NVIDIA H100 PCIe

NVIDIA H100 PCIe

À propos du GPU

La carte graphique professionnelle NVIDIA H100 PCIe GPU est un monstre de puissance qui offre un ensemble impressionnant de spécifications. Avec une fréquence de base de 1095 MHz et une fréquence de boost de 1755 MHz, cette GPU offre des performances exceptionnelles pour les charges de travail professionnelles exigeantes. Les 80 Go de mémoire HBM2e et une fréquence mémoire de 1593 MHz garantissent que même les tâches les plus intensives en mémoire peuvent être gérées facilement. Les 14592 unités de shader et les 50 Mo de cache L2 font de cette GPU un outil bien équipé pour la gestion de tâches complexes de rendu et de simulation. L'une des caractéristiques remarquables de la NVIDIA H100 PCIe GPU est sa performance théorique impressionnante de 51,22 TFLOPS, ce qui démontre sa capacité à gérer des charges de travail de calcul haute performance. Cela en fait un excellent choix pour les professionnels travaillant dans des domaines tels que la science des données, l'ingénierie et la création de contenu. En termes de consommation électrique, la GPU PCIe H100 a une TDP de 350W, ce qui est assez élevé, mais les performances qu'elle offre justifient la consommation d'énergie. De plus, cette GPU est conçue pour être utilisée dans des stations de travail professionnelles avec des capacités de refroidissement et d'alimentation adéquates. En fin de compte, la NVIDIA H100 PCIe GPU est une option haut de gamme pour les professionnels ayant besoin d'une solution graphique haute performance. Ses spécifications impressionnantes, comprenant une grande capacité mémoire, un grand nombre de cœurs et des performances théoriques exceptionnelles, en font un choix adapté aux charges de travail professionnelles intensives. Que vous travailliez sur des simulations complexes, le rendu de grands ensembles de données ou d'autres tâches exigeantes, la NVIDIA H100 PCIe GPU est un choix fiable et puissant.

Basique

Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
March 2022
Nom du modèle
H100 PCIe
Génération
Tesla Hopper
Horloge de base
1095MHz
Horloge Boost
1755MHz
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.
42.12 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.
800.3 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.
204.9 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.
25.61 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.
52.244 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
52.244 TFLOPS
Blender
Score
5111
OpenCL
Score
267514

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
79.478 +52.1%
63.22 +21%
52.244
46.913 -10.2%
Blender
12832 +151.1%
5111
1222 -76.1%
521 -89.8%
203 -96%
OpenCL
362331 +35.4%
267514
91174 -65.9%
65973 -75.3%
43046 -83.9%