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SupermicroH100GPU總代

來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-06-25

    以提供SHARP在網(wǎng)絡(luò)中的縮減和任意對(duì)GPU之間900GB/s的完整NVLink帶寬。H100SXM5GPU還被用于功能強(qiáng)大的新型DGXH100服務(wù)器和DGXSuperPOD系統(tǒng)中。H100PCIeGen5GPU以有350W的熱設(shè)計(jì)功耗(ThermalDesignPower,TDP),提供了H100SXM5GPU的全部能力該配置可選擇性地使用NVLink橋以600GB/s的帶寬連接多達(dá)兩個(gè)GPU,接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常適合主流加速服務(wù)器(使用標(biāo)準(zhǔn)的架構(gòu),提供更低服務(wù)器功耗),為同時(shí)擴(kuò)展到1或2個(gè)GPU的應(yīng)用提供了很好的性能,包括AIInference和一些HPC應(yīng)用。在10個(gè)前列數(shù)據(jù)分析、AI和HPC應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)集中,單個(gè)H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能,同時(shí)消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一個(gè)通用的高性能人工智能系統(tǒng),用于訓(xùn)練、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技術(shù)單個(gè)DGXH100系統(tǒng)提供了16petaFLOPS(千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算)(FP16稀疏AI計(jì)算性能)。通過將多個(gè)DGXH100系統(tǒng)連接組成集群(稱為DGXPODs或DGXSuperPODs)。DGXSuperPOD從32個(gè)DGXH100系統(tǒng)開始,被稱為"可擴(kuò)展單元"集成了256個(gè)H100GPU,這些GPU通過基于第三代NVSwitch技術(shù)的新的二級(jí)NVLink交換機(jī)連接。H100 GPU 支持 CUDA、OpenCL 和 Vulkan 編程模型。SupermicroH100GPU總代

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我們非常重視客戶反饋,并不斷改進(jìn)其服務(wù)和產(chǎn)品質(zhì)量。通過定期回訪和客戶滿意度調(diào)查,ITMALL.sale 了解客戶在使用 H100 GPU 過程中的需求和建議,及時(shí)解決客戶遇到的問題。ITMALL.sale 還設(shè)有專門的客戶服務(wù)中心,提供7x24小時(shí)的在線支持和電話咨詢,確保客戶在任何時(shí)候都能夠獲得幫助。ITMALL.sale 的目標(biāo)是通過不斷優(yōu)化服務(wù),提升客戶滿意度,成為客戶心中值得信賴的 H100 GPU 供應(yīng)商。ITMALL.sale 的客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)經(jīng)過嚴(yán)格培訓(xùn),具備專業(yè)的技術(shù)知識(shí)和良好的服務(wù)態(tài)度,能夠?yàn)榭蛻籼峁┑闹С趾蛶椭aiwanH100GPU 的單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力為 19.5 TFLOPS。

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H100 GPU 是英偉達(dá)推出的一款高性能圖形處理器,旨在滿足當(dāng)今數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)的需求。它采用新的架構(gòu),具備強(qiáng)大的計(jì)算能力和能效比,能夠提升各種計(jì)算任務(wù)的效率和速度。無論是在人工智能、科學(xué)計(jì)算還是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,H100 GPU 都能提供良好的性能和可靠性。其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(jìn)行,是各類高性能計(jì)算應(yīng)用的良好選擇。H100 GPU 擁有先進(jìn)的散熱設(shè)計(jì),確保其在長(zhǎng)時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)行時(shí)依然能夠保持穩(wěn)定和高效。對(duì)于需要長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的大規(guī)模計(jì)算任務(wù)來說,H100 GPU 的可靠性和穩(wěn)定性尤為重要。它的設(shè)計(jì)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(shí),依然能夠節(jié)省能源成本。無論是企業(yè)級(jí)應(yīng)用還是科學(xué)研究,H100 GPU 都能夠?yàn)橛脩籼峁┏掷m(xù)的高性能支持。

H100 GPU 還具備強(qiáng)大的擴(kuò)展性,支持多 GPU 配置。通過 NVIDIA NVLink 技術(shù),用戶可以將多塊 H100 GPU 連接在一起,形成一個(gè)強(qiáng)大的計(jì)算集群。NVLink 提供高帶寬、低延遲的 GPU 互連,確保多 GPU 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸高效、穩(wěn)定。這種擴(kuò)展性使得 H100 GPU 可以靈活應(yīng)對(duì)不同規(guī)模的計(jì)算需求,從單節(jié)點(diǎn)應(yīng)用到大規(guī)模分布式計(jì)算環(huán)境,都能夠提供出色的性能和效率。在軟件支持方面,H100 GPU 配套了 NVIDIA 全的開發(fā)工具和軟件生態(tài)系統(tǒng)。NVIDIA 提供了包括 CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT 等在內(nèi)的多種開發(fā)工具,幫助開發(fā)者在 H100 GPU 上快速開發(fā)和優(yōu)化應(yīng)用。此外,H100 GPU 還支持 NVIDIA 的 NGC(NVIDIA GPU Cloud)容器平臺(tái),開發(fā)者可以通過 NGC 輕松獲取優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和高性能計(jì)算容器,加速開發(fā)流程,提升應(yīng)用性能和部署效率。H100 GPU 在云計(jì)算中的應(yīng)用也非常多。

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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(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(jiǎn)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。H100 GPU 適用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用。湖北H100GPU "text-indent:25px">H100 GPU 適用于智能制造領(lǐng)域。SupermicroH100GPU總代

    網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、RAM、CPU)以及銷售它的人的利潤(rùn)率和支持級(jí)別。該范圍的**,包括支持在內(nèi)的$360k-380k,是您可能期望與DGXH100相同規(guī)格的。1xHGXH100(PCIe)和8xH100GPU大約是300k美元,包括支持,具體取決于規(guī)格。PCIe卡的市場(chǎng)價(jià)格約為30k-32k美元。SXM卡并不是真正作為單張卡出售的,因此很難在那里給出定價(jià)。通常作為4-GPU和8-GPU服務(wù)器出售。大約70-80%的需求是SXMH100,其余的是PCIeH100。SXM部分的需求呈上升趨勢(shì),因?yàn)镻CIe卡是前幾個(gè)月***可用的卡。鑒于大多數(shù)公司購(gòu)買8-GPUHGXH100(SXM),每360個(gè)H380的大約支出為8k-100k,包括其他服務(wù)器組件。DGXGH200(提醒一下,包含256xGH200,每個(gè)GH200包含1xH100GPU和1xGraceCPU)的成本可能在15mm-25mm之間-盡管這是一個(gè)猜測(cè),而不是基于定價(jià)表。19需要多少個(gè)GPU?#GPT-4可能在10,000到25,000架A100之間接受過訓(xùn)練。20Meta擁有大約21,000架A100,特斯拉擁有約7,000架A100,穩(wěn)定AI擁有約5,000架A100。21獵鷹-40B在384架A100上進(jìn)行了訓(xùn)練。22Inflection使用3,500H100作為其。23順便說一句,到22月,我們有3k在運(yùn)行。并且***運(yùn)行超過5.<>k。——穆斯塔法·蘇萊曼(MustafaSuleyman)。SupermicroH100GPU總代

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