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H20与H100的差距有哪些
发布日期:
2024-11-07 17:34:38
本文链接
https://www.idcsp.com//help/1969.html
本文关键词
架构差异:
H20基于NVIDIA的Ampere架构,而H100则是基于全新的Hopper架构。Hopper架构在性能、效率和功能上都进行了显著的优化和增强。
性能提升:
H100提供了比H20更高的性能,特别是在AI和机器学习任务中。H100的Tensor核心和Tensor Float操作的性能得到了极大的提升,这对于深度学习和AI推理任务尤为重要。
内存和带宽:
H100拥有更大的内存容量和更高的内存带宽,这意味着它可以处理更大的模型和数据集,同时提供更快的数据传输速度。
多实例GPU (MIG) 技术:
H100引入了MIG技术,允许单个GPU被分割成多个独立的实例,每个实例都有自己的内存和处理能力。这使得资源的分配更加灵活,提高了资源利用率。
DLSS和Optical Flow:
H100支持NVIDIA的DLSS(深度学习超采样)技术和Optical Flow技术,这些技术可以显著提高图形渲染和视频处理的性能。
安全性和隐私保护:
H100在安全性和隐私保护方面进行了增强,提供了更多的安全特性,如机密计算和数据加密,以保护在GPU上处理的数据。
软件和生态系统:
随着H100的推出,NVIDIA也更新了其软件栈,包括CUDA、cuDNN和其他库,以充分利用H100的新特性。
能效比:
H100在提供更高性能的同时,也注重能效比的提升,这对于数据中心和高性能计算环境尤为重要。
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