H100 GPU 通過(guò)其強(qiáng)大的計(jì)算能力和高效的數(shù)據(jù)傳輸能力，為分布式計(jì)算提供了強(qiáng)有力的支持。其并行處理能力和大帶寬內(nèi)存可以高效處理和傳輸大量數(shù)據(jù)，提升整體計(jì)算效率。H100 GPU 的穩(wěn)定性和可靠性為長(zhǎng)時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)行的分布式計(jì)算任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)保障。此外，H100 GPU 的靈活擴(kuò)展能力使其能夠輕松集成到各種分布式計(jì)算架構(gòu)中，滿足不同應(yīng)用需求，成為分布式計(jì)算領(lǐng)域的重要工具。H100 GPU 的市場(chǎng)價(jià)格在過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)經(jīng)歷了明顯的波動(dòng)。隨著高性能計(jì)算需求的增加，H100 GPU 在人工智能、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越多，市場(chǎng)需求不斷攀升，推動(dòng)了價(jià)格的上漲。同時(shí)，全球芯片短缺和物流成本的上升也對(duì) H100 GPU 的價(jià)格產(chǎn)生了不利影響。盡管如此，隨著供應(yīng)鏈的逐步恢復(fù)和市場(chǎng)需求的平衡，H100 GPU 的價(jià)格有望在未來(lái)逐漸回落。對(duì)于企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，了解價(jià)格動(dòng)態(tài)并選擇合適的采購(gòu)時(shí)機(jī)至關(guān)重要。H100 GPU 限時(shí)特惠，立刻下單。AmericaH100GPU庫(kù)存

對(duì)于科學(xué)計(jì)算而言，H100 GPU 提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力。它能夠高效處候模擬、基因組學(xué)研究、天體物理學(xué)計(jì)算等復(fù)雜的科學(xué)任務(wù)。H100 GPU 的大規(guī)模并行處理單元和高帶寬內(nèi)存可以提升計(jì)算效率和精度，使科學(xué)家能夠更快地獲得研究成果。其穩(wěn)定性和可靠性也為長(zhǎng)時(shí)間計(jì)算任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)保障，是科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域不可或缺的工具。H100 GPU 的高能效設(shè)計(jì)不僅提升了性能，還為科研機(jī)構(gòu)節(jié)省了大量的能源成本。其靈活的擴(kuò)展性和兼容性使得科學(xué)計(jì)算能夠根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，從而更好地支持前沿科學(xué)研究和創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)。AmericaH100GPU庫(kù)存H100 GPU 特惠價(jià)銷售，快來(lái)購(gòu)買。

它能夠高效處候模擬、基因組學(xué)研究、天體物理學(xué)計(jì)算等復(fù)雜的科學(xué)任務(wù)。H100GPU的大規(guī)模并行處理單元和高帶寬內(nèi)存可以提升計(jì)算效率和精度，使科學(xué)家能夠更快地獲得研究成果。其穩(wěn)定性和可靠性也為長(zhǎng)時(shí)間計(jì)算任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)保障，是科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域不可或缺的工具。在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，H100GPU展現(xiàn)了其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。它能夠快速處理和分析海量數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)的分析結(jié)果，幫助企業(yè)做出更快的決策。無(wú)論是在金融分析、市場(chǎng)預(yù)測(cè)還是用戶行為分析中，H100GPU都能提升數(shù)據(jù)處理速度和分析準(zhǔn)確性。其高能效設(shè)計(jì)不僅提升了性能，還為企業(yè)節(jié)省了大量的能源成本，成為大數(shù)據(jù)分析的硬件。H100GPU在云計(jì)算中的應(yīng)用也非常。它的高并行處理能力和大帶寬內(nèi)存使云計(jì)算平臺(tái)能夠高效地處理大量并發(fā)任務(wù)，提升整體服務(wù)質(zhì)量。H100GPU的靈活性和易管理性使其能夠輕松集成到各種云計(jì)算架構(gòu)中，滿足不同客戶的需求。無(wú)論是公共云、私有云還是混合云環(huán)境，

    用于訓(xùn)練、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技術(shù)單個(gè)DGXH100系統(tǒng)提供了16petaFLOPS（千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算）（FP16稀疏AI計(jì)算性能）。通過(guò)將多個(gè)DGXH100系統(tǒng)連接組成集群（稱為DGXPODs或DGXSuperPODs），可以很容易地?cái)U(kuò)大這種性能。DGXSuperPOD從32個(gè)DGXH100系統(tǒng)開(kāi)始，被稱為"可擴(kuò)展單元"集成了256個(gè)H100GPU，這些GPU通過(guò)基于第三代NVSwitch技術(shù)的新的二級(jí)NVlink交換機(jī)連接，提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI計(jì)算性能。同時(shí)支持無(wú)線帶寬（InifiniBand,IB）和NVlinkSwitch網(wǎng)絡(luò)選項(xiàng)。HGXH100通過(guò)NVlink和NVSwitch提供的高速互連，HGXH100將多個(gè)H100結(jié)合起來(lái)，使其能創(chuàng)建世界上強(qiáng)大的可擴(kuò)展服務(wù)器。HGXH100可作為服務(wù)器構(gòu)建模塊，以集成底板的形式在4個(gè)或8個(gè)H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX將NVIDIAH100GPU的強(qiáng)大功能與NVIDIA?ConnectX-7SmartNIC的**組網(wǎng)能力相結(jié)合，可提供高達(dá)400Gb/s的帶寬包括NVIDIAASAP2(加速交換和分組處理)等創(chuàng)新功能，以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在線硬件加速。這種獨(dú)特的架構(gòu)為GPU驅(qū)動(dòng)的I/O密集型工作負(fù)載提供了前所未有的性能，如在企業(yè)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行分布式AI訓(xùn)練，或在邊緣進(jìn)行5G信號(hào)處理等。。對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長(zhǎng)時(shí)間的開(kāi)發(fā)和測(cè)試提供了可靠保障.

    H100GPU架構(gòu)細(xì)節(jié)異步GPUH100擴(kuò)展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對(duì)張量?jī)?nèi)存訪問(wèn)模式的支持。它使應(yīng)用程序能夠構(gòu)建端到端的異步管道，將數(shù)據(jù)移入和移出芯片，完全重疊和隱藏帶有計(jì)算的數(shù)據(jù)移動(dòng)。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來(lái)管理H100的全部?jī)?nèi)存帶寬其他大多數(shù)CUDA線程可以專注于通用計(jì)算，例如新一代TensorCores的預(yù)處理和后處理數(shù)據(jù)。擴(kuò)展了層次結(jié)構(gòu)，增加了一個(gè)稱為線程塊集群（ThreadBlockCluster）的新模塊，集群(Cluster)是一組線程塊(ThreadBlock)，保證線程可以被并發(fā)調(diào)度，從而實(shí)現(xiàn)跨多個(gè)SM的線程之間的**協(xié)作和數(shù)據(jù)共享。集群還能更有效地協(xié)同驅(qū)動(dòng)異步單元，如張量?jī)?nèi)存***（TensorMemoryAccelerator）和張量NVIDIA的異步事務(wù)屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA線程和片上***能夠有效地同步，即使它們駐留在單獨(dú)的SM上。所有這些新特性使得每個(gè)用戶和應(yīng)用程序都可以在任何時(shí)候充分利用它們的H100GPU的所有單元，使得H100成為迄今為止功能強(qiáng)大、可編程性強(qiáng)、能效高的GPU。組成多個(gè)GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors。H100 GPU 降價(jià)特惠，先到先得。AmericaH100GPU庫(kù)存

H100 GPU 的雙精度浮點(diǎn)計(jì)算能力為 9.7 TFLOPS。AmericaH100GPU庫(kù)存

    這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而，隨著GPU規(guī)模超過(guò)100個(gè)SM，計(jì)算程序變得更加復(fù)雜，線程塊作為編程模型中表示的局部性單元不足以大化執(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發(fā)調(diào)度到一組SM上，其目標(biāo)是使跨多個(gè)SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結(jié)構(gòu)中一組物理上總是緊密相連的子模塊。H100中的集群中的線程在一個(gè)GPC內(nèi)跨SM同時(shí)運(yùn)行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個(gè)GPC中SM的一個(gè)SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內(nèi)存（DSMEM）通過(guò)集群，所有線程都可以直接訪問(wèn)其他SM的共享內(nèi)存，并進(jìn)行加載（load）、存儲(chǔ)（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對(duì)遠(yuǎn)程DSMEM的快速、低延遲訪問(wèn)。在CUDA層面，集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個(gè)線程的通用地址空間中。使得所有DSMEM都可以通過(guò)簡(jiǎn)單的指針直接引用。DSMEM傳輸也可以表示為與基于共享內(nèi)存的障礙同步的異步復(fù)制操作，用于**完成。異步執(zhí)行異步內(nèi)存拷貝單元TMA（TensorMemoryAccelerator）TMA可以將大塊數(shù)據(jù)和多維張量從全局內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)焦蚕韮?nèi)存，反義亦然。使用一個(gè)copydescriptor。AmericaH100GPU庫(kù)存