稀疏性特征利用了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的細(xì)粒度結(jié)構(gòu)化稀疏性，使標(biāo)準(zhǔn)張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法達(dá)到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片處理速率提高了3倍（因?yàn)閱蝹€(gè)SM逐時(shí)鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數(shù)量；更快的時(shí)鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對(duì)局部性進(jìn)行編程控制（相比于單個(gè)SM上的單線程塊）。這擴(kuò)展了CUDA編程模型，在編程層次結(jié)構(gòu)中增加了另一個(gè)層次，包括線程（Thread）、線程塊（ThreadBlocks）、線程塊集群（ThreadBlockCluster）和網(wǎng)格（Grids）。集群允許多個(gè)線程塊在多個(gè)SM上并發(fā)運(yùn)行，以同步和協(xié)作的獲取數(shù)據(jù)和交換數(shù)據(jù)。新的異步執(zhí)行特征包括一個(gè)新的張量存儲(chǔ)加速（TensorMemoryAccelerator,TMA）單元，它可以在全局內(nèi)存和共享內(nèi)存之間非常有效的傳輸大塊數(shù)據(jù)。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(wù)屏障，用于進(jìn)行原子數(shù)據(jù)的移動(dòng)和同步。新的Transformer引擎采用專門設(shè)計(jì)的軟件和自定義Hopper張量技術(shù)相結(jié)合的方式。Transformer引擎在FP8和16位計(jì)算之間進(jìn)行智能管理和動(dòng)態(tài)選擇，在每一層中自動(dòng)處理FP8和16位之間的重新選擇和縮放。能夠?qū)崿F(xiàn)更加復(fù)雜和逼真的游戲畫面。華碩H100GPU購買

    H100GPU層次結(jié)構(gòu)和異步性改進(jìn)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(gè)線程并發(fā)運(yùn)行在單個(gè)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(gè)SM，計(jì)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(biāo)是使跨多個(gè)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(gè)GPC內(nèi)跨SM同時(shí)運(yùn)行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個(gè)GPC中SM的一個(gè)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(jìn)行加載（load）、存儲(chǔ)（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對(duì)遠(yuǎn)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(gè)線程的通用地址空間中。NVLINKH100GPUH100 GPU 降價(jià)特惠，先到先得。

    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(gè)SM，計(jì)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(biāo)是使跨多個(gè)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(gè)GPC內(nèi)跨SM同時(shí)運(yùn)行。集群有硬件加速障礙和新的訪存協(xié)作能力，在一個(gè)GPC中SM的一個(gè)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(jìn)行加載（load）、存儲(chǔ)（store）和原子（atomic）操作。SM-to-SM網(wǎng)絡(luò)保證了對(duì)遠(yuǎn)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(gè)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(gè)copydescriptor。

    H100GPU架構(gòu)細(xì)節(jié)異步GPUH100擴(kuò)展了A100在所有地址空間的全局共享異步傳輸，并增加了對(duì)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(jì)算的數(shù)據(jù)移動(dòng)。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(jì)算，例如新一代TensorCores的預(yù)處理和后處理數(shù)據(jù)。擴(kuò)展了層次結(jié)構(gòu)，增加了一個(gè)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(shí)現(xiàn)跨多個(gè)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(dòng)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(dú)的SM上。所有這些新特性使得每個(gè)用戶和應(yīng)用程序都可以在任何時(shí)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(qiáng)大、可編程性強(qiáng)、能效高的GPU。組成多個(gè)GPU處理集群（GPUProcessingClusters,GPCs）TextureProcessingClusters(TPCs)流式多處理器（StreamingMultiprocessors。H100 GPU 提供高精度計(jì)算支持。

    第四代NVIDIANVLink在全歸約操作上提供了3倍的帶寬提升，在7倍PCIeGen5帶寬下，為多GPUIO提供了900GB/sec的總帶寬，比上一代NVLink增加了50%的總帶寬。第三代NVSwitch技術(shù)包括駐留在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部和外部的交換機(jī)，用于連接服務(wù)器、集群和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的多個(gè)GPU。節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的每個(gè)NVSwitch提供64個(gè)第四代NVLink鏈路端口，以加速多GPU連接。交換機(jī)的總吞吐率從上一代的。新的第三代NVSwitch技術(shù)也為多播和NVIDIASHARP網(wǎng)絡(luò)內(nèi)精簡的集群操作提供了硬件加速。新的NVLinkSwitch系統(tǒng)互連技術(shù)和新的基于第三代NVSwitch技術(shù)的第二級(jí)NVLink交換機(jī)引入地址空間隔離和保護(hù)，使得多達(dá)32個(gè)節(jié)點(diǎn)或256個(gè)GPU可以通過NVLink以2：1的錐形胖樹拓?fù)溥B接。這些相連的節(jié)點(diǎn)能夠提供TB/sec的全連接帶寬，并且能夠提供難以置信的一個(gè)exaFlop（百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算）的FP8稀疏AI計(jì)算。PCIeGen5提供了128GB/sec的總帶寬(各個(gè)方向上為64GB/s)，而Gen4PCIe提供了64GB/sec的總帶寬(各個(gè)方向上為32GB/sec)。PCIeGen5使H100可以與性能高的x86CPU和SmartNICs/DPU(數(shù)據(jù)處理單元)接口。H100 GPU 特惠價(jià)格，先到先得。NVLINKH100GPU

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H100 GPU 的價(jià)格動(dòng)態(tài)反映了市場對(duì)高性能計(jì)算設(shè)備的強(qiáng)烈需求。近年來，隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的快速發(fā)展，H100 GPU 的市場需求量大幅增加，導(dǎo)致其價(jià)格持續(xù)攀升。此外，全球芯片短缺和供應(yīng)鏈問題進(jìn)一步加劇了 H100 GPU 價(jià)格的波動(dòng)。盡管如此，隨著技術(shù)的進(jìn)步和供應(yīng)鏈的優(yōu)化，H100 GPU 的生產(chǎn)成本有望逐步降低，從而帶動(dòng)市場價(jià)格的回落。然而，在短期內(nèi)，H100 GPU 的價(jià)格仍將保持在一個(gè)較高的水平。H100 GPU 的市場價(jià)格受多種因素影響，近期價(jià)格波動(dòng)明顯。由于 H100 GPU 擁有的計(jì)算性能和廣泛的應(yīng)用前景，市場需求旺盛，推動(dòng)了價(jià)格的上漲。此外，全球供應(yīng)鏈緊張和半導(dǎo)體短缺也對(duì) H100 GPU 的價(jià)格造成了影響，導(dǎo)致其市場價(jià)格居高不下。然而，隨著市場逐漸穩(wěn)定和供應(yīng)鏈的改善，預(yù)計(jì) H100 GPU 的價(jià)格將逐步趨于合理。對(duì)于企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)而言，了解 H100 GPU 的價(jià)格動(dòng)態(tài)有助于制定更加合理的采購策略，以獲取比較好的性價(jià)比。華碩H100GPU購買