邊緣計算。H100 GPU 的強大并行處理能力可以高效處理實時數據，提升應用的響應速度和可靠性。無論是在智能制造、智慧城市還是物聯網應用中，H100 GPU 都能提升數據處理效率，滿足邊緣計算的需求。其緊湊設計和高能效比為邊緣計算設備提供了理想的硬件支持，是邊緣計算領域的重要組成部分。

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    H100中新的第四代TensorCore架構提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數學吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數據類型。新的TensorCores還具有更**的數據管理，節省了高達30%的操作數交付能力。FP8數據格式與FP16相比，FP8的數據存儲需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度，以減少內存占用和提高性能，同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態規劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內循環提供了高等融合操作數的支持，使得動態規劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數據cache和共享內存結合將L1數據cache和共享內存功能合并到單個內存塊中簡化了編程，減少了達到峰值或接近峰值應用性能所需的調優；為這兩種類型的內存訪問提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結構和異步性改進關鍵數據局部性：將程序數據盡可能的靠近執行單元異步執行：尋找的任務與內存傳輸和其他事物重疊。目標是使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運行在單個SM上。香港SMXH100GPU