以提供SHARP在網(wǎng)絡(luò)中的縮減和任意對(duì)GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬,。H100SXM5GPU還被用于功能強(qiáng)大的新型DGXH100服務(wù)器和DGXSuperPOD系統(tǒng)中,。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設(shè)計(jì)功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力該配置可選擇性地使用NVLink橋以600GB/s的帶寬連接多達(dá)兩個(gè)GPU,，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務(wù)器（使用標(biāo)準(zhǔn)的架構(gòu),，提供更低服務(wù)器功耗）,，為同時(shí)擴(kuò)展到1或2個(gè)GPU的應(yīng)用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC應(yīng)用,。在10個(gè)前列數(shù)據(jù)分析,、AI和HPC應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)集中，單個(gè)H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能,，同時(shí)消耗了50%的功耗,。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個(gè)通用的高性能人工智能系統(tǒng)，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（千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算）（FP16稀疏AI計(jì)算性能）,。通過將多個(gè)DGXH100系統(tǒng)連接組成集群（稱為DGXPODs或DGXSuperPODs）。DGXSuperPOD從32個(gè)DGXH100系統(tǒng)開始,，被稱為"可擴(kuò)展單元"集成了256個(gè)H100GPU,，這些GPU通過基于第三代NVSwitch技術(shù)的新的二級(jí)NVLink交換機(jī)連接。H100 GPU 支持 CUDA,、OpenCL 和 Vulkan 編程模型,。SupermicroH100GPU總代

我們非常重視客戶反饋，并不斷改進(jìn)其服務(wù)和產(chǎn)品質(zhì)量,。通過定期回訪和客戶滿意度調(diào)查,，ITMALL.sale 了解客戶在使用 H100 GPU 過程中的需求和建議，及時(shí)解決客戶遇到的問題,。ITMALL.sale 還設(shè)有專門的客戶服務(wù)中心,，提供7x24小時(shí)的在線支持和電話咨詢，確?？蛻粼谌魏螘r(shí)候都能夠獲得幫助,。ITMALL.sale 的目標(biāo)是通過不斷優(yōu)化服務(wù)，提升客戶滿意度,，成為客戶心中值得信賴的 H100 GPU 供應(yīng)商,。ITMALL.sale 的客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)經(jīng)過嚴(yán)格培訓(xùn)，具備專業(yè)的技術(shù)知識(shí)和良好的服務(wù)態(tài)度,，能夠?yàn)榭蛻籼峁┑闹С趾蛶椭?。TaiwanH100GPU 的單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力為 19.5 TFLOPS。

H100 GPU 是英偉達(dá)推出的一款高性能圖形處理器,，旨在滿足當(dāng)今數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)的需求,。它采用新的架構(gòu)，具備強(qiáng)大的計(jì)算能力和能效比,，能夠提升各種計(jì)算任務(wù)的效率和速度,。無論是在人工智能、科學(xué)計(jì)算還是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,，H100 GPU 都能提供良好的性能和可靠性,。其并行處理能力和高帶寬內(nèi)存確保了復(fù)雜任務(wù)的順利進(jìn)行，是各類高性能計(jì)算應(yīng)用的良好選擇,。H100 GPU 擁有先進(jìn)的散熱設(shè)計(jì),，確保其在長(zhǎng)時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)行時(shí)依然能夠保持穩(wěn)定和高效。對(duì)于需要長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的大規(guī)模計(jì)算任務(wù)來說,，H100 GPU 的可靠性和穩(wěn)定性尤為重要,。它的設(shè)計(jì)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(shí),，依然能夠節(jié)省能源成本,。無論是企業(yè)級(jí)應(yīng)用還是科學(xué)研究，H100 GPU 都能夠?yàn)橛脩籼峁┏掷m(xù)的高性能支持,。

H100 GPU 還具備強(qiáng)大的擴(kuò)展性,，支持多 GPU 配置。通過 NVIDIA NVLink 技術(shù),，用戶可以將多塊 H100 GPU 連接在一起,，形成一個(gè)強(qiáng)大的計(jì)算集群。NVLink 提供高帶寬,、低延遲的 GPU 互連,，確保多 GPU 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸高效、穩(wěn)定,。這種擴(kuò)展性使得 H100 GPU 可以靈活應(yīng)對(duì)不同規(guī)模的計(jì)算需求,，從單節(jié)點(diǎn)應(yīng)用到大規(guī)模分布式計(jì)算環(huán)境，都能夠提供出色的性能和效率,。在軟件支持方面,，H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的開發(fā)工具和軟件生態(tài)系統(tǒng)。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit,、cuDNN、TensorRT 等在內(nèi)的多種開發(fā)工具,，幫助開發(fā)者在 H100 GPU 上快速開發(fā)和優(yōu)化應(yīng)用,。此外，H100 GPU 還支持 NVIDIA 的 NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器平臺(tái),，開發(fā)者可以通過 NGC 輕松獲取優(yōu)化的深度學(xué)習(xí),、機(jī)器學(xué)習(xí)和高性能計(jì)算容器，加速開發(fā)流程,，提升應(yīng)用性能和部署效率,。H100 GPU 在云計(jì)算中的應(yīng)用也非常多。

    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）通過集群,，所有線程都可以直接訪問其他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。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,。H100 GPU 適用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用。湖北H100GPU "text-indent:25px">H100 GPU 適用于智能制造領(lǐng)域,。SupermicroH100GPU總代

    網(wǎng)絡(luò),、存儲(chǔ)、RAM,、CPU）以及銷售它的人的利潤率和支持級(jí)別,。該范圍的**，包括支持在內(nèi)的$360k-380k,，是您可能期望與DGXH100相同規(guī)格的,。1xHGXH100（PCIe）和8xH100GPU大約是300k美元，包括支持,，具體取決于規(guī)格,。PCIe卡的市場(chǎng)價(jià)格約為30k-32k美元。SXM卡并不是真正作為單張卡出售的,，因此很難在那里給出定價(jià),。通常作為4-GPU和8-GPU服務(wù)器出售。大約70-80%的需求是SXMH100,，其余的是PCIeH100,。SXM部分的需求呈上升趨勢(shì)，因?yàn)镻CIe卡是前幾個(gè)月***可用的卡,。鑒于大多數(shù)公司購買8-GPUHGXH100（SXM）,，每360個(gè)H380的大約支出為8k-100k,，包括其他服務(wù)器組件。DGXGH200（提醒一下,，包含256xGH200,，每個(gè)GH200包含1xH100GPU和1xGraceCPU）的成本可能在15mm-25mm之間-盡管這是一個(gè)猜測(cè)，而不是基于定價(jià)表,。19需要多少個(gè)GPU,？#GPT-4可能在10，000到25,，000架A100之間接受過訓(xùn)練,。20Meta擁有大約21，000架A100,，特斯拉擁有約7,，000架A100，穩(wěn)定AI擁有約5,，000架A100,。21獵鷹-40B在384架A100上進(jìn)行了訓(xùn)練。22Inflection使用3,，500H100作為其,。23順便說一句，到22月,，我們有3k在運(yùn)行,。并且***運(yùn)行超過5.<>k?！滤顾āぬK萊曼（MustafaSuleyman）,。SupermicroH100GPU總代