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HPEH100GPU代理商 原装行货 深圳浩辰信息供应

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***更新: 2025-02-23 03:03:53
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产品详细说明

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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。H100 GPU 的高带宽内存确保了数据传输的高效性,使得复杂任务得以顺利进行。其先进的架构设计不仅提升了计算性能,还优化了资源的使用效率,使得人工智能应用能够更快、更精细地实现技术突破。

    节点内部的每个NVSwitch提供64个第四代NVLink链路端口,以加速多GPU连接。交换机的总吞吐率从上一代的。新的第三代NVSwitch技术也为多播和NVIDIASHARP网络内精简的集群操作提供了硬件加速。新的NVLinkSwitch系统互连技术和新的基于第三代NVSwitch技术的第二级NVLink交换机引入地址空间隔离和保护,使得多达32个节点或256个GPU可以通过NVLink以2:1的锥形胖树拓扑连接。这些相连的节点能够提供TB/sec的全连接带宽,并且能够提供难以置信的一个exaFlop(百亿亿次浮点运算)的FP8稀疏AI计算。PCIeGen5提供了128GB/sec的总带宽(各个方向上为64GB/s),而Gen4PCIe提供了64GB/sec的总带宽(各个方向上为32GB/sec)。PCIeGen5使H100可以与性能高的x86CPU和SmartNICs/DPU(数据处理单元)接口。基于H100的系统和板卡H100SXM5GPU使用NVIDIA定制的SXM5板卡内置H100GPU和HMB3内存堆栈提供第四代NVLink和PCIeGen5连接提供高的应用性能这种配置非常适合在一个服务器和跨服务器的情况下将应用程序扩展到多个GPU上的客户。通过在HGXH100服务器板卡上配置4-GPU和8-GPU实现4-GPU配置:包括GPU之间的点对点NVLink连接,并在服务器中提供更高的CPU-GPU比率;8-GPU配置:包括NVSwitch。H100 GPU 降价特惠,赶快抢购。

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    以优化内存和缓存的使用和性能。H100HBM3和HBM2eDRAM子系统带宽性能H100L2cache采用分区耦合结构(partitionedcrossbarstructure)对与分区直接相连的GPC中的子模块的访存数据进行定位和高速缓存。L2cache驻留控制优化了容量利用率,允许程序员有选择地管理应该保留在缓存中或被驱逐的数据。内存子系统RAS特征RAS:Reliability,Av**lable,Serviceability(可靠性,可获得性)ECC存储弹性(MemoryResiliency)H100HBM3/2e存储子系统支持单纠错双检错(SECDED)纠错码(ECC)来保护数据。H100的HBM3/2e存储器支持"边带ECC",其中一个与主HBM存储器分开的小的存储区域用于ECC位内存行重映射H100HBM3/HBM2e子系统可以将产生错误ECC码的内存单元置为失效。并使用行重映射逻辑将其在启动时替换为保留的已知正确的行每个HBM3/HBM2e内存块中的若干内存行被预留为备用行,当需要替换被判定为坏的行时可以被。第二代安全MIGMIG技术允许将GPU划分为多达7个GPU事件(instance),以优化GPU利用率,并在不同客户端(例如VM、容器和进程等)之间提供一个被定义的QoS和隔离,在为客户端提供增强的安全性和保证GPU利用率之外,还确保一个客户端不受其他客户端的工作和调度的影响。H100 GPU 的增强时钟频率可达 1665 MHz。重庆H100GPU折扣

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    H100中新的第四代TensorCore架构提供了每SM的原始稠密和稀疏矩阵数学吞吐量的两倍支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64、INT8等MMA数据类型。新的TensorCores还具有更**的数据管理,节省了高达30%的操作数交付能力。FP8数据格式与FP16相比,FP8的数据存储需求减半,吞吐量提高一倍。新的TransformerEngine(在下面的章节中进行阐述)同时使用FP8和FP16两种精度,以减少内存占用和提高性能,同时对大型语言和其他模型仍然保持精度。用于加速动态规划(“DynamicProgramming”)的DPX指令新引入的DPX指令为许多DP算法的内循环提供了高等融合操作数的支持,使得动态规划算法的性能相比于AmpereGPU高提升了7倍。L1数据cache和共享内存结合将L1数据cache和共享内存功能合并到单个内存块中简化了编程,减少了达到峰值或接近峰值应用性能所需的调优;为这两种类型的内存访问提供了佳的综合性能。H100GPU层次结构和异步性改进关键数据局部性:将程序数据尽可能的靠近执行单元异步执行:寻找的任务与内存传输和其他事物重叠。目标是使GPU中的所有单元都能得到充分利用。线程块集群(ThreadBlockClusters)提出背景:线程块包含多个线程并发运行在单个SM上。HPEH100GPU代理商

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