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來源: 發(fā)布時間:2024-09-06

利用 NVIDIA H100 Tensor GPU,提供所有工作負(fù)載前所未有的效能、可擴展性和安全性。 使用 NVIDIA® NVLink® Switch 系統(tǒng),比較高可連接 256 個 H100 來加速百萬兆級工作負(fù)載,此外還有的 Transformer Engine,可解決一兆參數(shù)語言模型。 H100 所結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新,可加速大型語言模型速度,比前一代快上 30 倍,提供業(yè)界的對話式人工智能。英偉達 DGX SuperPOD架構(gòu)采用英偉達的NVLink和NVSwitch系統(tǒng),多可連接32個DGX節(jié)點,共256個H100 GPU。這是一個真正的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施平臺;英偉達的DGX SuperPOD數(shù)據(jù)中心設(shè)計[4]讓我們對真正的企業(yè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的巨大功率和冷卻需求有了一些了解。H100 GPU 的基礎(chǔ)時鐘頻率為 1410 MHz。香港SMXH100GPU

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H100GPU是英偉達推出的一款高性能圖形處理器,專為滿足當(dāng)今數(shù)據(jù)密集型計算任務(wù)的需求而設(shè)計。它采用了的架構(gòu),具備超高的計算能力和能效比,能夠提升各種計算任務(wù)的效率和速度。無論是在人工智能、科學(xué)計算還是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,H100GPU都能提供的性能和可靠性。其強大的并行處理能力和高帶寬內(nèi)存確保了復(fù)雜任務(wù)的順利進行,是各類高性能計算應(yīng)用的。H100GPU擁有先進的散熱設(shè)計,確保其在長時間高負(fù)荷運行時依然能夠保持穩(wěn)定和高效。對于需要長時間運行的大規(guī)模計算任務(wù)來說,H100GPU的可靠性和穩(wěn)定性尤為重要。它的設(shè)計不僅考慮了性能,還兼顧了散熱和能效,使其在保持高性能的同時,依然能夠節(jié)省能源成本。無論是企業(yè)級應(yīng)用還是科學(xué)研究,H100GPU都能夠為用戶提供持續(xù)的高性能支持。在人工智能應(yīng)用中,H100GPU的強大計算能力尤為突出。它能夠快速處理大量復(fù)雜的模型訓(xùn)練和推理任務(wù),大幅縮短開發(fā)時間。H100GPU的并行計算能力和高帶寬內(nèi)存使其能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu),提升了AI模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。此外,H100GPU的高能效比和穩(wěn)定性也為企業(yè)和研究機構(gòu)節(jié)省了運營成本,是人工智能開發(fā)的理想選擇。

在人工智能應(yīng)用中,H100 GPU 的強大計算能力尤為突出。它能夠快速處理大量復(fù)雜的模型訓(xùn)練和推理任務(wù),大幅縮短開發(fā)時間。H100 GPU 的并行計算能力和高帶寬內(nèi)存使其能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu),提升了AI模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。此外,H100 GPU 的高能效比和穩(wěn)定性也為企業(yè)和研究機構(gòu)節(jié)省了運營成本,是人工智能開發(fā)的理想選擇。在游戲開發(fā)領(lǐng)域,H100 GPU 提供了強大的圖形處理能力和計算性能。它能夠?qū)崿F(xiàn)更加復(fù)雜和逼真的游戲畫面,提高游戲的視覺效果和玩家體驗。H100 GPU 的并行處理單元可以高效處理大量圖形和物理運算,減少延遲和卡頓現(xiàn)象。對于開發(fā)者來說,H100 GPU 的穩(wěn)定性和高能效為長時間的開發(fā)和測試提供了可靠保障,助力開發(fā)者創(chuàng)造出更具創(chuàng)意和吸引力的游戲作品。H100 GPU 采用先進的風(fēng)冷和液冷混合散熱設(shè)計。

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H100 GPU 在邊緣計算中的應(yīng)用也非常。其高性能計算能力和低功耗設(shè)計使其非常適合用于邊緣計算。H100 GPU 的強大并行處理能力可以高效處理實時數(shù)據(jù),提升應(yīng)用的響應(yīng)速度和可靠性。無論是在智能制造、智慧城市還是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中,H100 GPU 都能提升數(shù)據(jù)處理效率,滿足邊緣計算的需求。其緊湊設(shè)計和高能效比為邊緣計算設(shè)備提供了理想的硬件支持,是邊緣計算領(lǐng)域的重要組成部分。

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    H100中新的第四代TensorCore架構(gòu)提供了每SM的原始稠密和稀疏矩陣數(shù)學(xué)吞吐量的兩倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA數(shù)據(jù)類型。新的TensorCores還具有更**的數(shù)據(jù)管理,節(jié)省了高達30%的操作數(shù)交付能力。FP8數(shù)據(jù)格式與FP16相比,F(xiàn)P8的數(shù)據(jù)存儲需求減半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章節(jié)中進行闡述)同時使用FP8和FP16兩種精度,以減少內(nèi)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(tài)規(guī)劃(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令為許多DP算法的內(nèi)循環(huán)提供了高等融合操作數(shù)的支持,使得動態(tài)規(guī)劃算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存結(jié)合將L1數(shù)據(jù)cache和共享內(nèi)存功能合并到單個內(nèi)存塊中簡化了編程,減少了達到峰值或接近峰值應(yīng)用性能所需的調(diào)優(yōu);為這兩種類型的內(nèi)存訪問提供了佳的綜合性能。H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進關(guān)鍵數(shù)據(jù)局部性:將程序數(shù)據(jù)盡可能的靠近執(zhí)行單元異步執(zhí)行:尋找的任務(wù)與內(nèi)存?zhèn)鬏敽推渌挛镏丿B。目標(biāo)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(fā)運行在單個SM上。香港SMXH100GPU