H100 uses breakthrough innovations based on the NVIDIA Hopper™ architecture to deliver industry-leading conversational AI, speeding up large language models (LLMs) by 30X. H100 also includes a dedicated Transformer Engine to solve trillion-parameter language models.

H100 全新突破性人工智慧功能，進一步放大高效能運算搭配人工智慧強大功能，加速科學家和研究人員探索時間，解決全球最重要的挑戰。 H100 將雙精確度 Tensor 核心的每秒浮點運算次數 (FLOPS) 提高為 3 倍，提供高效能運算每秒 60 兆次浮點運算的 FP64 運算。

2025年3月22日 · 无论是训练大型ai模型，还是进行高性能计算（hpc），还是deepseek私有化部署，都需要强大的gpu支持。 而英伟达（nvidia）作为全球领先的ai芯片制造商，推出了一系列高性能gpu，包括 a100 、 h100 、 a800 、 h800 、 h20 等，广泛应用于ai训练、推理、科学计算等领域。. 如果想搭建一个属于自己的算力中心 ...

h100 gpu通过动态编程加速技术实现了硬件资源与计算任务的自适应匹配，这一创新使生成式ai工作流的执行效率获得系统性提升。 其核心在于第四代Tensor Core集成的动态指令调度机制，能够实时分析计算图中的张量操作模式，并根据任务复杂度动态分配计算资源。

NVIDIA H100 GPU 配备第四代 Tensor Core 和 Transformer 引擎（FP8 精度），可使大型语言模型的训练速度提升高达 9 倍，推理速度提升 惊人的 30 倍，从而进一步拓展了 NVIDIA 在 AI 领域的市场领先地位。 对于高性能计算（ HPC） 应用，H100 可使 FP64 的每秒浮点运算次数

2024年11月1日 · NVIDIA’s H100, A100, A6000, and L40S each have unique strengths, from high-capacity training to efficient inference. This article compares their performance and applications, showcasing real-world examples where top companies …

2023年5月25日 · This ninth-generation data center GPU is designed to deliver an order-of-magnitude performance leap for large-scale AI and HPC over the prior-generation NVIDIA A100 Tensor Core GPU. H100 carries over the major design focus of A100 to improve strong scaling for AI and HPC workloads, with substantial improvements in architectural efficiency.

2024年8月8日 · H100 是 NVIDIA 的最新 GPU，专为 AI 打造，拥有 800 亿个晶体管，是上一代 A100 的六倍。 这使得它能够比市场上任何其他 GPU 更快地处理大量数据负载。 因为AI 和 深度学习 应用程序需要强大的处理能力才能有效地进行训练和运行。 H100 拥有强大的计算能力，这使其成为执行深度学习任务的完美选择。 这款 GPU 旨在训练大型语言模型（LLM），用于文本生成、语言翻译、自动驾驶汽车开发、医疗诊断系统以及其他 AI 驱动的应用程序。 H100 基于 …

3 天之前 · NVIDIA H100 GPU作为当前生成式AI算力基础设施的核心组件，通过架构革新与技术创新重新定义了高性能计算的边界。其核心突破包括第四代Tensor Core架构的运算密度升级、HBM3显存带宽的跨代提升，以及动态编程指令集的优化设计，共同构建了面向千亿参数大模型的 ...

2024年12月18日 · The NVIDIA H100 Tensor Core GPU sets a new standard in AI training, HPC, and data analytics. Built on the Hopper architecture, it drives faster model training, quicker inference, and secure data processing. Ideal for scaling massive workloads, it revolutionizes research, industry, and enterprise computing.