SMXH100GPU促销价

    它可能每年产生$500mm++的经常性收入。ChatGPT运行在GPT-4和API上。GPT-4和API需要GPU才能运行。很多。OpenAI希望为ChatGPT及其API发布更多功能，但他们不能，因为他们无法访问足够的GPU。他们通过Microsoft/Azure购买了很多NvidiaGPU。具体来说，他们想要的GPU是NvidiaH100GPU。为了制造H100SXMGPU，Nvidia使用台积电进行制造，并使用台积电的CoWoS封装技术，并使用主要来自SK海力士的HBM3。OpenAI并不是***一家想要GPU的公司（但他们是产品市场契合度强的公司）。其他公司也希望训练大型AI模型。其中一些用例是有意义的，但有些用例更多的是驱动的，不太可能使产品与市场契合。这推高了需求。此外，一些公司担心将来无法访问GPU，因此即使他们还不需要它们，他们现在也会下订单。因此，“对供应短缺的预期会造成更多的供应短缺”正在发生。GPU需求的另一个主要贡献者来自想要创建新的LLM的公司。以下是关于想要构建新LLM的公司对GPU需求的故事：公司高管或创始人知道人工智能领域有很大的机会。也许他们是一家想要在自己的数据上训练LLM并在外部使用它或出售访问权限的企业，或者他们是一家想要构建LLM并出售访问权限的初创公司。他们知道他们需要GPU来训练大型模型。H100 GPU 限时降价，机会不容错过。SMXH100GPU促销价

    提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI计算性能。同时支持无线带宽（InifiniBand,IB）和NVLINKSwitch网络选项。HGXH100通过NVLink和NVSwitch提供的高速互连，HGXH100将多个H100结合起来，使其能创建世界上强大的可扩展服务器。HGXH100可作为服务器构建模块，以集成底板的形式在4个或8个H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX将NVIDIAH100GPU的强大功能与NVIDIA®ConnectX-7SmartNIC的**组网能力相结合，可提供高达400Gb/s的带宽包括NVIDIAASAP2(加速交换和分组处理)等创新功能，以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在线硬件加速。这种独特的架构为GPU驱动的I/O密集型工作负载提供了前所未有的性能，如在企业数据中心进行分布式AI训练，或在边缘进行5G信号处理等。H100GPU架构细节异步GPUH100扩展了A100在所有地址空间的全局共享异步传输，并增加了对张量内存访问模式的支持。它使应用程序能够构建端到端的异步管道，将数据移入和移出芯片，完全重叠和隐藏带有计算的数据移动。CUDA线程只需要少量的CUDA线程来管理H100的全部内存带宽其他大多数CUDA线程可以专注于通用计算，例如新一代TensorCores的预处理和后处理数据。扩展了层次结构。belarusH100GPU priceH100 GPU 的单精度浮点计算能力为 19.5 TFLOPS。

    在大预言模型中达到9倍的AI训练速度和30倍的AI推理速度。HBM3内存子系统提供近2倍的带宽提升。H100SXM5GPU是世界上款采用HBM3内存的GPU，其内存带宽达到3TB/sec。50MB的L2Cache架构缓存了大量的模型和数据以进行重复访问，减少了对HBM3的重复访问次数。第二代多实例GPU（Multi-InstanceGPU,MIG）技术为每个GPU实例提供约3倍的计算能量和近2倍的内存带宽。次支持机密计算，在7个GPU实例的虚拟化环境中支持多租户、多用户配置。（MIG的技术原理：作业可同时在不同的实例上运行，每个实例都有的计算、显存和显存带宽资源，从而实现可预测的性能，同时符合服务质量(QoS)并尽可能提升GPU利用率。）新的机密计算支持保护用户数据，防御硬件和软件攻击，在虚拟化和MIG环境中更好的隔离和保护虚拟机。H100实现了世界上个国产的机密计算GPU，并以全PCIe线速扩展了CPU的可信执行环境。第四代NVIDIANVLink在全归约操作上提供了3倍的带宽提升，在7倍PCIeGen5带宽下，为多GPUIO提供了900GB/sec的总带宽。比上一代NVLink增加了50%的总带宽。第三代NVSwitch技术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。

H100 GPU 市场价格的变化主要受供需关系和外部环境的影响。当前，人工智能和大数据分析的快速发展推动了对 H100 GPU 的需求，导致市场价格上涨。同时，全球芯片短缺和供应链问题也对 H100 GPU 的价格产生了不利影响。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 的价格将逐渐趋于平稳。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 市场需求的增长推动了价格的波动。随着人工智能和大数据分析的兴起，H100 GPU 在高性能计算中的应用越来越，这直接导致了市场对其需求的激增。供应链的紧张局面以及生产成本的上涨，也进一步推高了 H100 GPU 的市场价格。目前，市场上 H100 GPU 的价格相较于发布初期已有提升，特别是在一些专业领域和大规模采购项目中，价格上涨尤为明显。然而，随着市场的逐渐稳定和供应链的优化，H100 GPU 的价格可能会在未来一段时间内趋于平稳。H100 GPU 特价销售，赶快抢购。

对于科学计算而言，H100 GPU 提供了强大的计算能力。它能够高效处候模拟、基因组学研究、天体物理学计算等复杂的科学任务。H100 GPU 的大规模并行处理单元和高带宽内存可以提升计算效率和精度，使科学家能够更快地获得研究成果。其稳定性和可靠性也为长时间计算任务提供了坚实保障，是科学计算领域不可或缺的工具。H100 GPU 的高能效设计不仅提升了性能，还为科研机构节省了大量的能源成本。其灵活的扩展性和兼容性使得科学计算能够根据需要进行调整和优化，从而更好地支持前沿科学研究和创新发现。H100 GPU 优惠促销，马上下单。上海H100GPU现货

H100 GPU 支持 Tensor Core 技术。SMXH100GPU促销价

    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。SMXH100GPU促销价