NVIDIA HGX H200 8GPU AI 服务器平台(141GB HBM3e)

NVIDIA HGX H200 8 GPU AI 服务器平台,每个 GPU 配备 141GB HBM3e 显存,采用 NVLink 和 NVSwitch 架构,专为生成式 AI 和高性能计算 (HPC) 而设计。

NVIDIA HGX H200 是一款基于 Hopper 架构的企业级 AI 服务器平台。它集成了八颗 H200 SXM GPU,每颗 GPU 配备 141GB HBM3e 显存和第四代 NVLink,可实现高速并行处理。专为数据中心打造,它能为生成式 AI 和高性能计算 (HPC) 工作负载提供可靠的计算能力。最低起订量仅需 1 台,即可快速部署。

 

交货时间:

标准件:5-7个工作日;

稀有/稀缺物品:价格可议。

 

 保修单:

原厂品牌:一年保修;

OEM/兼容解决方案:3年保修。

  • 商品编号 :

    HGX H200
  • 描述

NVIDIA HGX H200 8GPU AI 服务器平台(141GB HBM3e)

产品编号:HGX H200

 

关键性能指标

  • 海量内存容量和带宽: 配备 8 个 NVIDIA H200 SXM GPU,提供总共 1,128GB (8 x 141GB) 的 HBM3e 内存,可处理要求最苛刻的内存密集型 AI 训练和推理任务。
  • 高速互连结构: 采用第四代 NVLink 和 NVSwitch 技术,提供全带宽 GPU 到 GPU 通信,消除大规模并行处理期间的瓶颈。
  • 高级计算多功能性: 针对复杂的 AI 模型进行了优化,原生支持多种精度格式,包括 FP8、FP16 和 BF16,以最大限度地提高不同计算需求下的性能效率。
  • 面向生成式人工智能的企业级扩展: 专为大型语言模型 (LLM) 训练和推理、复杂推荐系统和科学计算而设计,确保在现代数据中心环境中稳定运行。

 

NVLink带宽
每个GPU最高可达900 GB/s
最大功率(GPU)
每个GPU最高可达900 GB/s
GPU 配置
8个NVIDIA H200 SXM GPU

目标应用及行业解决方案

  • 大型语言模型 (LLM) 开发旨在处理数千亿参数模型(例如 Llama 3、GPT 级架构)的庞大内存占用。它显著缩短了训练上市时间,并为实时文本和代码生成推理提供超低延迟。
  • 科学研究与医疗保健加速复杂的高性能计算工作负载,例如分子动力学模拟、基因组测序和人工智能驱动的药物发现,处理传统计算架构无法管理的海量数据集。
  • 自动驾驶与计算机视觉模块提供训练复杂空间和计算机视觉模型所需的计算基础架构。它能够高效处理数百万小时的高分辨率传感器和视频数据,用于自动驾驶车辆仿真。
  • 金融服务与风险建模使金融机构能够以最高的准确度和最低的延迟运行高频定量模型、实时欺诈检测算法和复杂的风险模拟。

 

规格细节
产品名称索利迪姆
零件编号NVIDIA HGX H200
GPU架构NVIDIA Hopper
GPU 配置8个NVIDIA H200 SXM GPU
GPU 显存(每块 GPU)141GB HBM3e
总系统内存最高可达约 1.1TB HBM3e(8-GPU)
内存带宽每个GPU的处理速度为4.8 TB/s
互连NVIDIA NVLink + NVSwitch(第五代)
NVLink带宽每个GPU最高可达900 GB/s
人工智能计算性能FP8 / FP16 / BF16 / TF32 / FP64
最大功率(GPU)每个GPU最高可达700W(可配置)
服务器平台NVIDIA HGX 参考架构/OEM AI 服务器
目标工作负载LLM训练、生成式人工智能、高性能计算、深度学习

 

D7-P5520系列 - 常见问题解答

企业级固态硬盘技术支持及规格

问题1:NVIDIA HGX H200平台的核心内存规格是什么?

HGX H200 集成了 8 个 NVIDIA H200 SXM GPU,每个 GPU 配备 141GB 先进的 HBM3e 显存。这种配置可为要求苛刻的数据中心任务提供高内存带宽和计算效率。

Q2:HGX H200 针对哪些工作负载和应用程序进行了优化?

该平台专为大规模生成式人工智能、深度学习和高性能计算 (HPC) 而设计。它针对大型语言模型 (LLM)、推荐系统和高级科学计算的训练和推理进行了高度优化。

Q3:HGX H200 如何处理其 8 个 GPU 之间的通信?

该系统采用NVIDIA第四代NVLink和NVSwitch技术。这种架构提供全带宽、高速的GPU间通信,确保为高强度计算工作负载提供稳定的并行处理。

Q4:HGX H200 支持哪些用于 AI 计算的数据精度格式?

HGX H200 支持多种精度格式,包括 FP8、FP16 和 BF16。这种广泛的支持确保了在各种 AI 训练和推理需求下都能提供灵活高效的计算性能。

 

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