NVIDIA H100GPU服务器

NVIDIA英伟达H100AI人工智能服务器,GPU为各类数据中心提供出色的性能、可扩展性和安全性。

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NVIDIA H100人工智能服务器配置参数

由于 H100 可以应用于不同的服务器平台,其配置参数会因具体型号和厂商而异。详情咨询客服

选择建议:

以上参数仅供参考,具体配置请咨询服务器厂商或查阅相关产品文档

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H100 服务器的配置通常可根据需求进行定制,

例如增加 GPU 数量、扩展内存容量等。

NVIDIA H100 Tensor Core GPU 规格 (SXM4 和 PCIe 外形规格)

H100 GPU 提供两种外形规格:SXM4 和 PCIe,两者在性能和一些规格上有所区别。以下是两种规格的详细参数详情咨询客服

规格对比:

规格 SXM4 PCIe
CUDA 核心 8192 8192
Tensor 核心 16384 16384
显存 80GB HBM3 80GB HBM3
显存带宽 3TB/s 3TB/s
NVLink 4个端口,每个端口800GB/s 2个端口,每个端口800GB/s
功耗 700W 700W
尺寸 全高、全长 SXM4 模块 双槽 PCIe 卡
NVLink 端口 4个 2个
总带宽 3.2 TB/s 1.6 TB/s
尺寸 全高、全长的模块 双槽卡

其他值得注意的功能:

  • FP8 精度

    H100 GPU 支持 FP8 精度,这是一种新的低精度格式,可以提供比 FP16 精度更高的性能。

  • Transformer 引擎

    H100 GPU 具有一个新的 Transformer 引擎,该引擎针对自然语言处理和计算机视觉等任务进行了优化

  • 多实例 GPU

    H100 GPU 支持多实例 GPU (MIG),这允许单个 GPU 被划分为多个较小的 GPU 实例。这使得 H100 GPU 能够更有效地用于各种工作负载。

选择建议:

需要极致性能和扩展性的用户可以选择 SXM4 版本。

对功耗和成本比较敏感的用户可以选择 PCIe 版本。

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NVIDIA H100 AI 服务器应用场景

NVIDIA H100 作为一款强大的 AI 加速器,其应用场景广泛,主要集中在需要大量计算能力和并行处理的领域。

大规模语言模型(LLM))和生成式AI

高性能计算 (HPC)

深度学习训练和推理

元宇宙应用

科学研究和医疗保健

自动驾驶汽车

效率高

H100 的 Transformer 引擎和 FP8 精度使其在处理 LLM 和生成式 AI 任务时效率极高。

开发强大应用

可用于开发更强大的聊天机器人、文本摘要、机器翻译、代码生成等应用。

理想选择

H100 的高内存带宽和强大的计算能力使其成为科学计算、工程模拟、天气预报等 HPC 应用的理想选择。

可以加速复杂的科学研究和工程设计过程。

理想选择

H100 支持各种深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,并提供优化的性能。

可用于训练和部署图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的深度学习模型。

H100 的算力可以支持虚拟世界、数字孪生等元宇宙应用所需的复杂图形渲染和物理模拟。

助力构建更逼真、更具沉浸感的元宇宙体验。

科学研究

H100 可用于加速药物研发、基因组学、材料科学等领域的科学研究 帮助科学家们更快地进行数据分析和模拟,推动科学进步。。

医疗保健

H100 可以用于医学图像分析、药物发现、个性化医疗等医疗保健应用。 帮助医生更快、更准确地诊断疾病,并制定治疗方案。

H100 可以处理自动驾驶汽车所需的实时传感器数据,并进行复杂的决策。

助力开发更安全、更可靠的自动驾驶系统。

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