NVIDIA H100 CNX
Über GPU
Die NVIDIA H100 CNX GPU ist eine professionelle Grafikverarbeitungseinheit, die eine unvergleichliche Leistung für anspruchsvolle Workloads und High-Performance-Computing-Aufgaben bietet. Mit einer Basis-Taktfrequenz von 690 MHz und einer Boost-Taktfrequenz von 1845 MHz liefert die H100 CNX außergewöhnliche Verarbeitungsleistung, um komplexe Simulationen, Datenanalyse und KI-Inferenzaufgaben mühelos zu bewältigen.
Eines der herausragenden Merkmale der H100 CNX ist ihr massiver 80 GB HBM2e-Speicher, der nahtlose Handhabung großer Datensätze und speicherintensiver Anwendungen ermöglicht. Die hohe Speichertaktfrequenz von 1593 MHz gewährleistet schnellen Zugriff auf Daten, während die 14592 Shading-Einheiten und 50 MB L2-Cache die Verarbeitungsfähigkeiten der GPU weiter verstärken.
In Bezug auf die Energieeffizienz ist die H100 CNX mit einer TDP von 350 W konzipiert, was ihr ermöglicht, außergewöhnliche Leistung zu liefern, ohne dabei den Stromverbrauch zu beeinträchtigen. Die theoretische Leistung der GPU von 53,84 TFLOPS unterstreicht ihre Fähigkeit, rechenintensive Workloads effektiv zu bewältigen.
In professionellen Anwendungen wie Data Science, Ingenieurwesen und Content-Erstellung glänzt die NVIDIA H100 CNX GPU als zuverlässige und leistungsstarke Lösung. Ihre robuste Leistung, große Speicherkapazität und fortschrittliche Architektur machen sie ideal für Fachleute, die für ihre anspruchsvollsten Aufgaben eine kompromisslose Leistung benötigen.
Insgesamt setzt die NVIDIA H100 CNX GPU einen neuen Maßstab für professionelle Grafikverarbeitung und bietet bemerkenswerte Leistung und Effizienz für eine Vielzahl von Anwendungen. Sie ist die ideale Wahl für Fachleute und Organisationen, die eine leistungsstarke GPU für ihre anspruchsvollsten Workloads suchen.
Basic
Markenname
NVIDIA
Plattform
Professional
Erscheinungsdatum
March 2022
Modellname
H100 CNX
Generation
Tesla Hopper
Basis-Takt
690MHz
Boost-Takt
1845MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 5.0 x16
Transistoren
80,000 million
Tensor-Kerne
?
Tensor-Kerne sind spezialisierte Verarbeitungseinheiten, die speziell für das Deep Learning entwickelt wurden und im Vergleich zum FP32-Training eine höhere Trainings- und Inferenzleistung bieten. Sie ermöglichen schnelle Berechnungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Konvertierung und personalisierteEmpfehlungen. Die beiden bekanntesten Anwendungen von Tensor-Kernen sind DLSS (Deep Learning Super Sampling) und AI Denoiser zur Rauschreduzierung.
456
TMUs
?
Textur-Mapping-Einheiten (TMUs) sind Komponenten der GPU, die in der Lage sind, Binärbilder zu drehen, zu skalieren und zu verzerren und sie dann als Texturen auf jede Ebene eines gegebenen 3D-Modells zu platzieren. Dieser Prozess wird als Textur-Mapping bezeichnet.
456
Foundry
TSMC
Prozessgröße
4 nm
Architektur
Hopper
Speicherspezifikationen
Speichergröße
80GB
Speichertyp
HBM2e
Speicherbus
?
Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.
5120bit
Speichertakt
1593MHz
Bandbreite
?
Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.
2039 GB/s
Theoretische Leistung
Pixeltakt
?
Die Pixel-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Pixel, die eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) pro Sekunde rendern kann, gemessen in MPixel/s (Millionen Pixel pro Sekunde) oder GPixel/s (Milliarden Pixel pro Sekunde). Es handelt sich dabei um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Bewertung der Pixelverarbeitungsleistung einer Grafikkarte.
44.28 GPixel/s
Texture-Takt
?
Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.
841.3 GTexel/s
FP16 (halbe Genauigkeit)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.
215.4 TFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
26.92 TFLOPS
FP32 (float)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
52.763
TFLOPS
Verschiedenes
SM-Anzahl
?
Mehrere Streaming-Prozessoren (SPs) bilden zusammen mit anderen Ressourcen einen Streaming-Multiprozessor (SM), der auch als Hauptkern einer GPU bezeichnet wird. Zu diesen zusätzlichen Ressourcen gehören Komponenten wie Warp-Scheduler, Register und gemeinsamer Speicher. Der SM kann als Herz der GPU betrachtet werden, ähnlich wie ein CPU-Kern, wobei Register und gemeinsamer Speicher knappe Ressourcen innerhalb des SM sind.
114
Shading-Einheiten
?
Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.
14592
L1-Cache
256 KB (per SM)
L2-Cache
50MB
TDP (Thermal Design Power)
350W
Vulkan-Version
?
Vulkan ist eine plattformübergreifende Grafik- und Rechen-API der Khronos Group, die hohe Leistung und geringen CPU-Overhead bietet. Es ermöglicht Entwicklern die direkte Steuerung der GPU, reduziert den Rendering-Overhead und unterstützt Multi-Threading und Multi-Core-Prozessoren.
N/A
OpenCL-Version
3.0
OpenGL
N/A
DirectX
N/A
CUDA
9.0
Stromanschlüsse
8-pin EPS
Shader-Modell
N/A
ROPs
?
Die Raster-Operations-Pipeline (ROPs) ist hauptsächlich für die Handhabung von Licht- und Reflexionsberechnungen in Spielen verantwortlich, sowie für die Verwaltung von Effekten wie Kantenglättung (AA), hoher Auflösung, Rauch und Feuer. Je anspruchsvoller die Kantenglättung und Lichteffekte in einem Spiel sind, desto höher sind die Leistungsanforderungen für die ROPs. Andernfalls kann es zu einem starken Einbruch der Bildrate kommen.
24
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
750W
Benchmarks
FP32 (float)
Punktzahl
52.763
TFLOPS
Im Vergleich zu anderen GPUs
FP32 (float)
/ TFLOPS