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H100 GPU 在邊緣計算中的應用也非常。其高性能計算能力和低功耗設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據，提升應用的響應速度和可靠性。無論是在智能制造、智慧城市還是物聯網應用中，H100 GPU 都能提升數據處理效率，滿足邊緣計算的需求。其緊湊設計和高能效比為邊緣計算設備提供了理想的硬件支持，是邊緣計算領域的重要組成部分。

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

    使用TSMC4nm工藝定制800億個晶體管，814mm2芯片面積。NVIDIAGraceHopperSuperchipCPU+GPU架構NVIDIAGraceCPU：利用ARM架構的靈活性，創建了從底層設計的CPU和服務器架構，用于加速計算。H100：通過NVIDIA的超高速片間互連與Grace配對，能提供900GB/s的帶寬，比PCIeGen5快了7倍目錄H100GPU主要特征基于H100的系統和板卡H100張量架構FP8數據格式用于加速動態規劃（“DynamicProgramming”）的DPX指令L1數據cache和共享內存結合H100GPU層次結構和異步性改進線程塊集群（ThreadBlockClusters）分布式共享內存（DSMEM）異步執行H100HBM和L2cache內存架構H100HBM3和HBM2eDRAM子系統H100L2cache內存子系統RAS特征第二代安全MIGTransformer引擎第四代NVLink和NVLink網絡第三代NVSwitch新的NVLink交換系統PCIeGen5安全性增強和保密計算H100video/IO特征H100GPU主要特征新的流式多處理器（StreamingMultiprocessor,SM）第四代張量：片間通信速率提高了6倍（包括單個SM加速、額外的SM數量、更高的時鐘）；在等效數據類型上提供了2倍的矩陣乘加。MatrixMultiply-Accumulate,MMA）計算速率，相比于之前的16位浮點運算，使用新的FP8數據類型使速率提高了4倍。H100 GPU 降價特惠，趕快搶購。

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    第四代張量：片間通信速率提高了6倍（包括單個SM加速、額外的SM數量、更高的時鐘）；在等效數據類型上提供了2倍的矩陣乘加（MatrixMultiply-Accumulate,MMA）計算速率，相比于之前的16位浮點運算，使用新的FP8數據類型使速率提高了4倍；稀疏性特征利用了深度學習網絡中的細粒度結構化稀疏性，使標準張量性能翻倍。新的DPX指令加速了動態規劃算法達到7倍。IEEEFP64和FP32的芯片到芯片處理速率提高了3倍（因為單個SM逐時鐘（clock-for-clock）性能提高了2倍；額外的SM數量；更快的時鐘）新的線程塊集群特性（ThreadBlockClusterfeature）允許在更大的粒度上對局部性進行編程控制（相比于單個SM上的單線程塊）。這擴展了CUDA編程模型，在編程層次結構中增加了另一個層次，包括線程（Thread）、線程塊（ThreadBlocks）、線程塊集群（ThreadBlockCluster）和網格（Grids）。集群允許多個線程塊在多個SM上并發運行，以同步和協作的獲取數據和交換數據。新的異步執行特征包括一個新的張量存儲加速（TensorMemoryAccelerator,TMA）單元，它可以在全局內存和共享內存之間非常有效的傳輸大塊數據。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屏障。天津H100GPU stock