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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

咨询客服>>

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。

更多详情 咨询客服

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。

咨询详情>>

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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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