英伟达NVIDIA Tesla H100 80GB是基于Hopper架构的高性能GPU，专为AI、HPC 和数据中心设计，提供卓越的计算能力和能效。关键特性：架构：基于 Hopper 架构，采用台积电 4nm 工艺，拥有 800 亿个晶体管。显存：80GB HBM3 显存，带宽达 3TB/s，适合处理大规模数据集。计算性能：FP64: 60 TFLOPSFP32: 120 TFLOPSTF32...
The NVIDIA H100 Tensor Core GPU delivers exceptional performance, scalability, and security for every workload. H100 uses breakthrough innovations based on theNVIDIA Hopper™ architectureto deliver industry-leading conversational AI, speeding up large language models (LLMs) by 30X. H100 also includes...
NVIDIA H100 80GB Deep Learning GPU Compute Graphics Card The NVIDIA H100 Tensor Core GPU offers outstanding performance, scalability, and security for a wide range of workloads. Utilizing the NVIDIA®NVLink®Switch System, it enables the connection of up to 256 H100 GPUs to accelerate exascale...
1 蓝海大脑服务器于 NVIDIA H100 GPU 蓝海大脑宣布服务器产品线全力支持最新的 NVIDIA H100 GPU。蓝海大脑服务器产品在单机上最多可支持4、8甚至9个H100 GPU,可为多种人工智能场景提供超强算力、灵活的资源调度和成熟的生态支持。 搭载NVIDIA H100 GPU的蓝海大脑服务器具有更强计算性能、更高的GPU间通信带宽和创新...
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...
近日为满足GPU服务器、高性能服务器、深度学习服务器、水冷工作站、水冷服务器、液冷工作站、液冷服务器等的高速运转,英伟达发布产品——H100 GPU。 2.随着信息技术的快速发展,高性能服务器的需求不断增长。为保障服务器长期可靠稳定运行,合适的散热技术显得至关重要。
凌炫推出,基于NVIDIA H100 80GB PCIe的GPU超算解决方案。 本机的计算能力 FP64性能:208 TFLOPS FP64 Tensor Core性能:518 TFLOPS FP32性能:518 TFLOPS TF32 Tensor Core性能:6048 TFLOPS BFLOAT16 Tensor Core性能:12104 TFLOPS FP16 Tensor Core性能:12104 TFLOPS ...
进入 Nvidia 的H100 Tensor Core GPU，这是一款专为人工智能 （AI） 和高性能计算 （HPC） 工作负载设计的顶级图形处理单元。此图使用 2024 年版的数据可视化了拥有最多 Nvidia H100 GPU 的公司和组织AI 现状报告，更新于 2024 年 10 月。Meta 在 H100 GPU 购买方面处于领先地位 下面，我们显示了截至 2024 年...
蓝海大脑宣布服务器产品线全力支持最新的 NVIDIA H100 GPU。蓝海大脑服务器产品在单机上最多可支持4、8甚至9个H100 GPU,可为多种人工智能场景提供超强算力、灵活的资源调度和成熟的生态支持。 搭载NVIDIA H100 GPU的蓝海大脑服务器具有更强计算性能、更高的GPU间通信带宽和创新的计算架构,支持用户对更大、更复杂的模...
5.0标准的GPU，也是第一款采用HBM3的GPU，最多支持六颗HBM3，带宽为3TB/s，是A100采用HBM2E的1.5倍。近期日本地区有零售商已列出了NVIDIA H100 PCIe，显示价格为4745950日元（约合36567.5美元/人民币241471.3元）。由于NVIDIA H100 SXM规格更高，拥有更多CUDA核心，价格有可能会更贵。