基于H100的系統和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡內置H100GPU和HMB3內存堆棧提供第四代NVLink和PCIeGen5連接提供高的應用性能這種配置非常適合在一個服務器和跨服務器的情況下將應用程序擴展到多個GPU上的客戶，通過在HGXH100服務器板卡上配置4-GPU和8-GPU實現4-GPU配置：包括GPU之間的點對點NVLink連接，并在服務器中提供更高的CPU-GPU比率；8-GPU配置：包括NVSwitch，以提供SHARP在網絡中的縮減和任意對GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬。H100SXM5GPU還被用于功能強大的新型DGXH100服務器和DGXSuperPOD系統中。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設計功耗（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的帶寬連接多達兩個GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務器（使用標準的架構，提供更低服務器功耗），為同時擴展到1或2個GPU的應用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC應用。在10個前列數據分析、AI和HPC應用程序的數據集中，單個H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同時消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個通用的高性能人工智能系統。H100 GPU 采用先進的風冷和液冷混合散熱設計。硬盤H100GPU現貨

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    H100中新的第四代TensorCore架構提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數學吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數據類型。新的TensorCores還具有更**的數據管理，節省了高達30%的操作數交付能力。FP8數據格式與FP16相比，FP8的數據存儲需求減半，吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度，以減少內存占用和提高性能，同時對大型語言和其他模型仍然保持精度。用于加速動態規劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內循環提供了高等融合操作數的支持，使得動態規劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數據cache和共享內存結合將L1數據cache和共享內存功能合并到單個內存塊中簡化了編程，減少了達到峰值或接近峰值應用性能所需的調優；為這兩種類型的內存訪問提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結構和異步性改進關鍵數據局部性：將程序數據盡可能的靠近執行單元異步執行：尋找的任務與內存傳輸和其他事物重疊。目標是使GPU中的所有單元都能得到充分利用。線程塊集群（ThreadBlockClusters）提出背景：線程塊包含多個線程并發運行在單個SM上。

    大多數GPU用于什么用途？#對于使用私有云（CoreWeave、Lambda）的公司，或擁有數百或數千臺H100的公司，幾乎都是LLM和一些擴散模型工作。其中一些是對現有模型的微調，但大多數是您可能還不知道的從頭開始構建新模型的新創業公司。他們正在簽訂為期3年、價值1000萬至5000萬美元的合同，使用幾百到幾千臺GPU。對于使用帶有少量GPU的按需H100的公司來說，其LLM相關使用率可能仍>50%。私有云現在開始受到企業的青睞，這些企業通常會選擇默認的大型云提供商，但現在大家都退出了。大型人工智能實驗室在推理還是訓練方面受到更多限制？#取決于他們有多少產品吸引力！SamAltman表示，如果必須選擇，OpenAI寧愿擁有更多的推理能力，但OpenAI在這兩方面仍然受到限制。。對于開發者來說，H100 GPU 的穩定性和高能效為長時間的開發和測試提供了可靠保障.

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