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由于 H100 可以應用于不同的服務器平臺,其配置參數(shù)會因具體型號和廠商而異。詳情咨詢客服
以上參數(shù)僅供參考,具體配置請咨詢服務器廠商或查閱相關產品文檔
H100 服務器的配置通?筛鶕(jù)需求進行定制,
例如增加 GPU 數(shù)量、擴展內存容量等。
內存類型:DDR5
內存容量:1TB - 4TB
內存通道數(shù):8通道或12通道
GPU 數(shù)量:4 塊 或 8 塊
GPU 型號:NVIDIA H100 Tensor Core GPU
類型:NVMe SSD 或 SATA SSD
容量:1.6TB - 3.2TB
類型:NVMe SSD 或 SATA SSD
容量:根據(jù)需求配置,可支持多個硬盤
類型:NVIDIA Quantum InfiniBand 或 Mellanox InfiniBand
端口速度:HDR (200 Gbps) 或 NDR (400 Gbps)
端口數(shù)量:2 個或 4 個
端口速度:10GbE 或 25GbE
CPU 數(shù)量:2 顆或 4 顆
CPU 型號:Intel Xeon Scalable 系列 (例如 Ice Lake 或 Sapphire Rapids) 或 AMD EPYC 系列 (例如 Genoa)
數(shù)量:根據(jù)服務器型號和配置而異
類型:PCIe Gen4 或 PCIe Gen5
功率:3000W - 5000W
數(shù)量:根據(jù)服務器型號和配置而異
類型:高性能散熱風扇
Linux發(fā)行版 (例如 Ubuntu, CentOS, Red Hat Enterprise Linux)
10°C - 35°C
USB 接口
VGA/HDMI 接口
串口
根據(jù)配置不同,一般在 30kg 到 50kg 之間
H100 GPU 提供兩種外形規(guī)格:SXM4 和 PCIe,兩者在性能和一些規(guī)格上有所區(qū)別。以下是兩種規(guī)格的詳細參數(shù)詳情咨詢客服
規(guī)格對比:
| 規(guī)格 | SXM4 | PCIe |
|---|---|---|
| CUDA 核心 | 8192 | 8192 |
| Tensor 核心 | 16384 | 16384 |
| 顯存 | 80GB HBM3 | 80GB HBM3 |
| 顯存帶寬 | 3TB/s | 3TB/s |
| NVLink | 4個端口,每個端口800GB/s | 2個端口,每個端口800GB/s |
| 功耗 | 700W | 700W |
| 尺寸 | 全高、全長 SXM4 模塊 | 雙槽 PCIe 卡 |
| NVLink 端口 | 4個 | 2個 |
| 總帶寬 | 3.2 TB/s | 1.6 TB/s |
| 尺寸 | 全高、全長的模塊 | 雙槽卡 |
其他值得注意的功能:
H100 GPU 支持 FP8 精度,這是一種新的低精度格式,可以提供比 FP16 精度更高的性能。
H100 GPU 具有一個新的 Transformer 引擎,該引擎針對自然語言處理和計算機視覺等任務進行了優(yōu)化
H100 GPU 支持多實例 GPU (MIG),這允許單個 GPU 被劃分為多個較小的 GPU 實例。這使得 H100 GPU 能夠更有效地用于各種工作負載。
選擇建議:
需要極致性能和擴展性的用戶可以選擇 SXM4 版本。
對功耗和成本比較敏感的用戶可以選擇 PCIe 版本。
NVIDIA H100 作為一款強大的 AI 加速器,其應用場景廣泛,主要集中在需要大量計算能力和并行處理的領域。
大規(guī)模語言模型(LLM))和生成式AI
高性能計算 (HPC)
深度學習訓練和推理
元宇宙應用
科學研究和醫(yī)療保健
自動駕駛汽車
H100 的 Transformer 引擎和 FP8 精度使其在處理 LLM 和生成式 AI 任務時效率極高。
可用于開發(fā)更強大的聊天機器人、文本摘要、機器翻譯、代碼生成等應用。
H100 支持各種深度學習框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,并提供優(yōu)化的性能。
可用于訓練和部署圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域的深度學習模型。
H100 可用于加速藥物研發(fā)、基因組學、材料科學等領域的科學研究 幫助科學家們更快地進行數(shù)據(jù)分析和模擬,推動科學進步。。
H100 可以用于醫(yī)學圖像分析、藥物發(fā)現(xiàn)、個性化醫(yī)療等醫(yī)療保健應用。 幫助醫(yī)生更快、更準確地診斷疾病,并制定治療方案。
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