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    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。近期 H100 GPU 的价格波动引起了关注。硬盘H100GPU discount

    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。节点内部的每个NVSwitch提供64个第四代NVLink链路端口，以加速多GPU连接。交换机的总吞吐率从上一代的。新的第三代NVSwitch技术也为多播和NVIDIASHARP网络内精简的集群操作提供了硬件加速。新的NVLinkSwitch系统互连技术和新的基于第三代NVSwitch技术的第二级NVLink交换机引入地址空间隔离和保护，使得多达32个节点或256个GPU可以通过NVLink以2：1的锥形胖树拓扑连接。这些相连的节点能够提供TB/sec的全连接带宽，并且能够提供难以置信的一个exaFlop（百亿亿次浮点运算）的FP8稀疏AI计算。PCIeGen5提供了128GB/sec的总带宽(各个方向上为64GB/s)，而Gen4PCIe提供了64GB/sec的总带宽(各个方向上为32GB/sec)。PCIeGen5使H100可以与性能高的x86CPU和SmartNICs/DPU(数据处理单元)接口。SingaporeH100GPU促销H100 GPU 支持 CUDA、OpenCL 和 Vulkan 编程模型。

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在大数据分析领域，H100 GPU 展现了其强大的数据处理能力。它能够快速处理和分析海量数据，提供实时的分析结果，帮助企业做出更快的决策。无论是在金融分析、市场预测还是用户行为分析中，H100 GPU 都能提升数据处理速度和分析准确性。其高能效设计不仅提升了性能，还为企业节省了大量的能源成本，成为大数据分析的理想硬件。H100 GPU 在云计算中的应用也非常多。它的高并行处理能力和大带宽内存使云计算平台能够高效地处理大量并发任务，提升整体服务质量。H100 GPU 的灵活性和易管理性使其能够轻松集成到各种云计算架构中，满足不同客户的需求。无论是公共云、私有云还是混合云环境，H100 GPU 都能提供强大的计算支持，推动云计算技术的发展和普及。H100 GPU 价格直降，抢购从速。

在软件支持方面，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的开发工具和软件生态系统。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在内的多种开发工具，帮助开发者在 H100 GPU 上快速开发和优化应用。此外，H100 GPU 还支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平台，开发者可以通过 NGC 轻松获取优化的深度学习、机器学习和高性能计算容器，加速开发流程，提升应用性能和部署效率。PCIe 4.0 接口，提供了更高的数据传输速度和带宽，与前代 PCIe 3.0 相比，带宽提升了两倍。这使得 H100 GPU 在与主机系统通信时能够更快速地交换数据，减少了 I/O 瓶颈，进一步提升了整体系统性能。。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.SingaporeH100GPU促销

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    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。硬盘H100GPU discount