然而，这些在 H100 出现之后显得略有不足了。 面向高性能计算（HPC）和数据中心的下一代 Hopper 架构，搭载新一代芯片的首款加速卡被命名为 H100，它就是 A100 的替代者。

H100 是一款针对大模型专门优化过的芯片，使用台积电 5nm 定制版本制程（4N）打造，单块芯片包含 800 亿晶体管。同时也是全球首款 PCI-E 5 和 HBM 3 显卡，一块 H100 的 IO 带宽就是 40 terabyte 每秒。

Transformer 类预训练模型是当前 AI 领域最热门的方向，英伟达以此为目标专门优化 H100 的设计，提出了 Transformer Engine，集合了新的 Tensor Core、FP8 和 FP16 精度计算，以及 Transformer 神经网络动态处理能力，可以将此类机器学习模型的训练时间从几周缩短到几天。

针对服务器应用，H100 也可以虚拟化为 7 个用户共同使用，每个用户获得的算力相当于两块全功率的 T4 GPU。此外，H100 还实现了业界首个基于 GPU 的机密计算。

基于 Hopper 架构的 H100，英伟达还推出了机器学习工作站、超级计算机等一系列产品。8 块 H100 和 4 个 NVLink 结合组成一个巨型 GPU——DGX H100，一共有 6400 亿晶体管，AI 算力 32 petaflops，HBM3 内存容量高达 640G。

与此同时，得益于与 Equinix（管理全球 240 多个数据中心的全球服务提供商）的合作， A100 和 H100 的新型 GPU 通过水冷方式来节省用户的能源成本。使用这种冷却方法最多可以节省 110 亿瓦时，可以在 AI 和 HPC 推理工作中实现 20 倍的效率提升。

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