L2CacheHBM3內存控制器GH100GPU的完整實現8GPUs9TPCs/GPU（共72TPCs）2SMs/TPC（共144SMs）128FP32CUDA/SM4個第四代張量/SM6HBM3/HBM2e堆棧，12個512位內存控制器60MBL2Cache第四代NVLink和PCIeGen5H100SM架構引入FP8新的Transformer引擎新的DPX指令H100張量架構專門用于矩陣乘和累加(MMA)數學運算的高性能計算，為AI和HPC應用提供了開創性的性能。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。H100 GPU 降價促銷，機會難得。russiaH100GPU庫存

    可以在多個計算節點上實現多達256個GPU之間的GPU-to-GPU通信。與常規的NVLink（所有GPU共享一個共同的地址空間，請求直接使用GPU的物理地址進行路由）不同，NVLink網絡引入了一個新的網絡地址空間，由H100中新的地址轉換硬件支持，以隔離所有GPU的地址空間和網絡地址空間。這使得NVLink網絡可以安全地擴展到更多的GPU上。由于NVLink網絡端點不共享一個公共的內存地址空間，NVLink網絡連接在整個系統中并不是自動建立的。相反，與其他網絡接口(如IB交換機)類似，用戶軟件應根據需要顯式地建立端點之間的連接。第三代NVSwitch包括駐留在節點內部和外部的交換機，用于連接服務器、集群和數據中心環境中的多個GPU。節點內部每一個新的第三代NVSwitch提供64個端口。NVLinklinks交換機的總吞吐率從上一代的Tbits/sec提高到Tbits/sec。還通過多播和NVIDIASHARP網內精簡提供了集群操作的硬件加速。加速集群操作包括寫廣播（all_gather）、reduce_scatter、廣播原子。組內多播和縮減能提供2倍的吞吐量增益，同時降低了小塊大小的延遲。集群的NVSwitch加速降低了用于集群通信的SM的負載。新的NVLink交換系統新的NVLINK網絡技術和新的第三代NVSwitch相結合。戴爾H100GPU 支持氣候模擬計算任務。

在未來，我們將繼續加強與 NVIDIA 的合作，推出更多基于 H100 GPU 的創新解決方案。ITMALL.sale 將不斷拓展產品線，滿足不同領域客戶的需求，并提供更多增值服務，如技術咨詢、培訓、定制化解決方案等。ITMALL.sale 還將繼續優化物流和售后服務體系，提高客戶滿意度。通過不斷創新和提升，ITMALL.sale 致力于成為客戶優先的 H100 GPU 供應商，為客戶創造更大的價值。ITMALL.sale 的目標是通過持續的技術創新和服務提升，為客戶提供更好的產品和服務體驗，助力客戶業務的成功和發展。

    提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI計算性能。同時支持無線帶寬（InifiniBand,IB）和NVLINKSwitch網絡選項。HGXH100通過NVLink和NVSwitch提供的高速互連，HGXH100將多個H100結合起來，使其能創建世界上強大的可擴展服務器。HGXH100可作為服務器構建模塊，以集成底板的形式在4個或8個H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX將NVIDIAH100GPU的強大功能與NVIDIA?ConnectX-7SmartNIC的**組網能力相結合，可提供高達400Gb/s的帶寬包括NVIDIAASAP2(加速交換和分組處理)等創新功能，以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在線硬件加速。這種獨特的架構為GPU驅動的I/O密集型工作負載提供了前所未有的性能，如在企業數據中心進行分布式AI訓練，或在邊緣進行5G信號處理等。H100GPU架構細節異步GPUH100擴展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對張量內存訪問模式的支持。它使應用程序能夠構建端到端的異步管道，將數據移入和移出芯片，完全重疊和隱藏帶有計算的數據移動。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來管理H100的全部內存帶寬其他大多數CUDA線程可以專注于通用計算，例如新一代TensorCores的預處理和后處理數據。擴展了層次結構。H100 GPU 降價特惠，先到先得。

在人工智能應用中，H100 GPU 的計算能力尤為突出。它能夠快速處理大量復雜的模型訓練和推理任務，大幅縮短開發時間。H100 GPU 的并行計算能力和高帶寬內存使其能夠處理更大規模的數據集和更復雜的模型結構，提升了AI模型的訓練效率和準確性。此外，H100 GPU 的高能效比和穩定性也為企業和研究機構節省了運營成本，是人工智能開發的理想選擇。H100 GPU 的高帶寬內存確保了數據傳輸的高效性，使得復雜任務得以順利進行。其先進的架構設計不僅提升了計算性能，還優化了資源的使用效率，使得人工智能應用能夠更快、更精細地實現技術突破。H100 GPU 適用于企業級應用。russiaH100GPU庫存

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在浮點計算能力方面，H100 GPU 也表現出色。其單精度浮點計算能力（FP32）達到 19.5 TFLOPS，雙精度浮點計算能力（FP64）達到 9.7 TFLOPS，適用于科學計算、工程仿真和金融建模等高精度計算需求的應用。此外，H100 GPU 還支持 Tensor Core 技術，其 Tensor Core 性能可達 312 TFLOPS，特別適合深度學習和神經網絡訓練等需要大量矩陣運算的任務，極大地提升了計算效率。H100 GPU 配備了 80GB 的 HBM2e 高帶寬內存，帶寬高達 1.6 TB/s，這使得其在處理大規模數據集時能夠快速讀寫數據，減少數據傳輸的瓶頸。高帶寬內存不僅提升了數據傳輸效率，還確保了 GPU 在處理復雜計算任務時的高效性和穩定性。對于需要處理大量數據的應用，如大數據分析和人工智能訓練，H100 GPU 的大容量和高帶寬內存無疑是一個巨大的優勢。russiaH100GPU庫存