H100GPU架構(gòu)細節(jié)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(nèi)存訪問模式的支持。它使應(yīng)用程序能夠構(gòu)建端到端的異步管道，將數(shù)據(jù)移入和移出芯片，完全重疊和隱藏帶有計算的數(shù)據(jù)移動。CUDA線程只需要少量的CUDA線程來管理H100的全部內(nèi)存帶寬其他大多數(shù)CUDA線程可以專注于通用計算，例如新一代TensorCores的預(yù)處理和后處理數(shù)據(jù)。擴展了層次結(jié)構(gòu)，增加了一個稱為線程塊集群（ThreadBlockCluster）的新模塊，集群(Cluster)是一組線程塊(ThreadBlock)，保證線程可以被并發(fā)調(diào)度，從而實現(xiàn)跨多個SM的線程之間的**協(xié)作和數(shù)據(jù)共享。集群還能更有效地協(xié)同驅(qū)動異步單元，如張量內(nèi)存***（TensorMemoryAccelerator）和張量NVIDIA的異步事務(wù)屏障（“AsynchronousTransactionBarrier”）使集群中的通用CUDA線程和片上***能夠有效地同步，即使它們駐留在單獨的SM上。所有這些新特性使得每個用戶和應(yīng)用程序都可以在任何時候充分利用它們的H100GPU的所有單元，使得H100成為迄今為止功能強大、可編程性強、能效高的GPU。組成多個GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors。H100 GPU 提供高精度計算支持。belarusH100GPU總代

    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，這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而，隨著GPU規(guī)模超過100個SM，計算程序變得更加復(fù)雜，線程塊作為編程模型中***表示的局部性單元不足以大化執(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發(fā)調(diào)度到一組SM上，其目標是使跨多個SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結(jié)構(gòu)中一組物理上總是緊密相連的子模塊。H100中的集群中的線程在一個GPC內(nèi)跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個GPC中SM的一個SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內(nèi)存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存，并進行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對遠程DSMEM的快速、低延遲訪問。在CUDA層面。集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個線程的通用地址空間中。belarusH100GPU多少錢H100 GPU 擁有 8192 個 CUDA。

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    這些線程可以使用SM的共享內(nèi)存與快速屏障同步并交換數(shù)據(jù)。然而，隨著GPU規(guī)模超過100個SM，計算程序變得更加復(fù)雜，線程塊作為編程模型中表示的局部性單元不足以大化執(zhí)行效率。Cluster是一組線程塊，它們被保證并發(fā)調(diào)度到一組SM上，其目標是使跨多個SM的線程能夠有效地協(xié)作。GPC：GPU處理集群，是硬件層次結(jié)構(gòu)中一組物理上總是緊密相連的子模塊。H100中的集群中的線程在一個GPC內(nèi)跨SM同時運行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個GPC中SM的一個SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)提供集群中線程之間快速的數(shù)據(jù)共享。分布式共享內(nèi)存（DSMEM）通過集群，所有線程都可以直接訪問其他SM的共享內(nèi)存，并進行加載（load）、存儲（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對遠程DSMEM的快速、低延遲訪問。在CUDA層面，集群中所有線程塊的所有DSMEM段被映射到每個線程的通用地址空間中。使得所有DSMEM都可以通過簡單的指針直接引用。DSMEM傳輸也可以表示為與基于共享內(nèi)存的障礙同步的異步復(fù)制操作，用于**完成。異步執(zhí)行異步內(nèi)存拷貝單元TMA（TensorMemoryAccelerator）TMA可以將大塊數(shù)據(jù)和多維張量從全局內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)焦蚕韮?nèi)存，反義亦然。使用一個copydescriptor。H100 GPU 降價特惠，趕快**購。

    可以在多個計算節(jié)點上實現(xiàn)多達256個GPU之間的GPU-to-GPU通信。與常規(guī)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(wǎng)絡(luò)引入了一個新的網(wǎng)絡(luò)地址空間，由H100中新的地址轉(zhuǎn)換硬件支持，以隔離所有GPU的地址空間和網(wǎng)絡(luò)地址空間。這使得NVLink網(wǎng)絡(luò)可以**地擴展到更多的GPU上。由于NVLink網(wǎng)絡(luò)端點不共享一個公共的內(nèi)存地址空間，NVLink網(wǎng)絡(luò)連接在整個系統(tǒng)中并不是自動建立的。相反，與其他網(wǎng)絡(luò)接口(如IB交換機)類似，用戶軟件應(yīng)根據(jù)需要顯式地建立端點之間的連接。第三代NVSwitch包括駐留在節(jié)點內(nèi)部和外部的交換機，用于連接服務(wù)器、集群和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的多個GPU。節(jié)點內(nèi)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(wǎng)內(nèi)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(nèi)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(tǒng)新的NVLINK網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和新的第三代NVSwitch相結(jié)合。H100 GPU 的功耗設(shè)計為 400W。belarusH100GPU總代

近期 H100 GPU 的價格波動引起了關(guān)注。belarusH100GPU總代

在人工智能應(yīng)用中，H100 GPU 的計算能力尤為突出。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。對于科學(xué)計算而言，H100 GPU 提供了強大的計算能力。它能夠高效處候模擬、基因組學(xué)研究、天體物理學(xué)計算等復(fù)雜的科學(xué)任務(wù)。H100 GPU 的大規(guī)模并行處理單元和高帶寬內(nèi)存可以提升計算效率和精度，使科學(xué)家能夠更快地獲得研究成果。其穩(wěn)定性和可靠性也為長時間計算任務(wù)提供了堅實保障，是科學(xué)計算領(lǐng)域不可或缺的工具。belarusH100GPU總代