CPUH100GPU价格

    使用TSMC4nm工艺定制800亿个晶体管，814mm²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 降价特惠，先到先得。CPUH100GPU价格

    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。SingaporeH100GPU现货H100 GPU 拥有 8192 个 CUDA。

    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，减少了达到峰值或接近峰值应用性能所需的调优；为这两种类型的内存访问提供了佳的综合性能。H100GPU层次结构和异步性改进关键数据局部性：将程序数据尽可能的靠近执行单元异步执行：寻找的任务与内存传输和其他事物重叠。目标是使GPU中的所有单元都能得到充分利用。线程块集群（ThreadBlockClusters）提出背景：线程块包含多个线程并发运行在单个SM上。H100 GPU 的双精度浮点计算能力为 9.7 TFLOPS。

    以优化内存和缓存的使用和性能。H100HBM3和HBM2eDRAM子系统带宽性能H100L2cache采用分区耦合结构（partitionedcrossbarstructure）对与分区直接相连的GPC中的子模块的访存数据进行定位和高速缓存。L2cache驻留控制优化了容量利用率，允许程序员有选择地管理应该保留在缓存中或被驱逐的数据。内存子系统RAS特征RAS：Reliability,Av**lable,Serviceability（可靠性，可获得性）ECC存储弹性（MemoryResiliency）H100HBM3/2e存储子系统支持单纠错双检错(SECDED)纠错码(ECC)来保护数据。H100的HBM3/2e存储器支持"边带ECC"，其中一个与主HBM存储器分开的小的存储区域用于ECC位内存行重映射H100HBM3/HBM2e子系统可以将产生错误ECC码的内存单元置为失效。并使用行重映射逻辑将其在启动时替换为保留的已知正确的行每个HBM3/HBM2e内存块中的若干内存行被预留为备用行，当需要替换被判定为坏的行时可以被。第二代安全MIGMIG技术允许将GPU划分为多达7个GPU事件（instance），以优化GPU利用率，并在不同客户端（例如VM、容器和进程等）之间提供一个被定义的QoS和隔离，在为客户端提供增强的安全性和保证GPU利用率之外，还确保一个客户端不受其他客户端的工作和调度的影响。H100 GPU 促销优惠，赶快购买。上海80GH100GPU

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