NVIDIA H100 GPU配置详解
作者：无缺更新时间：2024-03-29阅读：0
NVIDIA H100是一款高性能的GPU，采用了先进的台积电4nm工艺制造，拥有800亿个晶体管。它支持PCIe Gen5和HBM3内存，内存带宽达到3TB/s。H100在硬件上相比前代产品A100，其SM数量从108个增加到132个，每个SM包含128个FP32 CUDA Core。此外，它还配备了第四代Tensor Core和Transformer引擎，支持FP8精度，可显著提升AI模型的训练和推理速度。H100的FP64性能是A100的两倍，而FP8性能是A100的六倍。
H100的主要规格包括：
FP64性能：30 TFLOPS（SXM版本），24 TFLOPS（PCIe版本）
FP64 Tensor Core性能：60 TFLOPS（SXM版本），48 TFLOPS（PCIe版本）
FP32性能：60 TFLOPS（SXM版本），48 TFLOPS（PCIe版本）
TF32 Tensor Core性能：1000 TFLOPS（SXM版本），800 TFLOPS（PCIe版本）
BFLOAT16 Tensor Core性能：2000 TFLOPS（SXM版本），1600 TFLOPS（PCIe版本）
FP8 Tensor Core性能：4000 TFLOPS（SXM版本），3200 TFLOPS（PCIe版本）
INT8 Tensor Core性能：4000 TOPS（SXM版本），3200 TOPS（PCIe版本）
GPU显存：80GB
GPU显存带宽：3TB/s（SXM版本），2TB/s（PCIe版本）
最大热设计功耗（TDP）：700瓦（SXM版本），350瓦（PCIe版本）
H100支持第二代多实例GPU（MIG）技术，可以将GPU虚拟化为最多7个用户共同使用，每个用户获得的算力相当于两块全功率的T4 GPU。此外，它还内置了NVIDIA机密计算和NVLink Switch系统，提供强大的数据保护和扩展能力。
H100的性能在AI训练和推理、高性能计算（HPC）应用方面具有显著优势，尤其是在大型语言模型的训练和推理过程中，其速度比上一代产品快得多。例如，在大型语言模型的AI训练中，H100的性能是A100的30倍，而在AI推理中则是30倍。此外，H100还支持动态编程（DPX）指令，可进一步提升性能。
NVIDIA H100其优点主要体现在以下几个方面：
卓越的性能和可扩展性：H100基于NVIDIA Hopper架构，采用先进的台积电4nm工艺制造，拥有800亿个晶体管。它支持PCIe Gen5和HBM3内存，内存带宽达到3TB/s。这些特性使得H100在AI训练和推理、高性能计算（HPC）应用方面具有显著优势。
第四代Tensor Core和Transformer引擎：H100配备了第四代Tensor Core和Transformer引擎，支持FP8精度，可以显著提升AI模型的训练和推理速度。其FP64性能是A100的两倍，而FP8性能是A100的六倍。
多实例GPU（MIG）技术：H100支持第二代多实例GPU技术，可以将GPU虚拟化为最多7个用户共同使用，每个用户获得的算力相当于两块全功率的T4 GPU。
内置的NVIDIA机密计算和NVLink Switch系统：H100内置了NVIDIA机密计算和NVLink Switch系统，提供强大的数据保护和扩展能力。
广泛的适用性：H100适用于从企业级到百亿亿次级（Exascale）规模的数据中心的各种工作负载，无论是AI训练、推理还是高性能计算。
安全性和性能提升：H100可以安全地加速从企业级到百亿亿次级规模的工作负载，同时提供出色的性能和安全性。
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