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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。NVLINKH100GPU价格H100 GPU 支持多种虚拟化技术。

    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，以提供SHARP在网络中的缩减和任意对GPU之间900GB/s的完整NVLink带宽。H100SXM5GPU还被用于功能强大的新型DGXH100服务器和DGXSuperPOD系统中。H100PCIeGen5GPU以有350W的热设计功耗（ThermalDesignPower,TDP），提供了H100SXM5GPU的全部能力该配置可选择性地使用NVLink桥以600GB/s的带宽连接多达两个GPU，接近PCIeGen5的5倍。H100PCIe非常适合主流加速服务器（使用标准的架构，提供更低服务器功耗），为同时扩展到1或2个GPU的应用提供了很好的性能，包括AIInference和一些HPC应用。在10个前列数据分析、AI和HPC应用程序的数据集中，单个H100PCIeGPU**地提供了H100SXM5GPU的65%的交付性能，同时消耗了50%的功耗。DGXH100andDGXSuperPODNVIDIADGXH100是一个通用的高性能人工智能系统。

    用于训练、推理和分析。配置了Bluefield-3,NDRInfiniBand和第二代MIG技术单个DGXH100系统提供了16petaFLOPS（千万亿次浮点运算）（FP16稀疏AI计算性能）。通过将多个DGXH100系统连接组成集群（称为DGXPODs或DGXSuperPODs），可以很容易地扩大这种性能。DGXSuperPOD从32个DGXH100系统开始，被称为"可扩展单元"集成了256个H100GPU，这些GPU通过基于第三代NVSwitch技术的新的二级NVLink交换机连接，提供了1exaFLOP的FP8稀疏AI计算性能。同时支持无线带宽（InifiniBand,IB）和NVLINKSwitch网络选项。HGXH100通过NVLink和NVSwitch提供的高速互连，HGXH100将多个H100结合起来，使其能创建世界上强大的可扩展服务器。HGXH100可作为服务器构建模块，以集成底板的形式在4个或8个H100GPU配置中使用。H100CNXConvergedAcceleratorNVIDIAH100CNX将NVIDIAH100GPU的强大功能与NVIDIA®ConnectX-7SmartNIC的**组网能力相结合，可提供高达400Gb/s的带宽包括NVIDIAASAP2(加速交换和分组处理)等创新功能，以及用于TLS/IPsec/MACsec加密/的在线硬件加速。这种独特的架构为GPU驱动的I/O密集型工作负载提供了前所未有的性能，如在企业数据中心进行分布式AI训练，或在边缘进行5G信号处理等。H100 GPU 优惠促销，马上下单。

    他们与英伟达合作托管了一个基于NVIDIA的集群。Nvidia也是Azure的客户。哪个大云拥有好的网络？#Azure，CoreWeave和Lambda都使用InfiniBand。Oracle具有良好的网络，它是3200Gbps，但它是以太网而不是InfiniBand，对于高参数计数LLM训练等用例，InfiniBand可能比IB慢15-20%左右。AWS和GCP的网络就没有那么好了。企业使用哪些大云？#在一个大约15家企业的私有数据点中，所有15家都是AWS，GCP或Azure，零甲骨文。大多数企业将坚持使用现有的云。绝望的初创公司会去哪里，哪里就有供应。DGXCloud怎么样，英伟达正在与谁合作？#“NVIDIA正在与的云服务提供商合作托管DGX云基础设施，从Oracle云基础设施（OCI）开始”-您处理Nvidia的销售，但您通过现有的云提供商租用它（首先使用Oracle启动，然后是Azure，然后是GoogleCloud，而不是使用AWS启动）3233Jensen在上一次财报电话会议上表示：“理想的组合是10%的NvidiaDGX云和90%的CSP云。大云什么时候推出他们的H100预览？#CoreWeave是个。34英伟达给了他们较早的分配，大概是为了帮助加强大型云之间的竞争（因为英伟达是投资者）。Azure于13月100日宣布H<>可供预览。35甲骨文于21月100日宣布H<>数量有限。H100 GPU 降价促销，机会难得。80GH100GPU多少钱

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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。对于科学计算而言，H100 GPU 提供了强大的计算能力。它能够高效处候模拟、基因组学研究、天体物理学计算等复杂的科学任务。H100 GPU 的大规模并行处理单元和高带宽内存可以提升计算效率和精度，使科学家能够更快地获得研究成果。其稳定性和可靠性也为长时间计算任务提供了坚实保障，是科学计算领域不可或缺的工具。硬盘H100GPU现货