H100 80G 显卡

变革 AI 训练。
H100 配备第四代 Tensor Core 和 Transformer 引擎（FP8 精度），与上一代产品相比，可为多专家 (MoE) 模型提供高 9 倍的训练速度。通过结合可提供 900 GB/s GPU 间互连的第四代 NVlink、可跨节点加速每个 GPU 通信的 NVLINK Switch 系统、PCIe 5.0 以及 NVIDIA Magnum IO™ 软件，为小型企业到大规模统一 GPU 集群提供高效的可扩展性。
在数据中心级部署 H100 GPU 可提供出色的性能，并使所有研究人员均能轻松使用新一代百亿亿次级 (Exascale) 高性能计算 (HPC) 和万亿参数的 AI。


实时深度学习推理。
AI 正在利用一系列广泛的神经网络解决范围同样广泛的一系列商业挑战。出色的 AI 推理加速器不仅要提供非凡性能，还要利用通用性加速这些神经网络。
H100 进一步扩展了 NVIDIA 在推理领域的市场领先地位，其多项先进技术可将推理速度提高 30 倍，并提供超低的延迟。第四代 Tensor Core 可加速所有精度（包括 FP64、TF32、FP32、FP16 和 INT8）。Transformer 引擎可结合使用 FP8 和 FP16 精度，减少内存占用并提高性能，同时仍能保持大型语言模型的准确性。


百亿亿次级高性能计算。
NVIDIA 数据中心平台性能持续提升，超越摩尔定律。H100 的全新突破性 AI 性能进一步加强了 HPC+AI 的力量，加速科学家和研究人员的探索，让他们全身心投入工作，解决世界面临的重大挑战。
H100 使双精度 Tensor Core 的每秒浮点运算 (FLOPS) 提升 3 倍，为 HPC 提供 60 teraFLOPS 的 FP64 浮点运算。融合 AI 的高性能计算应用可以利用 H100 的 TF32 精度实现 1 petaFLOP 的吞吐量，从而在不更改代码的情况下，实现单精度矩阵乘法运算。
H100 还采用 DPX 指令，其性能比 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 高 7 倍，在动态编程算法（例如，用于 DNA 序列比对 Smith-Waterman）上比仅使用传统双路 CPU 的服务器快 40 倍。


加速数据分析。
在 AI 应用开发过程中，数据分析通常会消耗大部分时间。原因在于，大型数据集分散在多台服务器上，由仅配备商用 CPU 服务器组成横向扩展式的解决方案缺乏可扩展的计算性能，从而陷入困境。
搭载 H100 的加速服务器可以提供相应的计算能力，并利用 NVLink 和 NVSwitch 每个 GPU 3 TB/s 的显存带宽和可扩展性，凭借高性能应对数据分析以及通过扩展支持庞大的数据集。通过结合使用 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand、Magnum IO 软件、GPU 加速的 Spark 3.0 和 NVIDIA RAPIDS™，NVIDIA 数据中心平台能够以出色的性能和效率加速这些大型工作负载。


为企业提高资源利用率。
IT 经理设法更大限度地提高数据中心计算资源的利用率（峰值和平均值）。他们通常会通过动态重新配置来合理调整计算资源，从而满足正在处理的工作负载的需求。
H100 中的第二代多实例 GPU (MIG) 技术通过安全地将每个 GPU 分为 7 个独立实例，更大限度地提高每个 GPU 的利用率。凭借机密计算支持，H100 可实现端到端多租户的安全使用，非常适合云服务提供商 (CSP) 环境。
使用支持 MIG 技术的 H100，基础架构管理员可对其 GPU 加速的基础架构作标准化处理，同时能够灵活地为 GPU 资源配置更精细的粒度，从而安全地为开发者提供正确的加速计算量，并确保其所有 GPU 资源得到充分利用。


内置机密计算。
当今的机密计算解决方案基于 CPU，对于 AI 和 HPC 等计算密集型工作负载来说，这些解决方案远远无法满足需求。NVIDIA 机密计算是 NVIDIA Hopper™ 架构的内置安全功能，该功能使 H100 成为 NVIDIA 率先推出的具有机密计算功能的加速器。用户可以在获取 H100 GPU 出色加速功能的同时，保护使用中的数据和应用的机密性和完整性。它创建了基于硬件的可信执行环境 (TEE)，用于保护并隔离在单个 H100 GPU、节点内多个 H100 GPU 或单个 MIG 实例上运行的整个工作负载。在 TEE 内，GPU 加速应用的运行可以保持不变，且不必对其进行分区。用户可以将适用于 AI 和 HPC 的 NVIDIA 软件的强大功能与 NVIDIA 机密计算提供的硬件信任根的安全性相结合。


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