GPU NVIDIA H100 8

Hệ thống với GPU NVIDIA H100 8 là giải pháp tính toán mạnh mẽ nhất, được phát triển dành riêng cho các tác vụ đòi hỏi khắt khe nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), học máy, học sâu và tính toán hiệu suất cao (HPC). Cấu hình này, bao gồm tám bộ xử lý đồ họa NVIDIA H100, mang lại hiệu suất và khả năng mở rộng chưa từng có, mở ra những chân trời mới cho nghiên cứu và phát triển. Hệ thống dựa trên 8 GPU H100 là sự lựa chọn lý tưởng cho các tổ chức mong muốn dẫn đầu trong lĩnh vực của mình và cần sức mạnh tính toán tối đa.

Các tính năng và ưu điểm chính của hệ thống NVIDIA H100 8 GPU:

• 8 GPU NVIDIA H100: Cung cấp sức mạnh tính toán song song tối đa cho các tác vụ AI và HPC.

• Kiến trúc NVIDIA Hopper: Đảm bảo hiệu suất và hiệu quả cao nhất khi xử lý các tác vụ phức tạp nhất.

• Bộ nhớ HBM3: Bộ nhớ tốc độ cao đảm bảo truyền dữ liệu nhanh chóng và xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu lớn.

• Lõi tensor thế hệ thứ 4: Tăng tốc các phép tính liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và học sâu, mang lại tốc độ và hiệu quả cao hơn.

• Động cơ máy biến áp: Giúp đẩy nhanh quá trình huấn luyện và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

• NVLink: Đảm bảo kết nối tốc độ cao giữa các GPU, giúp giải quyết hiệu quả các tác vụ tính toán phức tạp (tùy thuộc vào cách triển khai).

• PCIe Gen5: Hỗ trợ tiêu chuẩn PCIe mới nhất để đạt được băng thông dữ liệu tối đa (tùy thuộc vào cách triển khai).

• Khả năng mở rộng: Cấu hình có thể được mở rộng để giải quyết các tác vụ đòi hỏi nhiều tài nguyên nhất.

• Tối ưu hóa cho AI: Hệ thống này được tối ưu hóa để hoạt động với các khung công tác AI khác nhau và đảm bảo hiệu suất tối đa.

• Độ tin cậy: Các linh kiện và hệ thống làm mát chất lượng cao đảm bảo hoạt động ổn định và đáng tin cậy.

Hệ thống NVIDIA H100 8 GPU dành cho ai?

• Các viện nghiên cứu: Để thực hiện các tính toán khoa học tiên tiến và phân tích dữ liệu lớn.

• Các công ty hoạt động trong lĩnh vực AI: Để đào tạo và triển khai các mô hình học máy và học sâu tiên tiến nhất.

• Nhà cung cấp dịch vụ đám mây: Để triển khai các hệ thống tính toán hiệu suất cao cho khách hàng của mình.

• Các tổ chức tham gia vào quá trình xử lý dữ liệu lớn: Để phân tích và xử lý các khối lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực.

• Các công ty trong lĩnh vực công nghệ tài chính: Để mô phỏng rủi ro tài chính, giao dịch tần suất cao và phân tích thị trường.

• Các tổ chức y tế: Để phát triển các loại thuốc mới, phân tích hình ảnh y tế và nghiên cứu gen.

Mua hệ thống NVIDIA H100 với 8 GPU:

Nếu bạn đang tìm kiếm hiệu suất tối đa và một giải pháp không thỏa hiệp cho các tác vụ AI và HPC, hệ thống GPU NVIDIA H100 8 — đó là sự lựa chọn của quý khách. Hãy liên hệ với các chuyên gia của chúng tôi để nhận thông tin chi tiết về cấu hình, thông số kỹ thuật, tính năng và giá cả của thiết bị này. Chúng tôi sẽ giúp quý khách lựa chọn giải pháp tối ưu và cung cấp dịch vụ hỗ trợ chuyên nghiệp.

Thông số kỹ thuật của hệ thống trang bị 8 bộ xử lý đồ họa NVIDIA H100

1. Đặc điểm chung:

• Kiểu: Hệ thống tính toán hiệu suất cao dành cho trí tuệ nhân tạo (AI), học máy, học sâu và tính toán hiệu suất cao (HPC)

• Mục đích: Huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo, tính toán hiệu suất cao, mô phỏng khoa học, phân tích dữ liệu

• Yếu tố hình thức: Tùy thuộc vào nhà sản xuất máy chủ (thường là loại lắp giá 4U-8U)

• Nhà sản xuất: Tùy thuộc vào nhà cung cấp, có thể là Supermicro, Dell, HPE, Inspur, v.v.

2. Bộ xử lý đồ họa (GPU):

• Bộ xử lý đồ họa: 8 GPU NVIDIA H100 Tensor Core

• Dung lượng bộ nhớ GPU: 80 GB HBM3 cho mỗi GPU

• Giao diện GPU: PCIe Gen5 hoặc SXM (tùy thuộc vào cấu hình)

• Công nghệ NVIDIA: Hỗ trợ Tensor Cores, NVLink (tùy thuộc vào cấu hình), CUDA, Transformer Engine

• Kiến trúc: NVIDIA Hopper

3. Bộ xử lý trung tâm (CPU):

• Bộ xử lý được hỗ trợ: Hai bộ vi xử lý Intel Xeon Scalable thế hệ thứ 4 hoặc AMD EPYC thế hệ thứ 4 (tùy thuộc vào nền tảng)

• Số lượng ổ cắm: 2

• TDP: Tùy thuộc vào mẫu bộ xử lý được chọn

• Số lõi: Tùy thuộc vào mẫu bộ xử lý được chọn

4. Bộ nhớ (RAM):

• Kiểu bộ nhớ: DDR5 ECC RDIMM/LRDIMM

• Khe cắm DIMM: Tùy thuộc vào nền tảng (thường là 16–32 khe cắm)

• Bộ nhớ tối đa: Tùy thuộc vào nền tảng và mô-đun bộ nhớ (thường lên đến vài TB)

• Tốc độ bộ nhớ: Tùy thuộc vào bộ vi xử lý và mô-đun được chọn

5. Hệ thống lưu trữ:

• Khoang chứa đồ: Tùy thuộc vào nền tảng (thường từ 8 đến 24 khe cắm 2,5 inch hoặc 3,5 inch trở lên)

• Các loại ổ đĩa: NVMe, SATA, SAS SSD/HDD

• Hỗ trợ RAID: RAID phần cứng hoặc phần mềm (tùy thuộc vào bộ điều khiển)

6. Khe cắm mở rộng:

• Khe cắm PCIe: Tùy thuộc vào nền tảng (thường là PCIe Gen5 x16 cho GPU và Gen5/Gen4 cho các thẻ khác)

• Hỗ trợ thẻ bổ sung: Card mạng, bộ điều khiển RAID, InfiniBand

7. Giao diện mạng:

• Ethernet tích hợp: Tùy thuộc vào nền tảng (thường là 2 hoặc 4 cổng 10 Gigabit Ethernet (10GbE) hoặc 1 Gigabit Ethernet (1GbE))

• Bộ điều hợp mạng tùy chọn: 25GbE, 40GbE, 100GbE, 200GbE và InfiniBand (tùy thuộc vào cấu hình)

8. Hệ thống làm mát:

• Kiểu: Làm mát bằng không khí (bộ tản nhiệt và quạt hoạt động)

• Tùy chọn làm mát bằng chất lỏng: Có sẵn trong một số cấu hình

• Hiệu quả: Hệ thống làm mát được tối ưu hóa để tản nhiệt cho 8 GPU và bộ xử lý

9. Quản lý và giám sát:

• Hệ thống điều khiển: BMC (Bộ điều khiển quản lý bo mạch chủ) với giao diện web

• Giám sát hệ thống: Giám sát nhiệt độ, điện áp, tốc độ quay của quạt, mức tiêu thụ điện năng và các thông số khác

• Điều khiển từ xa: Khả năng điều khiển máy chủ từ xa qua IPMI

10. Nguồn điện:

• Nguồn điện: Nguồn điện dự phòng có thể hoán đổi nóng

• Bộ nguồn: Tùy thuộc vào cấu hình, thường từ 2000 W đến 4000 W trở lên

• Hiệu quả năng lượng: Tuân thủ tiêu chuẩn 80 PLUS Platinum/Titanium

11. Đặc điểm vật lý:

• Kích thước (Cao x Rộng x Sâu): Tùy thuộc vào nền tảng máy chủ được chọn (thường là loại lắp giá 4U-8U)

• Cân nặng: Tùy thuộc vào cấu hình

12. Hệ điều hành được hỗ trợ:

• Linux (hỗ trợ chính thống)

• Windows Server (hỗ trợ hạn chế)

13. Các tính năng bổ sung:

• NVLink: Hỗ trợ NVLink cho kết nối GPU tốc độ cao trong cùng một máy chủ (tùy thuộc vào cách triển khai)

• Bộ phần mềm AI NVIDIA: Hỗ trợ CUDA, cuDNN, TensorFlow, PyTorch và các thư viện khác cho AI

• MIG (GPU đa phiên bản): Hỗ trợ chia sẻ tài nguyên GPU cho nhiều phiên bản.

Lưu ý quan trọng:

• Cấu hình: Các thông số kỹ thuật có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào cấu hình cụ thể của máy chủ, bao gồm bộ vi xử lý, bộ nhớ, ổ đĩa, card mạng và các tùy chọn khác.

• Cập nhật: Các nhà sản xuất máy chủ và NVIDIA liên tục cập nhật sản phẩm của mình, vì vậy điều quan trọng là phải kiểm tra các thông số kỹ thuật mới nhất trong tài liệu chính thức.

• Thông số kỹ thuật chính thức: Để có được thông số kỹ thuật chính xác và đầy đủ nhất, vui lòng tham khảo tài liệu chính thức của các nhà sản xuất máy chủ và NVIDIA.