H100 80GTesla系列高性能显卡英伟达(NVIDIA)深度学习工作站GPU训练推理H100 80GTesla系列高性能显卡 产品参数核心频率:1095 MHzTurbo频率:1755 MHz流处理单元:14592 个核心架构:Hopper 共4款生产工艺:4 nmTDP功耗:350W内存频率:3.2 Gbps内存类型:HBM2e内存位宽:5120 bit最大显存:80 GB日常到货 需要的联系 兄弟们交个...
从官方公布的参数来看,A800主要是将NVLink的传输速率由A100的600GB/s降至了400GB/s,其他参数与A100基本一致。 今年3月,英伟达发布了新一代基于4nm工艺,拥有800亿个晶体管、18432个核心的H100 GPU。同样,NVIDIA也推出了针对中国市场的特供版H800。NVIDIA 在给路透社的一份声明中表示:“我们的 800 系列产品符合出...
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。由于引入了 FP8,与 A100 相比,H100 SM 将每 SM 浮点计算能力峰值提升了 4 倍,并且对于之前所有的 Tensor Core 和 FP32 / FP64 ...
例如，在处理大型语言模型和加速百亿亿级（Exascale）工作负载方面，H100表现出色。此外，H100还可以通过专用的Transformer引擎来处理万亿参数的语言模型，这对于AI领域的研究和应用将会带来巨大的帮助。随着H100 GPU的广泛应用，AI技术在自动驾驶、医疗诊断、智能制造、金融风控等领域的应用将会更加成熟和高效。然而，AI技术...
先来看H100，拥有80GB HBM3内存，内存带宽为3.4Tb/s，理论性能为1979 TFLOP，性能密度（TFLOPs/Die size ）高达19.4，是英伟达当前产品线中最强大的GPU。H20，拥有96GB HBM3内存，内存带宽高达4.0 Tb/s，均高于H100，但计算能力仅为296 TFLOP，性能密度为2.9，远不如H100。理论上H100 相比H20 的速度快了6...
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在GPT-3(1750亿参数)大模型基准测试中,GB200的性能是H100的7倍,训练速度是H100的4倍。成本和能耗最多可降低25倍! 与相同数量的72个H100相比,GB200 NVL72对于大模型推理性能提升高达30倍,成本和能耗降低高达25倍。若把GB200 NVL72当做单个GPU使用,具有1.4EFlops的AI推理算力和30TB高速内存。
正常的电脑,显存和内存是分开的,所以我们是依赖于显卡提供的显存来进行训练和推理,在个人电脑上,稍微大一点的大模型进行推理的时候经常会出现Pytorch显存分配不足的问题,而大显存的显卡,不说H100和A100这样的,即便是4090,也是很昂贵的。但是苹果这种内存和显存一体的方式就有了优势。虽然内存带宽比英伟达低好几倍,...
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