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。H100 GPU 的带宽高达 1.6 TB/s。IranH100GPU折扣
在人工智能应用中,H100 GPU 的计算能力尤为突出。它能够快速处理大量复杂的模型训练和推理任务,大幅缩短开发时间。H100 GPU 的并行计算能力和高带宽内存使其能够处理更大规模的数据集和更复杂的模型结构,提升了AI模型的训练效率和准确性。此外,H100 GPU 的高能效比和稳定性也为企业和研究机构节省了运营成本,是人工智能开发的理想选择。对于科学计算而言,H100 GPU 提供了强大的计算能力。它能够高效处候模拟、基因组学研究、天体物理学计算等复杂的科学任务。H100 GPU 的大规模并行处理单元和高带宽内存可以提升计算效率和精度,使科学家能够更快地获得研究成果。其稳定性和可靠性也为长时间计算任务提供了坚实保障,是科学计算领域不可或缺的工具。TaiwanH100GPU促销。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.
第四代张量:片间通信速率提高了6倍(包括单个SM加速、额外的SM数量、更高的时钟);在等效数据类型上提供了2倍的矩阵乘加(MatrixMultiply-Accumulate,MMA)计算速率,相比于之前的16位浮点运算,使用新的FP8数据类型使速率提高了4倍;稀疏性特征利用了深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性,使标准张量性能翻倍。新的DPX指令加速了动态规划算法达到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片处理速率提高了3倍(因为单个SM逐时钟(clock-for-clock)性能提高了2倍;额外的SM数量;更快的时钟)新的线程块集群特性(ThreadBlockClusterfeature)允许在更大的粒度上对局部性进行编程控制(相比于单个SM上的单线程块)。这扩展了CUDA编程模型,在编程层次结构中增加了另一个层次,包括线程(Thread)、线程块(ThreadBlocks)、线程块集群(ThreadBlockCluster)和网格(Grids)。集群允许多个线程块在多个SM上并发运行,以同步和协作的获取数据和交换数据。新的异步执行特征包括一个新的张量存储加速(TensorMemoryAccelerator,TMA)单元,它可以在全局内存和共享内存之间非常有效的传输大块数据。TMA还支持集群中线程块之间的异步拷贝。还有一种新的异步事务屏障。
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