巨大现代科技！给英伟达1.6万亿个晶体管，它就能承托全球互联网流量

第五项取得成功是在因特新媒体高效率的提较高，赞同第4代 NVIDIA NVLink。今日的AI数学模型号越来越大，数据以太新媒体被选为了限制时是大规模AI数学模型号迭代的阻碍。英伟达将NVLink 混合全原先的适配 NVLink Switch，可将 NVLink 适配为客户服务器端两者密切关系的因特新媒体因特新媒体，最多可以连接起来多达 256 个 H100 GPU，相较于上原先一代采行 NVIDIA HDR Quantum InfiniBand因特新媒体，数据以太新媒体较高出9倍。

这项取得成功可以造成了的必要提较高是，利用 H100 GPU，数据分析人员和开源并不需要锻炼相当可观的数学模型号，比如值得注意3950亿个参数的融合数据分析者数学模型号，锻炼较高速减速达9倍，锻炼时两者密切关系从几周缩短到几天。

H100的第六个取得成功是对原先的 DPX 可执行可减速较高高效率规划，适可用都有路径简化和基因组学在内的一第四部解法，英伟达的测试样本显示，与 CPU 和上原先一代 GPU 相对来说是，其较高速提较高分别可达 40 倍和 7 倍。

另外，Floyd-Warshall 解法与 Smith-Waterman 解法也在H100 DPX可执行的减速之列于，从前者可以在较高高效率仓努环境污染之从前为自主EVA车队寻找最优线路，后者可可用DNA和蛋白质分类与折叠的碱基辨识。

硬件取得成功正因如此，英伟达也面世了一第四部除此以外的软件包更原先，都有可用语音、提拔管理系统和时是大规模推理等兼职电源的 NVIDIA AI 软件包模组，还有60多个针对CUDA-X的一第四部努、应用于软件和应用于的更原先，并不需要减速量子力学计算出来和 6G 数据分析、因特新媒体保证安全、基因组学和药物研发等科技领域的数据分析进展。

显而易见，H100 GPU的六项取得成功，造成了的是更较高的计算出来高效率，但这些高效率的提较高和简化，全都指向AI计算出来，这也是英伟达促使缩减在AI计算出来科技领域领导者的展现。

NVIDIA Eos，比亚洲地区最更快时是级计算出来机AI高效率更快 4 倍

有了高效率换用的GPU，英伟达的第四代DGX管理系统DGX H100也以后登场，都有DGX POD和DGX SupePOD两种可执行集，并不需要做到大型号语法数学模型号、提拔管理系统、医疗身心健康数据分析和地理环境生物科学的大规模计算出来期望。

每个 DGX H100 管理系统加装丝网 NVIDIA H100 GPU，并由 NVIDIA NVLink连接起来，并不需要在原先的 FP8 精准度下翻倍 32 Petaflop 的 AI 高效率，比上原先一代管理系统高效率较高6倍。每个DGX H100 管理系统还值得注意两个NVIDIA BlueField-3 DPU，可用卸载、减速和隔离见习因特新媒体、磁盘及保证安全客户服务。

原先的 DGX SuperPOD 可执行集采行全原先的 NVIDIA NVLink Switch 管理系统，通过这一管理系统最多可连接起来32个节点，总计256块H100 GPU。第四代NVLink与NVSwitch相混合，并不需要在每个DGX H100管理系统之从前的各个GPU之两者密切关系意味着 900 GB/s 的连接起来较高速，是上原先一代管理系统的 1.5 倍。

原先原先一代DGX SuperPOD高效率同样显著提较高，并不需要备有1 Exaflops的FP8 AI高效率，比上原先一代的产品高效率较高6倍，并不需要调试较强数万亿参数的相当可观LLM兼职电源，有助于主导地理环境生物科学、十六进制分子生物学和 AI 未来的发展。

基于DGX H100，英伟达将在今年当月开始调试亚洲地区调试较高速最更快的 AI 时是级计算出来机 —— NVIDIA Eos，“Eos“时是级计算出来机共加装 576 台 DGX H100 管理系统，总共 4608 块 DGX H100 GPU，原构想将备有 18.4 Exaflops 的 AI 计算出来高效率，比日本国的Fugaku（富岳）时是级计算出来机更快 4 倍，后者是目从前调试较高速最更快的管理系统。

在宗教性的生物科学计算出来方面，Eos 时是级计算出来机原构想将备有 275 Petaflop 的高效率。

黄仁勋说是：“对于 NVIDIA 及OEM 和信息技术出来合作伙伴伙伴，Eos 将被选为先进设备 AI 基础设施的愿景。”

576个DGX H100管理系统并不需要借助于4台亚洲地区调试较高速最更快的AI管理系统，少量的DGX SuperPOD 单元混搭，也可以为的汽车、医疗身心健康、制造、新媒体络系统、零售等餐饮业备有整合大型号数学模型号所须的 AI 高效率。

黄仁勋提到，为赞同刚刚进行AI整合的DGX顾客，NVIDIA DGX-Ready软件包合作伙伴伙伴（都有Domino Data Lab、Run：ai和Weights & Biases等）备有的MLOps解决建议将加入“NVIDIA AI 减速”构想。

为了简便AI部署，英伟达还另一款了DGX-Ready 托管客户服务构想，并不需要为希望与供应商开展合作伙伴来统筹其基础设施的顾客备有赞同。通过原先的 DGX-Ready 时才会管理构想，顾客还可以引导原先的 NVIDIA DGX 该平台换用其现阶段 DGX 管理系统。

Grace CPU 时是级应用于软件电路，最有力的CPU

往年的GTC 21，英伟达升级版样本之从前心CPU Grace登场，英伟达的应用于软件电路分段也换用为GPU+DPU+CPU。

今年的GTC 22，英伟达由另一款了升级版面向 AI 基础设施和较高高效率计算出来的基于Arm Neoverse的样本之从前心专属CPU Grace CPU 时是级应用于软件电路。

Grace CPU 时是级应用于软件电路是专为AI、HPC、信息技术出来和时是大规模应用于而设计，并不需要在单个外接（socket）之从前可容纳 144 个 Arm 核心，在 SPECrate 2017_int_base 基准测试之从前的模拟高效率翻倍业界领先的 740 分。根据 NVIDIA 实验室运可用除此以外Java估测，这一结果较当从前DGX A100搭载的双CPU（AMD EPYC 7742）相对来说是较高 1.5 倍以上。

黄仁勋赞叹：“Garce的一切都令人惊叹，我们原构想Grace时是级应用于软件电路原计划将是最有力的CPU，是尚未面世的第5代顶级CPU的2到3倍。”

据介绍，遥相呼应带有纠错码的LPDDR5x 磁盘器组成的创原先的磁盘器子管理系统，Grace CPU 时是级应用于软件电路可意味着较高速和CPU的最佳平衡点。LPDDR5x 磁盘器子管理系统备有两倍于宗教性DDR5设计的数据以太新媒体，可翻倍1 TB/s ，同时CPU也大幅降较高 ，CPU加磁盘器主体CPU只能500瓦。

众所周知的是，Grace CPU时是级应用于软件电路由两个CPU应用于软件电路组成，通过NVLink-C2C点对点在一起。NVLink-C2C 是一种原先型号的较高速、较高延迟、应用于软件电路到应用于软件电路的点对点应用于，将赞同定制裸片与NVIDIA GPU、CPU、DPU、NIC 和 SOC 之两者密切关系意味着相符的点对点。

引导先进设备的烧录应用于，NVIDIA NVLink-C2C 点对点链路的能效最多欧拉NVIDIA应用于软件电路上的PCIe Gen 5较高出25倍，辖区高效率较高出90倍，可意味着每秒900GB乃至更较高的相符因特新媒体数据以太新媒体。

在在Grace CPU 时是级应用于软件电路可以调试所有的英伟达计算出来软件包null，都有NVIDIA RTX、NVIDIA HPC、NVIDIA AI 和 Omniverse。Grace CPU时是级应用于软件电路混合NVIDIA ConnectX-7 新媒体卡，并不需要灵巧地配有到客户服务器端之从前，可以作为独立自主的纯CPU管理系统，或作为GPU减速客户服务器端，搭载一块、两块、四块或丝网基于Hopper的GPU，顾客通过保障一套软件包null就能针对自身特定的兼职电源做到高效率简化。

今日面世的NVIDIA Grace时是级应用于软件电路第四部以及往年面世的Grace Hopper时是级应用于软件电路均采行了NVIDIA NVLink-C2C 应用于来连接起来处置器应用于软件电路。

英伟达回应，除NVLink-C2C外，NVIDIA还将赞同本月晚些面世的 UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express，非标准小应用于软件电路点对点以太新媒体通道）规范。与NVIDIA应用于软件电路的定制应用于软件电路应用于软件既可以运可用 UCIe 规范，也可以运可用 NVLink-C2C。

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