NVIDIA H100 CNX

NVIDIA H100 CNX

À propos du GPU

Le GPU NVIDIA H100 CNX est une unité de traitement graphique de qualité professionnelle offrant des performances inégalées pour des charges de travail exigeantes et des tâches de calcul haute performance. Avec une vitesse d'horloge de base de 690 MHz et une vitesse d'horloge boostée de 1845 MHz, le H100 CNX offre une puissance de traitement exceptionnelle pour gérer des simulations complexes, des analyses de données et des tâches d'inférence en IA avec facilité. L'une des caractéristiques phares du H100 CNX est sa mémoire massive de 80 Go de HBM2e, qui permet une manipulation sans interruption de grands ensembles de données et d'applications à forte intensité de mémoire. La vitesse élevée de la mémoire de 1593 MHz garantit un accès rapide aux données, tandis que les 14592 unités d'ombrage et les 50 Mo de cache L2 renforcent davantage les capacités de traitement du GPU. En termes d'efficacité énergétique, le H100 CNX est conçu avec une TDP de 350W, lui permettant d'offrir des performances exceptionnelles sans compromis sur la consommation d'énergie. La performance théorique du GPU de 53,84 TFLOPS souligne également sa capacité à gérer efficacement des charges de travail intensives en calcul. En ce qui concerne les applications professionnelles telles que la science des données, l'ingénierie et la création de contenu, le GPU NVIDIA H100 CNX brille en tant que solution fiable et puissante. Ses performances robustes, sa grande capacité mémoire et son architecture avancée le rendent parfaitement adapté aux professionnels ayant besoin de performances intransigeantes pour leurs tâches les plus exigeantes. Dans l'ensemble, le GPU NVIDIA H100 CNX établit une nouvelle norme pour le traitement graphique de qualité professionnelle, offrant des performances et une efficacité remarquables pour un large éventail d'applications. C'est un choix idéal pour les professionnels et les organisations à la recherche d'un GPU haute performance pour leurs charges de travail les plus difficiles.

Basique

Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
March 2022
Nom du modèle
H100 CNX
Génération
Tesla Hopper
Horloge de base
690MHz
Horloge Boost
1845MHz
Interface de bus
PCIe 5.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
80GB
Type de Mémoire
HBM2e
Bus de Mémoire
?
La largeur du bus mémoire fait référence au nombre de bits de données que la mémoire vidéo peut transférer lors d'un seul cycle d'horloge. Plus la largeur du bus est grande, plus la quantité de données qui peut être transmise instantanément est importante, ce qui en fait l'un des paramètres cruciaux de la mémoire vidéo. La bande passante mémoire est calculée comme suit : Bande passante mémoire = Fréquence mémoire x Largeur du bus mémoire / 8. Par conséquent, lorsque les fréquences mémoire sont similaires, la largeur du bus mémoire déterminera la taille de la bande passante mémoire.
5120bit
Horloge Mémoire
1593MHz
Bande Passante
?
La bande passante mémoire fait référence au débit de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde, et la formule pour la calculer est : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits. En français: La bande passante mémoire désigne le taux de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde et la formule pour la calculer est la suivante : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits.
2039 GB/s

Performance théorique

Taux de Pixel
?
Le taux de remplissage des pixels désigne le nombre de pixels qu'une unité de traitement graphique (GPU) peut rendre par seconde, mesuré en MPixels/s (million de pixels par seconde) ou en GPixels/s (milliard de pixels par seconde). C'est la mesure la plus couramment utilisée pour évaluer les performances de traitement des pixels d'une carte graphique.
44.28 GPixel/s
Taux de Texture
?
Le taux de remplissage de texture fait référence au nombre d'éléments de texture (texels) qu'un GPU peut mapper sur des pixels en une seule seconde.
841.3 GTexel/s
FP16 (demi)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
215.4 TFLOPS
FP64 (double précision)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
26.92 TFLOPS
FP32 (flottant)
?
Une mesure importante pour mesurer les performances du GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres à virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de traitement multimédia et graphique, tandis que les nombres à virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui exige une large plage numérique et une grande précision. Les nombres à virgule flottante demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable.
52.763 TFLOPS

Divers

Nombre de SM
?
Plusieurs processeurs de flux (SPs), ainsi que d'autres ressources, forment un multiprocesseur de flux (SM), également appelé cœur principal du GPU. Ces ressources supplémentaires comprennent des composants tels que des ordonnanceurs de warp, des registres et de la mémoire partagée. Le SM peut être considéré comme le cœur du GPU, similaire à un cœur de CPU, les registres et la mémoire partagée étant des ressources limitées au sein du SM.
114
Unités d'Ombrage
?
L'unité de traitement la plus fondamentale est le processeur en continu (SP), où des instructions et des tâches spécifiques sont exécutées. Les GPU effectuent des calculs parallèles, ce qui signifie que plusieurs SP fonctionnent simultanément pour traiter les tâches.
14592
Cache L1
256 KB (per SM)
Cache L2
50MB
TDP
350W
Version Vulkan
?
Vulkan est une API graphique et de calcul multiplateforme du groupe Khronos, offrant des performances élevées et une faible surcharge du processeur. Il permet aux développeurs de contrôler directement le GPU, réduit les frais de rendu et prend en charge les processeurs multithread et multicœurs.
N/A
Version OpenCL
3.0

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
52.763 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
L20
59.35 +12.5%
53.106 +0.7%
52.763
52.326 -0.8%
52.244 -1%