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 優惠促銷，數量有限。russiaH100GPU多少錢

    以優化內存和緩存的使用和性能。H100HBM3和HBM2eDRAM子系統帶寬性能H100L2cache采用分區耦合結構（partitionedcrossbarstructure）對與分區直接相連的GPC中的子模塊的訪存數據進行定位和高速緩存。L2cache駐留控制優化了容量利用率，允許程序員有選擇地管理應該保留在緩存中或被驅逐的數據。內存子系統RAS特征RAS：Reliability,Av**lable,Serviceability（可靠性，可獲得性）ECC存儲彈性（MemoryResiliency）H100HBM3/2e存儲子系統支持單糾錯雙檢錯(SECDED)糾錯碼(ECC)來保護數據。H100的HBM3/2e存儲器支持"邊帶ECC"，其中一個與主HBM存儲器分開的小的存儲區域用于ECC位內存行重映射H100HBM3/HBM2e子系統可以將產生錯誤ECC碼的內存單元置為失效。并使用行重映射邏輯將其在啟動時替換為保留的已知正確的行每個HBM3/HBM2e內存塊中的若干內存行被預留為備用行，當需要替換被判定為壞的行時可以被。第二代安全MIGMIG技術允許將GPU劃分為多達7個GPU事件（instance），以優化GPU利用率，并在不同客戶端（例如VM、容器和進程等）之間提供一個被定義的QoS和隔離，在為客戶端提供增強的安全性和保證GPU利用率之外，還確保一個客戶端不受其他客戶端的工作和調度的影響。SMXH100GPU一臺多少錢H100 GPU 支持 CUDA、OpenCL 和 Vulkan 編程模型。

視頻編輯需要處理大量的圖像和視頻數據，H100 GPU 的強大計算能力為此類任務提供了極大的便利。其高帶寬內存和并行處理能力能夠快速渲染和編輯高分辨率視頻，提升工作效率。無論是實時預覽、處理還是多層次剪輯，H100 GPU 都能流暢應對，減少卡頓和渲染時間。其高能效設計和穩定性確保了視頻編輯過程的順利進行，使其成為視頻編輯領域的理想選擇。H100 GPU 的并行處理能力和高帶寬內存確保了復雜任務的順利進行。其在視頻編輯中的應用不僅提升了工作效率，還顯著提高了視頻質量，使得創意工作更加輕松和高效。

它能夠高效處候模擬、基因組學研究、天體物理學計算等復雜的科學任務。H100GPU的大規模并行處理單元和高帶寬內存可以提升計算效率和精度，使科學家能夠更快地獲得研究成果。其穩定性和可靠性也為長時間計算任務提供了堅實保障，是科學計算領域不可或缺的工具。在大數據分析領域，H100GPU展現了其強大的數據處理能力。它能夠快速處理和分析海量數據，提供實時的分析結果，幫助企業做出更快的決策。無論是在金融分析、市場預測還是用戶行為分析中，H100GPU都能提升數據處理速度和分析準確性。其高能效設計不僅提升了性能，還為企業節省了大量的能源成本，成為大數據分析的硬件。H100GPU在云計算中的應用也非常。它的高并行處理能力和大帶寬內存使云計算平臺能夠高效地處理大量并發任務，提升整體服務質量。H100GPU的靈活性和易管理性使其能夠輕松集成到各種云計算架構中，滿足不同客戶的需求。無論是公共云、私有云還是混合云環境，H100 GPU 適用于智能制造領域。

    第四代張量：片間通信速率提高了6倍（包括單個SM加速、額外的SM數量、更高的時鐘）；在等效數據類型上提供了2倍的矩陣乘加（MatrixMultiply-Accumulate,MMA）計算速率，相比于之前的16位浮點運算，使用新的FP8數據類型使速率提高了4倍；稀疏性特征利用了深度學習網絡中的細粒度結構化稀疏性，使標準張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動態規劃算法達到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片處理速率提高了3倍（因為單個SM逐時鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數量；更快的時鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對局部性進行編程控制（相比于單個SM上的單線程塊）。這擴展了CUDA編程模型，在編程層次結構中增加了另一個層次，包括線程（Thread）、線程塊（ThreadBlocks）、線程塊集群（ThreadBlockCluster）和網格（Grids）。集群允許多個線程塊在多個SM上并發運行，以同步和協作的獲取數據和交換數據。新的異步執行特征包括一個新的張量存儲加速（TensorMemoryAccelerator,TMA）單元，它可以在全局內存和共享內存之間非常有效的傳輸大塊數據。TMA還支持集群中線程塊之間的異步拷貝。還有一種新的異步事務屏障。H100 GPU 特惠價銷售，快來購買。SMXH100GPU一臺多少錢

H100 GPU 提供 312 TFLOPS 的 Tensor Core 性能。russiaH100GPU多少錢

視頻編輯需要處理大量的圖像和視頻數據，H100 GPU 的強大計算能力為此類任務提供了極大的便利。其高帶寬內存和并行處理能力能夠快速渲染和編輯高分辨率視頻，提升工作效率。無論是實時預覽、明顯處理還是多層次剪輯，H100 GPU 都能流暢應對，減少卡頓和渲染時間。其高能效設計和穩定性確保了視頻編輯過程的順利進行，使其成為視頻編輯領域的理想選擇。虛擬現實（VR）開發對圖形處理和計算能力有極高要求，H100 GPU 的性能使其成為 VR 開發的重要工具。其高并行計算能力和大帶寬內存可以高效處理復雜的 VR 場景和互動效果，提供流暢的用戶體驗。H100 GPU 的高分辨率渲染能力能夠實現更逼真的視覺效果，提升 VR 應用的沉浸感。此外，H100 GPU 的穩定性和高能效設計也為長時間開發和測試提供了可靠保障，助力開發者創造出更具吸引力的 VR 應用。russiaH100GPU多少錢