超微4029GP-TRT2人工智能深度学习8卡GPU训练机架服务器准系统 ￥3.40万 查看详情 超微H12SSL-i单路AMD霄龙EPYC7003/7002 IPFS服务器主板 有H11SSL ￥3200.00 查看详情 超微420GP-TNR深度学习主机10卡4090大模型推理训练GPU服务器H100 ￥5.20万 查看详情 超微X11SRA-F单路LGA2066 C422工作站xeon X2100处理器支持多...
H100 是 NVIDIA 的第 9 代数据中心 GPU,旨在为大规模 AI 和 HPC 实现相比于上一代 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 数量级的性能飞跃。H100 延续了 A100 的主要设计重点,可提升 AI 和 HPC 工作负载的强大扩展能力,并显著提升架构效率。 新的SM 架构 H100 SM 基于 NVIDIA A100 Tensor Core GPU SM 架构而构建。
A100还增加了功能强大的新第三代Tensor Core,同时增强了对DL和HPC数据类型的全面支持以及新的稀疏功能,使得其在处理复杂AI模型时表现更为出色。例如,在使用 PyTorch 框架训练BERT模型上,A100相比V100性能提升了6倍;而在推理阶段,性能甚至提高了7倍。 最后介绍的是NVIDIA H100,这是目前最强大的数据中心级GPU之一。H10...
英伟达Tesla系列H100/A100/V100/A40计算加速高端GPU推理训练显卡 价格 ￥3.50万 起订量 1个起批 货源所属商家已经过真实性核验 发货地 广东 深圳 所属类目 3C电子;电脑硬件及配件;显卡 产品标签 深度学习;GPU推理计算;训练学习专业显卡;多GPU服务器;3年质保 获取底价 查看电话 在线咨询 深圳市...
NVIDIA A100 GPU采用全新Ampere安培架构的超大核心GA100,7nm工艺,542亿晶体管,826平方毫米面积,6912个核心,搭载5120-bit 40/80GB HBM2显存,带宽近1.6TB/s,功耗400W。 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可在各个规模下为 AI、数据分析 和高性能计算(HPC)应用提供出色的加速性能,为全球的 高性能弹性数据中心提供强劲...
鉴于某些原因,A100和H100无法进入中国市场。但英伟达并未放弃,于是推出了A800和H800。A800可视为A100的简化版,虽然数据传输速率有所限制,但整体性能相差无几。而H800在显存带宽上有了明显的改善,相较于A800,性能提升了约3倍。显存带宽是决定GPU处理速度的关键因素,H800的显存带宽高达3 TB/s!想象一下,数据就像跑车...
A100是V100的升级版本，继承了V100的基因并进一步强化。它拥有6912个CUDA核心，比V100多出近2000个核心。A100还掌握了一项高级武功——TF32，以及MIG技术，使其能够像变形金刚一样，灵活分成7个部分独立工作。A100专为AI与混合精度工作负载设计，能够高效处理多任务。H100作为全球首款支持PCI-E 5与HBM 3...
1.1 V100 vs A100 vs H100 在了解了 GPU 的核心参数和架构后,我们接下来的对比理解起来就简单多了。 1.1.1 V100 vs A100 V100 是 NVIDIA 公司推出的[高性能计算]和人工智能加速器,属于 Volta 架构,它采用 12nm FinFET 工艺,拥有 5120 个 CUDA 核心和 16GB-32GB 的 HBM2 显存,配备第一代 Tensor Cores ...
虽然比苹果 M1 Ultra 的 1140 亿晶体管数量要小一些,但 H100 的功率可以高达 700W——上代 A100 还是 400W。「在 AI 任务上,H100 的 FP8 精度算力是 A100 上 FP16 的六倍。这是我们历代最大的性能提升,」黄仁勋说道。 ▲图片来源:anandtech
在了解 V100、A100、H100 这几款 GPU 的区别之前,我们先来简单了解下 NVIDIA GPU 的核心参数,这样能够更好地帮助我们了解这些 GPU 的差别和各自的优势。 CUDA Core:CUDA Core 是 NVIDIA GPU 上的计算核心单元,用于执行通用的并行计算任务,是最常看到的核心类型。NVIDIA 通常用最小的运算单元表示自己的运算能力,...